FR 3094816 A1 20201009 FR 1903674 A 20190405 Description Titre de l'invention : Procédé et dispositif d'estimation de valeurs d'une métrique additive Domaine technique de l'invention [0001] La présente invention concerne de manière générale le domaine technique de de la surveillance des réseaux informatiques. [0002] Elle concerne en particulier un procédé et un dispositif d'estimation de valeurs d'une métrique additive, ces valeurs étant respectivement associées à des liens d'un réseau tel qu'un réseau informatique. Etat de la technique [0003] Il a déjà été proposé d'estimer des valeurs d'une métrique additive respectivement associées à des liens d'un réseau à partir de valeurs de bout-en-bout respectivement mesurées pour des chemins du réseau formés chacun par au moins un desdits liens. [0004] Une telle métrique additive est par exemple un retard de transmission des données dans le réseau ou (après transformation logarithmique) un taux de perte de paquets de données au sein du réseau. [0005] L'article "Network delay tomography using flexicast experiinents", de E. Lawrence, G. Michailidis et V. N. Nair, in J. R. Statist. Soc B (2006), 68, partie 5, pp. 785-813 propose dans ce cadre d'estimer des distributions probabilistes de la métrique additive au moyen d'un algorithme espérance-maximisation. [0006] La solution proposée dans cet article est toutefois liée à la topologie arborescente du réseau et n'est donc pas applicable à des réseaux ayant une configuration différente. Présentation de l'invention [0007] Dans ce contexte l'invention propose un procédé d'estimation de valeurs d'une métrique additive respectivement associées à des liens d'un réseau, à partir de valeurs de bout-en-bout respectivement mesurées pour des chemins du réseau formés chacun par au moins un desdits liens, le procédé comprenant les étapes suivantes : [0008] - pour une pluralité de séquences de valeurs de la métrique additive respectivement affectées aux liens, génération d'une pluralité respective de suites de valeurs de bouten-bout respectivement associées auxdits chemins en calculant, pour chaque suite, les valeurs de bout-en-bout de cette suite sur la base des valeurs affectées aux liens dans la séquence correspondant à cette suite ; [0009] - mise en oeuvre d'une phase d'apprentissage dans un réseau neuronal en appliquant, pour chacune desdites suites, les valeurs de bout-en-bout de cette suite respectivement à des neurones associés aux chemins dans une couche d'entrée du réseau neuronal, et en confrontant les valeurs produites par des neurones associés aux liens dans une 2 couche de sortie du réseau neuronal respectivement aux valeurs affectées aux liens dans la séquence correspondant à cette suite ; [0010] - estimation des valeurs de la métrique additive respectivement associées auxdits liens en appliquant les valeurs de bout-en-bout mesurées respectivement aux neurones de la couche d'entrée du réseau neuronal. [0011] On propose ainsi une manière particulièrement pratique d'estimer les valeurs de la métrique additive associées aux liens du réseau à partir des valeurs de bout-en-bout mesurées. La phase d'apprentissage, qui permet d'adapter le réseau neuronal à la topologie courante du réseau et aux chemins utilisés, est en outre réalisée rapidement puisqu'elle est basée sur des valeurs de bout-en-bout artificielles, facilement calculables à partir de valeurs affectées aux liens. [0012] On évite ainsi d'avoir à collecter (pour l'apprentissage du réseau neuronal) un nombre important de mesures de valeurs de la métrique sur les liens et de valeurs de bout-en-bout correspondantes, ce qui serait difficilement réalisable en pratique dans le bref laps de temps disponible (la topologie du réseau pouvant évoluer relativement fréquemment). [0013] L'étape de génération peut comprendre en pratique les sous-étapes suivantes : [0014] - génération de ladite pluralité de séquences ; [0015] - pour chacune desdites séquences, génération de la suite de valeurs de bout-en-bout