Brevet FR3161523A1 — publié le 20251024

L’invention concerne un procédé de gestion de ressources d’un site d’un réseau de radiocommunication cellulaire, le site comprenant des ressources radio pour le transport de données d’utilisateurs du site, lesdites ressources comprenant K éléments de même nature, K étant un entier supérieur ou égal à 2, le procédé comprenant : - une prédiction (302) d’un volume de trafic de données transportées sur ledit site pour un horizon futur de prédiction, en fonction d’indicateurs représentatifs d’un fonctionnement du site ; - une détermination (303) d’un ensemble d’éléments suffisant pour transporter le volume de trafic de données prédit dans l’horizon futur de prédiction ; - pour au moins un élément du site n’appartenant pas à l’ensemble de ressources suffisant, une désactivation (304) de l’élément du site avant un instant de début de l’horizon futur de prédiction. Fig.3 Gestion optimisée des ressources d’un site d’un réseau de radiocommunication cellulaire Domaine de l’invention Le domaine de l’invention est celui des réseaux de radiocommunication cellulaire et plus particulièrement de la gestion des ressources de tels réseaux. Art antérieur Un réseau de radiocommunication cellulaire mobile consomme une quantité importante d’électricité en raison du fonctionnement de sites comprenant une ou plusieurs stations de base, des antennes et d’autres infrastructures de réseau. Le besoin continu de transmission de données impose en effet une forte demande énergétique du réseau de radiocommunication cellulaire. Les réseaux de radiocommunication cellulaire continuent de se développer pour prendre en charge une augmentation de trafic de données ainsi que de nouvelles technologies, telles que la génération de réseau 5G. Il en résulte une augmentation des besoins énergétiques des réseaux de radiocommunication cellulaires. Le gestionnaire d’un réseau de radiocommunication cellulaire cherche à assurer une meilleure gestion de la consommation énergétique sur l’ensemble des équipements du réseau mobile. Certaines solutions prévoient de réduire le nombre de ressources d’un site radio, en passant une cellule ou plusieurs cellules du site radio, en mode veille, aussi appelé « sleep mode » en anglais. Par exemple, le document « Energy Efficiency of 5G Mobile Networks with Base station Sleep Modes », P. Lähdekorpi, M. Hronec, P. Jolma, J. Moilanen, Conference of Standards for Communications and Networking (CSCN), 2017, pages 163 à 168, décrit une telle solution. En particulier, l’opérateur peut décider un tel passage en veille lorsque le trafic sur la cellule désactivée est faible ou moyen, ce qui reporte le trafic sur les autres ressources du site radio. Toutefois, une telle mise en veille, sans connaissance au préalable de l’évolution future du volume de trafic, peut engendrer une perte de qualité de service dans le réseau, notamment si le trafic augmente suite à la mise en veille, et que l’ensemble du trafic ne peut être transporté par les ressources restant activées sur le site radio. D’autres solutions prévoient d’éteindre, pendant la nuit, les bandes de fréquence hautes, telles que 2600 MHz, dites capacitaires, en gardant activées les bandes de fréquence basses, telles que 800 MHz par exemple. A cet effet, une prédiction du volume de trafic de données peut être comparée avec un seuil de trafic bas, et si le trafic est inférieur au seuil de trafic, l’ensemble des couches capacitaires est désactivé. Si ensuite la prédiction du volume de trafic de données indique une charge moyenne ou élevée du site radio, toutes les couches capacitaires sont réactivées. Ainsi, en cas de charge moyenne, toutes les couches capacitaires sont activées, bien qu’elles ne soient pas toutes nécessaires au transport du trafic. Il en résulte une mauvaise gestion des ressources du réseau en fonction du volume de trafic de données. Une autre solution pour réduire le nombre de ressources, notamment en cas de volume de trafic faible, est l’itinérance nationale, ou « roaming » national en anglais, qui est décrite dans le document « National roaming as a fallback or default ? », L. Weedage, S.R.C Magalhaes, S. Bayhan, IFIP Networking Conference, 2023. Selon une telle solution, en cas de volume de trafic faible dans une zone géographique Z donnée, les utilisateurs d’un opérateur A accédant à un premier site radio, peuvent basculer sur un deuxième site radio d’un opérateur B, ce qui permet de mettre en veille les ressources du premier site radio. A l’inverse, dans une autre zone géographique Z’, en cas de volume de trafic faible, les ressources d’un site radio de l’opérateur B sont mises en veille, les utilisateurs de l’opérateur B dans la zone Z’ basculant vers le site radio de l’opérateur A. Des solutions proches proposent de partager l’infrastructure réseau entre plusieurs opérateurs. Le document « Network sharing and its energy benefits : A study of European mobile network operators », IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), 2013, pages 