Un message quitte votre téléphone, traverse des dizaines de routeurs, et arrive en une fraction de seconde sur l'écran d'un correspondant. Presque personne ne se demande qui décide du chemin. Pendant longtemps, la réponse tenait en quelques règles figées. Aujourd'hui, de plus en plus, ce sont des algorithmes qui apprennent à choisir. Abdelhamid Mellouk a consacré une grande partie de sa carrière à cette idée : faire en sorte qu'un réseau s'adapte seul, comme un système qui apprend de ses expériences.
Mais comment apprend-on à un réseau à « penser » ? Et pourquoi le nom de ce professeur formé à Oran revient-il aussi bien dans les revues d'ingénierie que dans les cercles qui pilotent la stratégie algérienne en intelligence artificielle ? Voici les réponses.
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Ce panorama a une cohérence : dans chaque cas, le réseau cesse d'être un tuyau passif et devient un système qui observe, prédit et décide.
Qui est Abdelhamid Mellouk ?
Abdelhamid Mellouk est professeur des universités à l'Université Paris-Est Créteil (UPEC). Il enseigne au département Réseaux & Télécommunications de l'IUT de Créteil-Vitry et mène ses recherches au laboratoire LiSSi. Il est titulaire d'une classe exceptionnelle (ClEx2), le niveau le plus élevé du corps professoral français, atteint par concours national. Son profil ne se résume pourtant pas à un poste. Il a fondé à l'UPEC l'activité de recherche et d'enseignement consacrée au contrôle des réseaux, et il dirige aujourd'hui le département IT4H (informatique pour la santé).
Un parcours entre Oran et Paris-Saclay
Son cursus suit un fil clair, de l'Algérie à l'Île-de-France :| Étape | Établissement | Ce qu'il y a obtenu |
| Ingénieur | École supérieure d'informatique, Université d'Oran 1 (ex-Sénia), Algérie | Diplôme d'ingénieur en réseaux informatiques |
| DEA | Université Paris-Sud XI (Orsay, Paris-Saclay) | DEA d'informatique |
| Doctorat (1994) | Université Paris-Sud XI | Thèse en informatique sur la reconnaissance automatique de la parole continue |
| Habilitation | UPE | Doctorat d'État (habilitation) |
Avant les réseaux : une thèse sur la voix et les neurones
C'est un détail que beaucoup ignorent. Le spécialiste des réseaux de télécommunications a d'abord été un pionnier des réseaux de neurones appliqués à la parole. Sa thèse, soutenue en 1994, proposait des techniques neuronales pour les systèmes automatisés. Elle a abouti à un système de reconnaissance automatique de la parole continue fondé sur des réseaux de neurones à retard temporel prédictifs (TDNN). Selon sa biographie officielle, ce système figure parmi les premiers conçus pour appliquer des réseaux de neurones prédictifs à la reconnaissance vocale. Le lien avec la suite est direct. Un réseau de neurones apprend à partir d'exemples plutôt qu'à partir de règles écrites à la main. Mellouk a ensuite transposé cette philosophie à un autre terrain : le trafic des réseaux de communication.Comment un réseau apprend-il à choisir son chemin ?
C'est le cœur de son travail. La réponse tient en trois mots : apprentissage par renforcement.Le problème du routage classique
Les algorithmes de routage traditionnels cherchent le plus court chemin selon des critères fixes. Ils s'adaptent mal quand la charge, les schémas de trafic ou la topologie changent en permanence. Or les applications temps réel et multimédia (visioconférence, streaming, appels) exigent une qualité de service (QoS) stable : délai maîtrisé, pertes limitées, débit suffisant.
L'idée : récompenser les bonnes décisions
Dans l'apprentissage par renforcement, un agent essaie une action, observe le résultat, puis ajuste son comportement. Appliqué au routage, chaque nœud du réseau apprend, par expérience, quels chemins donnent de bons résultats dans les conditions du moment. Les travaux de Mellouk et de son équipe proposent des algorithmes adaptatifs de routage de paquets qui optimisent deux critères à la fois : le coût cumulé du chemin et le délai de bout en bout. Ils s'appuient sur la programmation neuro-dynamique pour construire des politiques de routage qui dépendent de l'état du réseau. Les résultats, obtenus avec le simulateur OPNET et pour différentes distributions d'arrivée des paquets et différents niveaux de charge, sont meilleurs que ceux des algorithmes de plus court chemin classiques. Parmi ses travaux, on trouve plusieurs variantes de cette famille :- des algorithmes de type Q-Routing avec prise en compte du délai et de la bande passante ;
- le routage par les k plus courts chemins avec apprentissage ;
- des mécanismes de routage inductif basés sur la bande passante ;
- des approches bio-inspirées, notamment l'intelligence en essaim appliquée à des robots en réseau.
Qualité de service, qualité d'expérience : la suite logique
Garantir un bon débit ne suffit pas si l'utilisateur trouve son appel désagréable. D'où l'intérêt de Mellouk pour la qualité d'expérience (QoE), c'est-à-dire la perception réelle de l'utilisateur. Il a codirigé un ouvrage de référence chez Wiley, Quality of Experience Engineering for Customer Added Value Services, avec Antonio Cuadra-Sanchez. Ses recherches ont aussi porté sur l'estimation de la QoE à partir de la QoS et de l'informatique affective.Ses travaux récents : de la 6G à la sécurité
Sa production récente montre comment l'intelligence artificielle s'invite dans toutes les couches des réseaux modernes :| Thème | Idée centrale |
| Routage multi-domaine SDN | Classer les services par deep learning, puis router selon la QoS et la charge des serveurs |
| Prédiction du trafic | Optimiser le routage grâce à des réseaux LSTM qui anticipent l'état futur du réseau |
| Apprentissage fédéré | Estimer la qualité d'expérience sans centraliser les données, de façon entièrement décentralisée |
| Sécurité 6G / V2X | Détection d'intrusion collaborative combinant blockchain et apprentissage par renforcement pour les communications véhicule-à-tout |
| IoT à grande échelle | Regroupement et routage économes en énergie dans des réseaux de surveillance pilotés par SDN |
| Chiffrement | Segment routing orienté services pour du trafic chiffré, avec apprentissage par renforcement |
Un chercheur très présent dans la communauté scientifique
Au-delà de ses publications, Abdelhamid Mellouk occupe une place institutionnelle importante.Les chiffres clés
- 17 livres publiés ou coordonnés en informatique ;
- plus de 250 publications avec comité de lecture, en revues, conférences et chapitres d'ouvrages ;
- plus de 25 thèses de doctorat dirigées ou accompagnées ;
- de nombreuses conférences invitées et plénières dans de grands événements du domaine.
Ses responsabilités
- Membre actif de l'IEEE Communications Society, où il a exercé des fonctions de direction dans des comités techniques.
- Membre du comité éditorial ou éditeur associé de revues comme IEEE Communications Surveys & Tutorials et IEEE Transactions on Vehicular Technology.
- Président ou coprésident de grandes conférences, dont IEEE ICC et IEEE GlobeCom.
- Membre du Conseil national des universités (CNU) en France et expert du HCERES.
- Coprésident du cluster Deep Tech « Data Science & Artificial Intelligence » (DSAI/Systematic).
- Directeur de la série « New Generation Networks » éditée par ISTE et Wiley.