correspondant à la séquence concernée en calculant les valeurs de bout-en-bout de cette suite sur la base des valeurs de la séquence concernée. [0016] D'autres caractéristiques non limitatives et avantageuses du procédé conforme à l'invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : [0017] - la sous-étape de génération de ladite pluralité de séquences comprend une étape de détermination aléatoire desdites valeurs de la métrique additive respectivement affectées aux liens ; [0018] - la métrique additive est un retard de transmission de données au sein du réseau ; [0019] - la métrique additive est une expression logarithmique d'un taux de perte de données au sein du réseau ; [0020] - l'étape de génération utilise une matrice A indiquant, pour chacun desdits chemins, les liens formant partie du chemin concerné ; [0021] - chaque ligne de la matrice A est associée à un chemin parmi lesdits chemins ; [0022] - chaque colonne de la matrice A est associée à un lien du réseau ; [0023] - un élément d'une colonne donnée et d'une ligne donnée de la matrice A est nul si le chemin associé à la ligne donnée ne comprend pas le lien associé à la colonne donnée, et/ou non-nul si le chemin associé à la ligne donnée comprend le lien associé à la colonne donnée ; 3 100241 - au cours de l'étape de mise en oeuvre d'une phrase d'apprentissage, sont dé- terminés, pour au moins un neurone d'une couche cachée, des poids respectivement applicables aux valeurs issues des neurones de la couche précédant ladite couche cachée, etiou une constante associée au neurone de ladite couche cachée. [0025] - au moins un neurone du réseau neuronal est conçu pour appliquer une fonction d'activation (par exemple une fonction de redressement linéaire) à une combinaison de valeurs issues d'autres neurones. [0026] L'invention propose également un dispositif d'estimation de valeurs d'une métrique additive respectivement associées à des liens d'un réseau, à partir de valeurs de bouten-bout respectivement mesurées pour des chemins du réseau formés chacun par au moins un desdits liens, comprenant : [0027] - un module de génération conçu pour générer, pour une pluralité de séquences de valeurs de la métrique additive respectivement affectées aux liens, une pluralité respective de suites de valeurs de bout-en-bout respectivement associées auxdits chemins en calculant, pour chaque suite, les valeurs de bout-en-bout de cette suite sur la base des valeurs affectées aux liens dans la séquence correspondant à cette suite ; [0028] - un module d'apprentissage conçu pour mettre en oeuvre une phase d'apprentissage dans un réseau neuronal en appliquant, pour chacune desdites suites, les valeurs de bout-en-bout de cette suite respectivement à des neurones associés aux chemins dans une couche d'entrée du réseau neuronal, et en confrontant les valeurs produites par des neurones associés aux liens dans une couche de sortie du réseau neuronal respectivement aux valeurs affectées aux liens dans la séquence correspondant à cette suite ; et [0029] - un module d'estimation des valeurs de la métrique additive respectivement associées auxdits liens en appliquant les valeurs de bout-en-bout mesurées respectivement aux neurones de la couche d'entrée du réseau neuronal. [0030] Dans l'exemple décrit dans la suite, ce dispositif d'estimation est réalisé par un ges- tionnaire d'infrastructure de réseau comprenant un processeur et une mémoire mémorisant des instructions de programme d'ordinateur. Chacun des modules précités est par exemple dans ce cas mis en oeuvre par la coopération de certaines instructions de programme d'ordinateur (mémorisées dans la mémoire du gestionnaire d'infrastructure de réseau) et du processeur du gestionnaire d'infrastructure de réseau. [0031] Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. Description détaillée de l'invention [0032] De plus, diverses autres caractéristiques de l'invention ressortent de la description annexée effectuée en référence aux dessins qui illustrent