2561-2567, décrit une telle solution. Toutefois, ces dernières solutions ont pour inconvénient une grande complexité dans la gestion des ressources des sites de radiocommunication cellulaire des opérateurs. Il en résulte un défaut d’optimisation dans la gestion des ressources d’un réseau de radiocommunication cellulaire en fonction des variations du volume de trafic sur chaque site du réseau. Objet et résumé de l'invention Un des buts de l'invention est de remédier à au moins l’un des inconvénients de l'état de la technique précité en proposant une nouvelle technique de gestion des ressources d’un site de radiocommunication cellulaire adaptée à l’évolution du volume de trafic sur le site. Il est ainsi permis d’optimiser l’utilisation des ressources disponibles sur le site et par conséquent de réduire sa consommation énergétique sans diminuer la qualité de service délivrée aux utilisateurs du site. A cet effet, un objet de la présente invention concerne un procédé de gestion de ressources d’un site d’un réseau de radiocommunication cellulaire, le site comprenant des ressources radio pour le transport de données d’utilisateurs du site, lesdites ressources comprenant K éléments de même nature, K étant un entier supérieur ou égal à 2, le procédé comprenant : - une prédiction d’un volume de trafic de données transportées sur ledit site pour un horizon futur de prédiction, en fonction d’indicateurs représentatifs d’un fonctionnement du site ; - une détermination d’un ensemble d’éléments suffisant pour transporter le volume de trafic de données prédit dans l’horizon futur de prédiction ; - pour au moins un élément du site n’appartenant pas à l’ensemble de ressources suffisant, une désactivation de l’élément du site avant un instant de début de l’horizon futur de prédiction. Ainsi, les ressources du site sont adaptées en fonction d’une prédiction du volume de trafic de données dans un horizon futur de prédiction, ce qui permet d’optimiser l’utilisation des ressources du site, et notamment de diminuer la consommation énergétique globale du site. Selon des modes de réalisation, tous les éléments du site n’appartenant pas à l’ensemble d’éléments suffisant déterminé peuvent être désactivés avant l’instant de début de l’horizon futur de prédiction. Ainsi, il est rendu possible de minimiser la consommation énergétique globale du site en optimisant l’allocation de ressources en fonction d’une prédiction du volume de trafic de données transportées sur le site. Selon des modes de réalisation, la détermination de l’ensemble d’éléments suffisant peut comprendre l’obtention des volumes de trafic maximums des éléments du site, et l’ensemble d’éléments suffisant déterminé peut être le plus petit ensemble, en nombre d’éléments, pour lequel une somme des volumes de trafic maximums des éléments de l’ensemble est supérieur au volume de trafic de données prédit pour l’horizon futur de prédiction. Ainsi, il est rendu possible d’optimiser la gestion des ressources en fonction d’une prédiction du volume de trafic de données et sans diminuer la qualité de service pour les utilisateurs du site. Selon des modes de réalisation, les indicateurs représentatifs du fonctionnement du site peuvent comprendre un historique de valeurs passées d’un indicateur de volume de trafic de données du site. Un tel historique permet la prise en compte de l’évolution dynamique du volume de trafic de données transportées sur le site, ou pour chaque élément du site, ce qui améliore la précision associée à la prédiction du volume de trafic de données pour l’horizon de prédiction. En complément, les indicateurs représentatifs du fonctionnement du site peuvent comprendre en outre au moins une valeur courante d’au moins un autre indicateur de fonctionnement du site que l’indicateur de volume de trafic de données du site. De tels indicateurs complémentaires permettent d’améliorer la précision associée à la prédiction du volume de trafic de données du site pour l’horizon de prédiction, ce qui améliore la gestion des ressources basée sur une telle prédiction. En complément ou en variante, la prédiction du volume de trafic de données du site peut être basée sur au moins un modèle prédictif défini par des paramètres associés respectivement à des valeurs passées de l’indicateur de volume de trafic de données de l’historique et/ou au moins une valeur courante d’au moins un autre indicateur de fonctionnement du site. Ainsi, il est rendu possible de pondérer, par des paramètres, les contributions de chacun des indicateurs de fonctionnement dans la prédiction du volume de trafic de données du site pour l’horizon de prédiction, ce qui améliore la précision de la prédiction, et rend possible la détermination d’au moins un modèle prédictif propre à un site donné. En complément, les paramètres peuvent être définis par apprentissage machine, à partir d’un ensemble de données d’entraînement et d’un ensemble de données de test. Ainsi, la précision permise par l’au moins un modèle prédictif est améliorée. En outre, lorsque