Les enjeux politiques de l’intelligence artificielle s’inscrivent dans la longue histoire de l’amélioration des capacités humaines. Ils sont indissociables : du rapport que l’homme entretient avec la technique depuis les Lumières ;de la méthodologie et des domaines d’application des algorithmes, ces outils d’aide à la décision ;de la révolution organisationnelle marquée par la forte intégration des algorithmes dans les systèmes d’information ;d’une modification des grilles de lecture de la société par la rencontre des univers physiques et numériques. L’intelligence artificielle transforme substantiellement le politique au niveau de l’organisation institutionnelle de la société, des rapports de force et des politiques publiques. Une culture critique et éclairée des algorithmes est nécessaire pour se saisir des enjeux du numérique.

Intelligent agent and distributed AI (DAI) approaches attach specific conditions to cooperative exchanges between intelligent systems, that go far beyond simple functional interoperability. Ideally, systems that pursue local or global goals, coordinate their actions, share knowledge, and resolve conflicts during their interactions within groups of similar or dissimilar agents can be viewed as cooperative coarse-grained systems. The infrastructure of telecommunications is a world in transition. There are a number of trends that contribute to this: convergence of traditional telephony and data network worlds, blurring of boundaries between public and private networks, complementary evolution of wireline, wireless, and cable network infrastructures, the emergence of integrated broadband multimedia networks and, of course, the information superhighway. Up to now, despite the effort that has gone into this area, the field of intelligent agents research has not yet led to many fielded systems. Telecommunications applications pose strong requirements to agents such as: reliability, real-time performance, openness, security management and other integrated management, and mobility. In order to fulfil their promise, intelligent agents need to be fully dependable and typically require an integrated set of capabilities. This is the challenge that exists for intelligent agents technology in this application domain.

La complexité toujours croissante des réseaux de communication interconnectes rend leur gestion de plus en plus complexe. Les systèmes experts ont été largement utilises pour résoudre ce type de problèmes mais ont montré leur limite pour prendre en compte les évolutions des configurations des réseaux et l'expertise souvent trop pauvre caractérisant ce domaine d'application. Nous proposons, dans cette thèse, un système intelligent et intègré de gestion des fautes utilisant de façon coopérative, les techniques d'apprentissages que sont les réseaux de neurones et le raisonnement est partir de cas et les systèmes experts. Nous proposons une articulation globale du processus de gestion des fautes en trois grandes étapes, regroupants des fonctions de gestions spécialisées: la détection de problèmes nécessitant les fonctions de filtrage et de diagnostic de problèmes de type fautes ou performances. La mesure de l'impact des problèmes sur la qualité de service nécessitant une modélisation de la qualité de service au niveau des différents services rendus par les éléments constitutifs des chaînes de liaison. La résolution des problèmes au moyen de fonctions de reconfigurations et reallocations de ressources, de maintenance curative et préventive, et de gestion d'historique de problème ou gestion de tickets d'incidents. Nous étudions les différentes techniques de l'intelligence artificielle intervenant dans le processus de gestion des fautes, comme les systèmes experts à base de modèles, les réseaux de neurones, le raisonnement est partir de cas. Nous établissons une correspondance entre les différentes étapes et les techniques d'intelligence artificielle, afin de proposer une architecture modulaire, bâtie au-dessus d'une plate-forme ouverte de gestion de réseaux. Un prototype opérationnel de corrélation d'alarmes utilisant la technique de système expert à base de modèles a été développé et intégré à la plate-forme hp openview. Un prototype correspondant au module de filtrage utilisant la technique de réseau de neurone a été développé et expérimenté de manière positive sur des données réelles. un module de qualification et de correction de problème utilisant la technique d'apprentissage de raisonnement à partir de cas sur une base de tickets d'incident a été étudié

La gestion et le contrôle des réseaux ne peuvent plus être envisagés sans l’introduction de l’intelligence artificielle dans l’ensemble de leurs étapes. Cet ouvrage traite des thèmes d’actualité qui sont liés principalement à la sécurité intelligente des réseaux informatiques, au déploiement de services de sécurité dans les réseaux SDN (Software-Defined Networking), à l’optimisation des réseaux à l’aide des techniques de l’intelligence artificielle et aux méthodes d’optimisation multicritères pour la sélection des réseaux dans un environnement hétérogène. Gestion et contrôle intelligents des réseaux s’intéresse également à la sélection des services Cloud Computing, au déchargement intelligent des calculs dans le contexte du Mobile Cloud Computing, à la gestion intelligente des ressources dans un système Smart Grid-Cloud pour une meilleure efficacité énergétique, à l’Internet of Vehicles (IoV) en se basant sur ses nouvelles architectures, à l’application de l’intelligence artificielle dans les réseaux de radio cognitive et à l’apport de la radio intelligente pour répondre aux besoins de communication sur route des véhicules autonomes.