des formes, non limitatives, de réalisation de l'invention et où : [0033] [fig.1] est un schéma illustrant un réseau informatique dans lequel l'invention peut être mise en oeuvre ; [0034] [fig.2] montre un exemple de réseau formé d'un ensemble de liens ; [0035] [fig.3] montre à titre d'exemple quatre chemins possibles au sein du réseau de la figure 2 ; [0036] [fig.4] présente les étapes principales d'un procédé de surveillance d'un réseau in- formatique ; [0037] [fig.5] représente un exemple de réseau neuronal utilisable dans le cadre de la présente invention ; et [0038] [fig.6] présente des sous-étapes d'une étape de préparation du réseau neuronal prévue au cours du procédé de la figure 4. [0039] La figure 1 présente un réseau informatique R fonctionnant au moyen d'une infra- structure physique (ou couche physique) P et d'une infrastructure virtuelle (ou couche virtuelle) V gérée par un coordinateur de réseau (ou "orchestrator" selon la terminologie anglo-saxonne) O. [0040] Le coordinateur de réseau O alloue les ressources de l'infrastructure physique P sous formes de tranches (ou "suces" selon l'appellation anglo-saxonne) S,, S2, Si de l'infrastructure virtuelle V, utilisées respectivement par une pluralité d'applications qui échangent des données au moyen du réseau informatique R. [0041] Le coordinateur de réseau O comprend par exemple un processeur et au moins une mémoire. Cette mémoire mémorise notamment des instructions de programmes d'ordinateur conçues pour que le coordinateur de réseau O puisse mettre en oeuvre certaines au moins des étapes décrites ci-dessous (en référence notamment à la figure 4) lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. Cette mémoire (ou une autre mémoire) mémorise également des variables manipulées au cours de ces procédés comme décrit dans la suite. [0042] L'infrastructure physique P comprend une pluralité de noeuds physiques Nk (formés chacun par exemple par un dispositif électronique de communication ou un ordinateur) et une pluralité de liens physique Li reliant chacun deux noeuds physiques Nk. [0043] L'infrastructure virtuelle V comprend par ailleurs, pour chaque tranche Si, un agent de surveillance Mi ("monitoring agent" selon la terminologie anglo-saxonne) apte à mesurer (par exemple au moyen d'une sonde ou "probe", ici une sonde virtuelle) des valeurs yi d'une métrique additive cumulées respectivement sur des chemins (ici virtuels) de la tranche concernée Si. On dénomme dans la suite "valeurs de bouten-bout" les valeurs de la métrique additives relatives à un chemin. [0044] Les chemins susmentionnés utilisent des liens L, de l'infrastructure physique P et on cherche dans la suite à estimer les valeurs de la métrique additive sur ces liens Li. [0045] Dans l'exemple décrit ici, la métrique additive est un retard de transmission sur le lien Li concerné. En variante, il pourrait s'agir par exemple d'une expression logarithmique d'un taux de perte de données sur le lien Li concerné. [0046] Il s'agit d'une métrique additive au sens où la valeur de cette métrique sur un chemin ("valeur de bout-en-bout") est la somme des valeurs de la métrique sur les liens compris dans ce chemin. [0047] Les valeurs de bout-en-bout y mesurées par les différentes sondes sont ici ras- semblées par le coordinateur de réseau O et transmises à un gestionnaire d'infrastructure de réseau G (ou WIM pour "Wide-area-netwark Infrastructure Manager"). [0048] Le gestionnaire d'infrastructure de réseau G comprend par exemple un processeur et au moins une mémoire. Cette mémoire mémorise notamment des instructions de programmes d'ordinateur conçues pour que le gestionnaire d'infrastructure réseau G puisse mettre en oeuvre certaines au moins des étapes décrites ci-dessous (en référence notamment à la figure 4 et/ou à la figure 6) lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur. Cette mémoire (ou une autre mémoire) mémorise également des variables manipulées au cours de ces procédés comme décrit dans la