les données d’entraînement et de test sont collectées sur le site, l’au moins un modèle prédictif élaboré est propre au site. Selon des modes de réalisation, le site peut fonctionner selon au moins une bande de fréquence et/ou au moins une génération de réseau de radiocommunication cellulaire, et les indicateurs de fonctionnement du site peuvent être des indicateurs associés à l’au moins une bande de fréquence et/ou à l’au moins une génération de réseau de radiocommunication cellulaire. Par exemple, les indicateurs de fonctionnement du site peuvent être associés à des « Remote Radio Units », RRUs, respectifs, chaque RRU correspondant à un groupe de cellules qui fonctionnent sur la même bande de fréquence avec des générations de réseau différentes (2G et 3G sur la bande 900 MHz par exemple). Ainsi, un modèle prédictif est prévu pour déterminer le volume de trafic de données transportées par chaque bande de fréquence et/ou chaque génération de réseau et/ou chaque RRU. La volume de trafic de données du site est ensuite obtenu en sommant les prédictions de l’ensemble des bandes de fréquence et/ou des générations de réseau et/ou des RRUs du site. En complément, une unité radio distante, RRU, peut être un groupe de cellules radio fonctionnant selon une même bande de fréquence pour au moins deux générations de réseau de radiocommunication cellulaire, et les K éléments du site peuvent être K RRUs. La désactivation d’au moins un RRU a un impact important sur la consommation énergétique du site, du fait de la partie fixe de la consommation énergétique d’un RRU (appelée intercept) qui est indépendante du volume de trafic de données transportées par ce RRU. La gestion de ressources selon l’invention permet ainsi une diminution de consommation énergétique importante sur le site. En complément, la prédiction du volume de trafic pour le site peut être basée sur K modèles de prédiction définis respectivement pour les K RRUs du site. Ainsi, la précision associée à la prédiction du volume de trafic pour le site est améliorée, ce qui permet une meilleure optimisation des ressources du site. L’invention concerne également un dispositif de gestion de ressources d’un site d’un réseau de radiocommunication cellulaire, le site comprenant des ressources radio pour le transport de données d’utilisateurs du site, lesdites ressources comprenant K éléments de même nature, K étant un entier supérieur ou égal à 2, le dispositif de gestion de ressources étant configuré pour : - prédire un volume de trafic de données transportées sur ledit site pour un horizon futur de prédiction, en fonction d’indicateurs représentatifs d’un fonctionnement du site ; - déterminer un ensemble d’éléments suffisant pour transporter le volume de trafic de données prédit dans l’horizon futur de prédiction ; - pour au moins un élément du site n’appartenant pas à l’ensemble de ressources suffisant, désactiver l’élément du site avant un instant de début de l’horizon futur de prédiction. Un tel dispositif est notamment configuré pour mettre en œuvre le procédé gestion de ressources précité, selon l’un ou l’autre de ses modes de réalisation. L'invention concerne également un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé de gestion de ressources conforme à l'invention, selon l’un quelconque des modes particuliers de réalisation décrits précédemment, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. De telles instructions peuvent être stockées durablement dans un support mémoire non transitoire du dispositif de gestion de ressources mettant en œuvre le procédé de gestion de ressources selon l’invention. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. L’invention vise également un support d’enregistrement ou support d’informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d’un programme d’ordinateur tel que mentionné ci-dessus. Le support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un support mobile, un disque dur ou un SSD. D'autre part, le support d'enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens, de sorte que le programme d’ordinateur qu’il contient est exécutable à distance. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau, par un exemple un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé de gestion de ressources précité. Selon un exemple de réalisation, la présente technique est mise en œuvre au moyen de composants logiciels et/ou matériels. Dans cette optique, le terme « dispositif » ou « module » peut correspondre dans ce document aussi bien à un composant logiciel, qu'à un composant matériel ou à un ensemble de composants matériels et logiciels. D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture de modes de réalisation particuliers de l'invention, donnés à titre d’exemples illustratifs et non limitatifs, et des dessins annexés, parmi lesquels : La FIG. 1 représente une architecture dans laquelle est mis en œuvre le procédé de gestion de ressources d’un site d’un réseau de radiocommunication cellulaire, selon un mode de réalisation particulier de l'invention, La FIG. 2 représente un dispositif de gestion de ressources d’un site d’un réseau de radiocommunication cellulaire, selon un mode de réalisation de l’invention ; La FIG. 3 représente les principales étapes mises en œuvre dans le procédé de gestion de ressources d’un site d’un réseau de radiocommunication cellulaire, selon un mode de réalisation de l’invention, tel que mis en œuvre dans l’architecture de la FIG. 1 ; La FIG. 4 représente une courbe de l’évolution, en situation réelle, de la consommation de l’énergie d’un élément du réseau de radiocommunication cellulaire, en fonction du temps. Description détaillée d’un mode de réalisation de l’invention La FIG. 1 représente une architecture dans laquelle est mis en œuvre un procédé de gestion de ressources d’un site S d’un réseau de radiocommunication cellulaire RC, selon un mode de réalisation de l'invention. Un tel réseau RC est par exemple de type 3G, 4G, 5G, etc. Une telle architecture comprend : - un dispositif de gestion de ressources DGR, configuré pour gérer des ressources radio du site S, en fonction de données DR relatives au fonctionnement du réseau RC, décrites dans ce qui suit. Le dispositif de gestion de ressources DGR du site S est par exemple un serveur, une plateforme, par exemple du type CSON (« Centralized - self-organizing networks » en anglais), contrôleur intelligent RIC (« Radio access network Intelligent Controller » en anglais) ou OSS (« Operations Support System » en anglais), etc. Il peut être installé sur le site S ou à distance ; - les ressources radio du site S comprenant K éléments EL 1 , EL 2 , …, E k , …, EL K de même nature. Le réseau RC étant un réseau de radiocommunication cellulaire, les K éléments EL 1 , EL 2 , …, EL K peuvent être respectivement K bandes de fréquences différentes, par exemple 1800 MHz et 2100 MHz ou au moins deux générations de réseau cellulaire différentes, par exemple 3G et 4G, dans le cas par exemple où K=2. Les éléments EL 1 à EL K peuvent être également K RRUs (en anglais « Remote radio Unit ») fonctionnant chacun sur une bande de fréquence différente. De manière classique, un RRU correspond à un groupe de cellules qui fonctionnent sur la même bande de fréquence avec des générations de réseau différentes (2G et 3G sur la bande 900 MHz par exemple). Dans ce qui suit, il est considéré, à titre illustratif, que les K éléments sont K RRUs. On va maintenant décrire, en référence à la FIG. 2 , la structure simplifiée du dispositif de gestion de ressources DGR. Le dispositif de gestion de ressources DGR comprend : - un module COL de collecte de données DR relatives au fonctionnement dudit réseau RC, comprenant notamment des indicateurs représentatifs du fonctionnement du site S ; - un module PRED de prédiction d’un volume V i+h de trafic de données transportées sur le site S pour un horizon futur de prédiction H, en fonction des données DR représentatives du fonctionnement du site S ; - un module DET de détermination d’un ensemble E de K* éléments suffisant pour transporter le volume de trafic de données prédit dans l’horizon futur de prédiction H, K* étant strictement inférieur à K lorsque le volume de trafic de données prédit est moyen ou faible (et K* étant plus généralement inférieur ou égal à K) ; - un module DES de désactivation d’au moins un élément EL k du site n’appartenant pas à l’ensemble E, avant un instant de début de l’horizon futur de prédiction H. A l’initialisation, des instructions de code de programme d’ordinateur PG sont par exemple chargées dans une mémoire RAM (non représentée) avant d’être exécutées par un processeur PROC du dispositif de gestion de ressources DGR. Le processeur PROC de l’unité de traitement UTR met notamment en œuvre les actions suivantes, dans le cadre du procédé de gestion de ressources, qui va être décrit ci-dessous, selon les instructions du programme d’ordinateur PG : - collecter les données DR relatives au fonctionnement du réseau RC, notamment du site S ; - prédire le volume de trafic de données transportées sur le site S pour l’horizon futur de prédiction H, en fonction des données DR représentatives du fonctionnement du site S ; - déterminer l’ensemble E de K* éléments suffisant pour transporter le volume de trafic de données prédit dans l’horizon futur de prédiction H, K* étant strictement inférieur à K lorsque le volume de trafic de données prédit est moyen ou faible ; - désactiver l’au moins un élément EL k du site n’appartenant pas à l’ensemble E, avant l’instant de début de l’horizon futur de prédiction H. On décrit maintenant, en relation avec la FIG. 3 , ensemble les figures 1 et 2, le déroulement d’un procédé de gestion de ressources d’un site S du réseau de radiocommunication cellulaire RC, selon un mode de réalisation particulier de l’invention. A une étape 301, le dispositif de gestion de ressources reçoit, ou collecte, les données de fonctionnement DR du réseau RC, comprenant des indicateurs représentatifs du fonctionnement du site S, à un instant