suite. [0049] On remarque qu'on a représenté schématiquement sur la figure 1 la prise en compte (par le coordinateur de réseau O) d'une valeur de bout-en-bout yi pour chaque tranche Si de l'infrastructure virtuelle V. En pratique toutefois, un agent de surveillance Mi donné pourrait produire plusieurs valeurs de bout-en-bout yi mesurées (respectivement pour plusieurs chemins virtuels) au sein d'une tranche donnée Si. [0050] Par ailleurs, la transmission des valeurs de bout-en-bout mesurées yi du coordinateur de réseau O au gestionnaire d'infrastructure de réseau G peut se faire en pratique de manière systématique, ou bien périodiquement, ou encore lorsque le coordinateur de réseau détecte un dysfonctionnement (tel que le non-respect d'un niveau de service prédéfini, par exemple un niveau de service défini dans un accord de niveau de service ou SLA pour "Service Level Agreement"). [0051] Sur la base des valeurs de bout-en-bout y reçues par le gestionnaire d'infrastructure de réseau G, le gestionnaire d'infrastructure de réseau G estime des valeurs de la métrique additive sur les différents liens Li de l'infrastructure physique P et peut mettre en oeuvre de mesures réparatrices, comme expliqué plus en détail dans la suite en référence notamment à la figure 4. [0052] On remarque que, dans l'exemple de la figure 1, on s'intéresse à des valeurs de bout- en-bout mesurées sur des chemins virtuels d'une infrastructure virtuelle utilisant des liens physiques d'une architecture physique. L'invention ne concerne toutefois pas seulement ce cas, et s'applique notamment à des valeurs de bout-en-bout mesurées sur 6 des chemins formés par des liens physiques d'un réseau informatique. [0053] La figure 2 montre à titre d'exemple un réseau formé d'un ensemble de liens, ici de 8 liens Ll, L2, L3, L4, L5, L6, L7, L8. [0054] La figure 3 présente quatre chemins Cl, C2, C3, C4 utilisables au sein du réseau de la figure 2. [0055] On a représenté sur la figure 3 deux noeuds E, E' formant les extrémités des chemins Cl, C2, C3, C4 sur lesquels des valeurs de bout-en-bout de la métrique additive pourront être mesurées. [0056] On utilise dans la suite une matrice A qui indique, pour chacun des chemins considérés dans le réseau (c'est-à-dire en pratique pour chacun des chemins pour lesquels une valeur de bout-en-bout mesurée est disponible), les liens qui font partie du chemin concerné. [0057] Plus précisément, on associe chaque ligne i de la matrice A à un chemin et chaque colonne j de la matrice A à un lien ; l'élément A[i,j] en ligne i et en colonne j dans la matrice A est défini comme suit : [0058] - A[i,j] = 0 si le chemin associé à la ligne i ne comprend pas le lien associé à la colonne j ; [0059] - A[i,j] = 1 si le chemin associé à la ligne i comprend le lien associé à la colonne j. [0060] Si on note N le nombre de chemins considérés et L le nombre de liens utilisés par ces chemins, A est une matrice de dimensions N x L. [0061] Les chemins Cl, C2, C3, C4 de la figure 3 sont par exemple représentés par la matrice : [0062] [Math.1] 0 0 1 0 1 1 1 0 A= 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 [0063] Ainsi, si X est un vecteur dont les composantes X[j] sont des valeurs de la métrique additive présentes respectivement sur les liens associés aux colonnes j, les valeurs de bout-en-bout correspondantes pour les chemins associées aux lignes i peuvent s'écrire comme les composantes Y[i] d'un vecteur Y tel que : Y=AX. [0064] Les étapes des procédés décrites ci-dessous sont ici mises en oeuvre par le ges- tionnaire d'infrastructure de réseau G (par exemple du fait de l'exécution d'instructions (le programme d'ordinateur par le processeur du gestionnaire d'infrastructure de réseau G) ou par le coordinateur de réseau O (par exemple du fait de l'exécution d'instructions de programme d'ordinateur par le processeur du coordinateur de réseau O). Ainsi, pour chaque étape mise en oeuvre par le gestionnaire d'infrastructure de réseau G, l'association des instructions relatives à cette étape et du 7 processeur du gestionnaire d'infrastructure de réseau G forment un module pour la mise en oeuvre de cette étape. De même, pour chaque étape mise en oeuvre par le coordinateur de réseau O, l'association des instructions relatives à cette étape et du processeur du coordinateur de réseau O forment un module pour la mise en oeuvre de cette étape. [0065] La figure 4 présente les étapes principales d'un procédé de surveillance d'un réseau informatique au cours duquel l'invention est mise en oeuvre. [0066] Ce procédé est ici mis en oeuvre au sein du gestionnaire d'infrastructure du réseau G et du coordinateur de réseau O. [0067] Le procédé de la figure 4 débute par une étape E2 au cours de laquelle la confi- guration du réseau informatique R et des moyens de mesure (par exemple : agents de surveillance Mi et sondes associées) est déterminée. [0068] Le coordinateur de réseau O configure par exemple les agents de surveillance MI, M2 , Mi de manière à placer les sondes de mesure de la métrique additive en des points particuliers de la tranche Si, S2, Si concernée. Le coordinateur de réseau O peut par ailleurs commander une surveillance active (auquel cas des données dédiées sont périodiquement injectées dans le réseau spécifiquement pour permettre des mesures de la métrique additive par les sondes), ou une surveillance passive (auquel les mesures de la métrique additive sont effectuées par les sondes sur les échanges de données existant dans le réseau). La périodicité des mesures par les sondes peut également être réglée lors de cette étape E2. [0069] Lorsque la topologie du réseau informatique R est déjà définie, le gestionnaire d'infrastructure de réseau G peut par ailleurs construire à cette étape E2 la matrice A décrite ci-dessus de manière à pouvoir utiliser cette matrice lors de l'étape E6 décrite plus bas. [0070] En variante, le gestionnaire d'infrastructure de réseau G peut définir à cette étape E2 la topologie du réseau informatique R (par exemple lorsque le procédé boucle à l'étape E2 après passage à l'étape E8 comme expliqué plus bas et/ou afin de mettre en oeuvre une action corrective). Le gestionnaire d'infrastructure de réseau G produit dans ce cas également la matrice A correspondant à la topologie nouvellement définie. [0071] On remarque que, dans les deux cas, la construction de la matrice A dépend de la lo- calisation des sondes qui mesurent les valeurs de bout-en-bout de la métrique additive (et qui définissent donc les chemins considérés) ; de ce fait, pour permettre la construction de la matrice A par le gestionnaire d'infrastructure de réseau G, le coordinateur de réseau O peut transmettre au gestionnaire d'infrastructure de réseau G des données indicatives de la localisation des sondes. [0072] Le procédé de la figure 4 comprend alors une étape E3 de préparation d'un réseau neuronal en vue de son adaptation à la configuration du réseau informatique R et des 8 moyens de mesure déterminée à l'étape E2. [0073] On a représenté à la figure 5 un exemple de réseau neuronal utilisable dans le cadre de la présente invention. [0074] Le réseau neuronal de la figure 5 comprend une couche d'entrée IL comprenant N neurones, au moins une couche cachée HL et une couche de sortie OL comprenant L neurones. On peut prévoir en varier d'utiliser une pluralité de couches cachées interposées entre la couche d'entrée et la couche de sortie. [0075] Comme expliqué dans la suite, chaque neurone de la couche d'entrée IL est associé à un chemin du réseau et chaque neurone de la couche de sortie OL est associée à un lien du réseau. [0076] Dans le cas décrit ici, la couche cachée HL comprend par exemple entre 30 et 50 neurones. On peut prévoir par exemple que le nombre de neurones de la couche cachée HL soit compris entre 2j( et 3[1., Ir où Ft = max(L,N) (c'est-à-dire que [1. est le plus grand nombre parmi le nombre L de liens utilisés et le nombre N de chemins considérés). [0077] Les neurones du réseau neuronal (exceptés