courant. De telles données DR peuvent comprendre des indicateurs bruts relatifs au fonctionnement du réseau RC, notamment du site S, tels que par exemple le nombre de ressources occupées par cellule couverte par le site S, la quantité de données envoyées via le réseau RC, etc. Alternativement, de telles données DR peuvent comprendre des indicateurs de performance ou KPIs relatifs au réseau RC, notamment au site S, tels que par exemple, pour chaque RRU : le débit, le nombre moyen d’utilisateurs, la charge du RRU, la consommation énergétique du RRU, etc. Le KPI de volume de trafic de données transportées est également collecté par le dispositif de gestion de ressources. Les KPIs sont remontés vers le dispositif DGR avec une granularité qui est variable selon le contexte de la modélisation, qui peut par exemple être un intervalle temporel de 15 minutes (mn), 30 mn, 1 heure, etc. A une étape 302, le dispositif de gestion de ressources DGR prédit le volume de trafic de données du site S pour un horizon de prédiction H, à partir des indicateurs représentatifs du fonctionnement du site S collectés à l’étape 301 précédente. Dans ce qui suit, un exemple de prédiction PR du volume de trafic de données du site S pour l’horizon de prédiction H, est décrit, à titre illustratif. Dans cet exemple, la prédiction PR est une prédiction du volume total de trafic de données du site S, qui est obtenue à partir de K prédictions PR k obtenues chacune pour l’un des K RRUs du site S. La prédiction PR k est basée sur KPIs collectés à l’étape 301, qui sont notés dans lequel correspond à un indice temporel, dans lequel désigne un indice du KPI et dans lequel l’exposant fait référence au RRU du site S. Comme indiqué précédemment, le site S est constitué de RRUs, chaque RRU correspondant à un groupe de cellules qui fonctionnent sur la même bande de fréquence avec des générations de réseau différentes (2G et 3G sur la bande 900 MHz par exemple). Pour un RRU KPIs sont obtenus à l’étape 301, qui sont notés dans lequel correspond à l’indice temporel, dans lequel désigne l’indice du KPI et dans lequel l’exposant fait référence au RRU du site S. En variante, la prédiction PR est obtenue à partir d’une unique prédiction du volume total de trafic de données du site S. La prédiction PR est alors basée sur KPIs collectés à l’étape 301, qui sont notés dans lequel correspond à un indice temporel, dans lequel désigne un indice du KPI et dans lequel l’exposant fait référence à la totalité du site S. A titre d’exemple, les KPIs considérés peuvent être n’importe quelle combinaison parmi les indicateurs suivants : - Pour la génération de réseau 2G : débit pour chaque cellule ; - Pour la génération de réseau 3G : débit et nombre moyen d’utilisateurs pour chaque cellule ; - Pour la génération de réseau 4G : charge de la cellule et nombre moyen d’utilisateurs pour chaque cellule ; - pour le RRU entier, un KPI de consommation énergétique du RRU. Dans cet exemple, aucun indicateur n’est considéré pour la génération de réseau 5G. Toutefois, selon l’invention, des indicateurs relatifs à la génération de réseau 5G peuvent être pris en compte pour les prédictions PR k de volume de trafic de données de chaque RRU d’indice k de l’étape 302. En outre, un KPI de volume de trafic de données est obtenu, un tel KPI étant généralement disponible par technologie (par génération de réseau). Ainsi, pour un RRU d’indice k donné, le volume de trafic de données à un instant courant i, noté , est donné par la formule (1) suivante : (1) dans laquelle i fait ainsi référence à l’indice temporel de la mesure, soit l’instant courant compris dans la période courante ; dans laquelle l’indice n dans désigne la technologie (la génération de réseau), représentant le KPI de volume de trafic de données pour la génération d’indice n, sur la période comprenant l’instant courant d’indice i. Les KPI de volume de trafic de données peuvent être stockés par le dispositif de gestion de ressources DGR pour les différents instants i, de manière à constituer un historique du volume de trafic de données pour chaque RRU d’indice k et pour chaque instant i. Comme indiqué précédemment, tous les KPIs peuvent être collectés par le dispositif de gestion de ressources DGR avec une granularité de ( min etc.). Ainsi, correspond au volume de trafic de données transportées par le RRU d’indice k durant la période de référence comprenant l’instant i. Pour tenir compte de granularité de mise en œuvre de l’étape 301, l’indice dans les différents KPI est incrémenté toutes les périodes Ainsi, si la valeur de l’indice , alors les mesures ont été prises à l’instant , exprimé en minutes ou en heures. La prédiction à l’indice temporel courant (l’instant courant de l’étape 301) du futur volume de trafic de données PR k pour le RRU d’indice k et pour un horizon , c’est-à-dire pour un horizon comprenant l’indice temporel (par exemple se finissant à l’indice temporel i+h), est effectuée en considérant un historique du volume de trafic de données de chaque RRU ainsi que les valeurs courantes à l’instant i des KPIs selon le modèle de prédiction suivant, PR k étant noté pour le RRU : (2) dans lequel est l’historique des valeurs précédentes de volume de trafic de données pour le RRU d’indice k, l’historique étant constitué par mesures précédentes et dans lequel sont des paramètres. Pour tenir compte de la granularité de collecte des mesures de l’étape 301, l’horizon de prédiction H est de préférence un multiple de . Si , alors l’horizon de prédiction Si , alors , etc. L’horizon de prédiction H (et donc la valeur h) peut être déterminé à partir de l’instant courant d’indice i de manière à estimer le volume de trafic de données dans une période future de durée comprenant l’instant futur i+h (par exemple se finissant à l’instant i+h). Dans (2), les paramètres sont inconnus, mais peuvent être obtenus lors d’une phase préalable d’apprentissage, non représentée sur la FIG. 3 . La phase préalable peut comprendre un apprentissage machine des paramètres, en fonction d’une technique basée sur l’intelligence artificielle telle que la régression linéaire, la régression LASSO, pour « Least Absolute Shrinkage and Selection Operation » en anglais, ou toute autre technique. L’apprentissage machine peut être effectué sur une base de données d’entraînement, stockant des valeurs et , ainsi que les valeurs cibles correspondantes (la vérité de terrain). Ainsi, durant la phase d’apprentissage, la valeur future (pour l’horizon de prédiction ) est considérée comme la variable d’intérêt. L’historique des volumes de trafic de données et les valeurs actuelles des autres KPIs sont des variables prédictives comme le montre le Tableau 1 où est le nombre d’observations utilisées durant la phase d’apprentissage, soit le nombre d’ensembles de données dans la base de données d’entraînement. Tableau 1 : Variables prédictives Variable d’intérêt … … … … . . . . . . . . . . . . . . . … … Toutefois, aucune restriction n’est attachée à la manière dont sont déterminés les paramètres , qui peuvent être obtenus par une technique autre qu’une technique basée sur un apprentissage machine. Suite à l’apprentissage, le dispositif de gestion de ressources DGR stocke les paramètres entraînés, et est ainsi apte à mettre en œuvre, par le module de prédiction PRED, une prédiction du volume de trafic de données RRU par RRU. A noter qu’un ensemble de paramètres peut être déterminé pour chaque RRU d’indice k, et les paramètres peuvent ainsi être notés avec (k) en exposant, comme dans la formule (3) ci-dessous. Pour le RRU, on obtient : La valeur obtenue est une prédiction du volume de trafic de données du k-ième RRU sur une période pour l’horizon de prédiction H. Ainsi, pour le site S entier, la prédiction du volume de trafic de données, notée , est donnée par la formule (4) suivante, en sommant les différentes prédictions obtenues pour les K RRUs du site S : (4) Ainsi, le module de prédiction PRED obtient la prédiction de volume de trafic de données du site S lors de l’étape 302. En variante, la prédiction pour le site entier n’est pas obtenue en déterminant les prédictions RRU par RRU, mais est obtenue à partir d’un modèle unique de la formule (5) : (5) dans lequel l’exposant T indique que les variables concernent le site entier, et non plus un unique RRU. Les paramètres peuvent être déterminés pour le site entier, de la même manière que les paramètres décrits précédemment avec l’exposant (k) pour chaque k-ième RRU. Ainsi, dans un premier mode de réalisation, le dispositif de gestion de ressources DGR stocke les modèles prédictifs correspondant aux équations (2) dans le module de prédiction PRED décrit précédemment, et la prédiction du volume de trafic de données du site S sur la période pour l’horizon de prédiction H peut être obtenue en sommant l’ensemble des prédictions individuelles des K RRUs du site S. Dans un deuxième mode de réalisation, le dispositif de gestion de ressources DGR stocke le modèle prédictif unique (5) dans le module de prédiction PRED décrit précédemment. Selon un autre mode de réalisation non décrit, le dispositif de gestion de ressources DGR stocke un modèle de prédiction du volume de trafic de données pour chaque génération de réseau (2G, 3G, 4G, 5G par exemple) sur le site S, et la prédiction du volume de trafic de données du site S pendant une durée pour l’horizon de prédiction H peut être obtenue en sommant l’ensemble des prédictions individuelles des générations de réseau du site S. Les modèles prédictifs décrits ci-dessus ont été testés, après apprentissage des paramètres, sur un ensemble de données de test réelles d’un réseau de radiocommunication cellulaire, pour un horizon de prédiction H, avec une valeur de granularité de 60 minutes, et un horizon H également de 60 minutes (donc avec h=1). La période de test comprend des données entre 10h et 17h d’un jour d. La période d’apprentissage des paramètres comprend les deux jours précédant le jour d. Un modèle d’apprentissage est créé par RRU pour le modèle prédictif (2). Les