ceux de la couche d'entrée IL) sont chacun définis par un ensemble de paramètres et l'étape E3 de préparation du réseau neuronal permet de sélectionner ces paramètres de manière adaptée à la configuration actuelle du réseau informatique R et des moyens de mesure (telle que déterminée à l'étape E2). [0078] La mise en oeuvre de l'étape E3 de préparation du réseau neuronal est décrite en détail ci-dessous en référence à la figure 6. [0079] Le procédé de la figure 4 se poursuit par une étape E4 de mesure, au moyen des sondes associées aux agents de surveillance M,, M,, Mi, des valeurs de bout-en-bout y,, y2, yi de la métrique additive sur les chemins faisant l'objet d'une surveillance. [0080] Comme déjà indiqué, les valeurs de bout-en-bout mesurées y,, y2, yi sont transmises (systématiquement, ou bien périodiquement, ou en cas de dysfonctionnement) au gestionnaire d'infrastructure de réseau G. [0081] Le gestionnaire d'infrastructure de réseau G met alors en oeuvre une étape E6 d'estimation des valeurs xi de la métrique additive respectivement associées auxdits liens Li en appliquant les valeurs de bout-en-bout mesurées yi, y2, yi respectivement aux N neurones de la couche d'entrée IL du réseau neuronal préparé à l'étape E3. [0082] Grâce à la préparation du réseau neuronal sur la base de la configuration actuelle du réseau informatique N et des moyens de mesure (configuration représentée par la matrice A) lors de l'étape E3 et comme décrit plus bas en référence à la figure 6, le réseau neuronal permet de donner en sortie (Le. au niveau de chacun des neurones de la couche de sortie OL) une bonne estimation des valeurs x; qui, appliquées aux différents liens Li, donnent sur les chemins Cr des valeurs de bout-en-bout égales aux valeurs de bout-en-bout mesurées yi, y2, yi. 9 [0083] Le gestionnaire d'infrastructure de réseau G peut alors utiliser à l'étape E8 les valeurs estimées xi produites à l'étape E6. [0084] Les valeurs estimées produites à l'étape E6 peuvent par exemple être utilisées lors de l'étape E8 pour identifier au moins un lien Li défaillant. Un lien défaillant est par exemple un lien Ei pour lequel la valeur estimée x, est supérieure à un seuil prédéterminé. [0085] Une fois un lien L défaillant identifié par le gestionnaire d'infrastructure de réseau G (sur la hase des valeurs estimées produites à l'étape E6), le gestionnaire d'infrastructure de réseau G peut mettre en oeuvre l'une au moins des actions suivantes (actions correctives pour certaines) : [0086] - affichage d'une information identifiant le lien défaillant sur une interface utilisateur de surveillance du réseau informatique ; [0087] - communication de données identifiant le lien défaillant (et éventuellement les chemins utilisant cc lien), par exemple au coordinateur de réseau O en vue d'une modification des chemins utilisant cc lien ou d'une réallocation de nouveaux chemins aux tranches Si utilisant ces chemins ; [0088] - modification de la configuration de l'infrastructure physique P (par exemple par commande de certains des noeuds physique NI pour activer ou désactiver certains liens Li). [0089] Dans le cas où ces actions entraînent une modification de la configuration du réseau informatique R, le procédé boucle à l'étape E2 décrite plus haut. (En l'absence d'une telle modification, on peut considérer que le procédé boucle à l'étape E4 où de nouvelles mesures sont effectuées.) [0090] La figure 6 présente des sous-étapes de l'étape E3 de préparation du réseau neuronal décrite plus haut. [0091] Comme déjà indiqué, l'étape E3 de préparation du réseau neuronal permet de dé- terminer des paramètres définissant chacun des neurones du réseau neuronal (exceptés les neurones de la couche d'entrée IL). Dans l'exemple décrit ici, un neurone donné est défini par les paramètres suivants : [0092] - des poids wi associés respectivement aux neurones de la couche précédant la couche du neurone donné ; [0093] - une constante b. [0094] Ce neurone donné produit en sortie la valeur