résultats montrent que les valeurs prédites de volume de trafic de données, par site ou par RRU, sont très proches voire identiques des valeurs réelles de volume de trafic de données. Dans le Tableau 2 ci-dessous, considérons la métrique de la valeur absolue de l’erreur relative RE, entre les valeurs réelles de volume de trafic de données issues des données de test et les valeurs prédites de volume de trafic de données obtenues à partir des modèles prédictifs (2) : (6) Le Tableau 2 donne ainsi le taux (ou la probabilité ou le pourcentage) que l’erreur relative RE soit inférieure à 25% pour H=60min et . Le taux est calculé dans un premier temps sur un ensemble S1 des échantillons de test de tous les sites radio d’un réseau de radiocommunication cellulaire, puis sur un ensemble S2 contenant tous les échantillons du trafic de tous les sites radio en enlevant les échantillons pour lesquels le volume de trafic de données est très faible (par exemple inférieur à 5% du volume de trafic de données maximal). Pour les échantillons pour lesquels le volume de trafic de données est très faible, une erreur relative plus grande est acceptable car le volume de trafic de données prédit demeure faible. Le Tableau 2 montre que l’erreur sur la prédiction du volume de trafic de données pour l’ensemble du site S est faible. Tableau 2 : Ensemble S1 Ensemble S2 Pourcentage que RE 77% 91% Ainsi, les modèles prédictifs (2) sont particulièrement adaptés à la prédiction du volume de trafic de données de RRUs d’un site S, en fonction de KPIs radio tels que le débit, la charge et le nombre d’utilisateurs actifs. En se référant à nouveau à la figure 3, le procédé de gestion de ressources comprend en outre, suite aux étapes 301 et 302, une étape 303 de détermination, par le module de détermination DET, d’un ensemble E de K* éléments suffisant pour transporter le volume de trafic de données prédit dans l’horizon de prédiction H. En effet, dans de nombreuses situations, notamment lorsque le volume de trafic de données prédit est faible ou moyen, il peut être transmis par un nombre K* de RRUs strictement inférieur à K. C’est notamment le cas lorsque les prédictions individuelles des RRU sont faibles ou moyennes. L’ensemble E peut être déterminé à partir des volumes de trafic de données maximums que peuvent respectivement supporter les K RRUs. Les volumes de trafic de données maximums sont notés dans ce qui suit. Les valeurs peuvent être connues à l’avance (prédéterminées) ou peuvent être obtenues à partir des données collectées (par exemple, elles peuvent correspondre aux valeurs pics de volume de trafic de données sur une période donnée, de plusieurs jours par exemple). Selon des modes de réalisation, K* est le nombre exact et minimal de RRUs permettant de satisfaire le volume de trafic de données prédit pour le site S pour l’horizon de prédiction H. Ainsi, K* peut être obtenu de la manière suivante : ce qui signifie que K* est la plus petite valeur vérifiant , lorsque les indices des RRUs sont réordonnés (pour simplifier la compréhension de l’invention) pour que les K* premiers RRUs fassent partie de l’ensemble E. Dans ce cas, selon l’invention, à une étape 304, au moins l’un des RRUs indexés de K*+1 à K est désactivé (ou éteint) par le module de désactivation DES, avant l’instant i+h (par exemple dans la période précédant l’instant i+h), ce qui permet de réduire la consommation énergétique du site S pour la période de l’horizon de prédiction H, tout en maintenant la qualité de service pour les utilisateurs. De préférence, le module de désactivation DES désactive tous les RRUs indexés de K*+1 à K, avant l’instant i+h (par exemple à partir de la période précédant l’instant i+h ou au début de la période comprenant l’instant i+h), ce qui permet de minimiser la consommation énergétique du site S pour la période de l’horizon de prédiction H, tout en maintenant la qualité de service pour les utilisateurs. Il convient de noter que l’erreur faible sur la prédiction de volume de trafic de données total du site, présentée dans le Tableau 2, n’impacte pas le nombre exact K* de RRUs permettant de transporter le volume prédit sur le site entier, puisque les expérimentations ayant conduit aux résultats du Tableau 2 montrent que le calcul de K* est précis dans presque 99% des cas. A noter également que, comme illustré sur la FIG. 4 , la partie fixe de la consommation d’énergie d’un RRU, qui ne dépend pas du volume de trafic de données, consomme beaucoup d’énergie : environ 50% voire plus de la consommation totale d’un RRU. La FIG. 4 présente une courbe représentant l’évolution, en situation réelle, de la consommation de l’énergie, par exemple par RRU, en fonction du temps et sur plusieurs jours « Jour 1 », « Jour 2 », « Jour 3 », « Jour 4 ». Il est constaté que la valeur fixe de l’énergie qui ne dépend pas du volume de trafic de données, est assez élevée par rapport à la consommation liée au volume de trafic de données. On remarque que l’intercept (la valeur fixe de consommation énergétique d’un RRU, indépendante du volume de trafic de données) dépasse la moitié de la consommation de l’énergie. En se référant à nouveau à la FIG. 3 , les étapes du procédé de gestion de ressources selon l’invention peuvent être itérées, de manière à adapter en continu les ressources activées et désactivées du site S, à l’évolution prédite du volume de trafic de données. Procédé de gestion de ressources d’un site (S) d’un réseau de radiocommunication cellulaire (RC), le site comprenant des ressources radio pour le transport de données d’utilisateurs du site, lesdites ressources comprenant K éléments (EL 1 -EL K ) de même nature, K étant un entier supérieur ou égal à 2, le procédé comprenant : - une prédiction (302) d’un volume de trafic de données transportées sur ledit site pour un horizon futur de prédiction, en fonction d’indicateurs représentatifs d’un fonctionnement du site ; - une détermination (303) d’un ensemble d’éléments suffisant pour transporter le volume de trafic de données prédit dans l’horizon futur de prédiction ; - pour au moins un élément du site n’appartenant pas à l’ensemble de ressources suffisant, une désactivation (304) de l’élément du site avant un instant de début de l’horizon futur de prédiction. Procédé selon la revendication 1, dans lequel tous les éléments (EL 1 -EL K ) du site (S) n’appartenant pas à l’ensemble d’éléments suffisant déterminé sont désactivés avant l’instant de début de l’horizon futur de prédiction. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la détermination (303) de l’ensemble d’éléments suffisant comprend l’obtention des volumes de trafic maximums des éléments (EL 1 -EL K ) du site (S), et dans lequel l’ensemble d’éléments suffisant déterminé est le plus petit ensemble, en nombre d’éléments, pour lequel une somme des volumes de trafic maximums des éléments de l’ensemble est supérieur au volume de trafic de données prédit pour l’horizon futur de prédiction. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel les indicateurs représentatifs du fonctionnement du site (S) comprennent un historique de valeurs passées d’un indicateur de volume de trafic de données du site. Procédé selon la revendication 4, dans lequel les indicateurs représentatifs du fonctionnement du site (S) comprennent en outre au moins une valeur courante d’au moins un autre indicateur de fonctionnement du site que l’indicateur de volume de trafic de données du site. Procédé selon l’une des revendications 4 et 5, dans lequel la prédiction du volume de trafic de données du site est basée sur au moins un modèle prédictif défini par des paramètres associés respectivement à des valeurs passées de l’indicateur de volume de trafic de données de l’historique et/ou au moins une valeur courante d’au moins un autre indicateur de fonctionnement du site. Procédé selon la revendication 6, dans lequel les paramètres sont définis par apprentissage machine, à partir d’un ensemble de données d’entraînement et d’un ensemble de données de test. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le site (S) fonctionne selon au moins une bande de fréquence et/ou au moins une génération de réseau de radiocommunication cellulaire, et dans lequel les indicateurs de fonctionnement du site sont des indicateurs associés à l’au moins une bande de fréquence et/ou à l’au moins une génération de réseau de radiocommunication cellulaire. Procédé selon la revendication 8, dans lequel une unité radio distante, RRU, est un groupe de cellules radio fonctionnant selon une même bande de fréquence pour au moins deux générations de réseau de radiocommunication cellulaire, et dans lequel les K éléments (EL 1 -EL K ) du site (S) sont K RRUs. Procédé selon la revendication 6 et la revendication 9, dans lequel la prédiction (302) du volume de trafic pour le site (S) est basée sur K modèles de prédiction définis respectivement pour les K RRUs du site. Dispositif de gestion de ressources (DGR) d’un site (S) d’un réseau de radiocommunication cellulaire (RC), le site comprenant des ressources radio pour le transport de données d’utilisateurs du site, lesdites ressources comprenant K éléments (EL 1 -EL K ) de même nature, K étant un entier supérieur ou égal à 2, le dispositif de gestion de ressources étant configuré pour : - prédire un volume de trafic de données transportées sur ledit site pour un horizon futur de prédiction, en fonction d’indicateurs représentatifs d’un fonctionnement du site ; - déterminer un ensemble d’éléments suffisant pour transporter le volume de trafic de données prédit dans l’horizon futur de prédiction ; - pour au moins un élément du site n’appartenant pas à l’ensemble de ressources suffisant, désactiver l’élément du site avant un instant de début de l’horizon futur de prédiction. Programme d'ordinateur comportant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé de gestion de ressources selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur. Support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur selon la revendication 12.