suivante : [0095] [Math.2] +k Wk.Zk) [0096] où f est une fonction d'activation, K le nombre de neurones dans la couche précédant la couche du neurone donné et zk les valeurs respectives en sortie des neurones de la couche précédant la couche du neurone donné. [0097] Ce neurone donné applique ainsi la fonction d'activation à une combinaison des valeurs zk issues des neurones de la couche précédant la couche du neurone donné (combinaison dans laquelle chaque valeur zk est pondérée par le poids wk associé au neurone d'où provient la valeur zk concernée). [0098] En pratique, la fonction d'activation est par exemple la fonction de redressement linéaire ou fonction ReLU définie par/(a), max(0,a). (Autrement dit,f(a) = a si a > 0, fia), 0 sinon.) [0099] Lors d'une sous-étape E30, le gestionnaire d'infrastructure de réseau G génère une pluralité de séquences A,,, comprenant chacune L valeurs de la métrique additive respectivement affectées aux liens L. [0100] Ces valeurs ;;, de la métrique additive sont ici déterminées de manière aléatoire sur la plage des valeurs envisageables de la métrique additive pour un lien. En variante, ces valeurs pourraient être générées de manière déterministe, par exemple de sorte que les vecteurs (ig, çz ... sEI ) respectivement associés aux différentes séquences A,, couvrent l'espace ; x'',11 où et x,', sont respectivement la valeur minimale et la valeur maximale envisagées pour la métrique additive sur un lien. [0101] Le gestionnaire d'infrastructure de réseau G génère alors, pour chaque séquence A,1, une suite correspondante F,, de valeurs de bout-en-bout y (sous-étape E32) en calculant les valeurs de bout-en-bout y de cette suite F,, sur la base des valeurs sE' de la séquence A' concernée, ici au moyen de la matrice A (qui indique quels liens Li comprennent les différents chemins, comme déjà expliqué) : [0102] [Math.3] N) y= IL A ri iu L=1 `,/ 101031 On utilise par exemple un nombre de séquences A', différentes (égal au nombre de suites F,' différentes) compris entre 10 000 et 100 000. 101041 La détermination des valeurs de bout-en-bout y des suites F', est ainsi très simple et très rapide (puisqu'il suffit ici pour calculer une valeur de bout-en-bout y de sommer les valeurs sE, pour lesquelles A[i,j] est non-nul). [0105] Les sous-étapes E30 et E32 permettent donc de générer facilement et rapidement des données artificielles (séquences A' et suites F',) qui sont utilisées comme décrit à présent au cours d'une phase d'apprentissage au sein du réseau neuronal. [0106] Lc gestionnaire d'infrastructure de réseau G met alors en oeuvre à la sous-étape E34 une phase d'apprentissage au sein du réseau neuronal visant à déterminer les paramètres w,, b de tous les neurones du réseau neuronal (sauf pour les neurones de la couche d'entrée IL), en utilisant les valeurs de bout-en-bout y des suites F', et les valeurs :g; des séquences A', comme expliqué ci-dessous. 11 [0107] Cette phase d'apprentissage comprend par exemple une initial isation des paramètres w,, b des neurones avec des valeurs aléatoires, puis, pour chacune desdites suites F', : [0108] - l'application des valeurs de bout-en-bout y, de cette suite respectivement aux neurones associés aux chemins dans la couche d'entrée IL du réseau neuronal, de manière à obtenir des valeurs ri sur les neurones de la couche de sortie OL du réseau neuronal (propagation vers l'avant) ; [0109] - la confrontation des valeurs s produites par les neurones associés aux liens dans la couche de sortie OL du réseau neuronal respectivement aux valeurs affectées aux liens dans la séquence A', correspondant à la suite F,' utilisée (en pratique en déterminant la distance A entre l'ensemble des valeurs E, produites par le réseau neuronal et l'ensemble des valeurs sE, de la séquence A1', par exemple : [0110] [Math.4] IL le i=1 ) Ri)1111 - la modification des paramètres w1, b des neurones de manière à rapprocher les valeurs si produites par les neurones des valeurs EJ de la séquence A.'' c'est-à-dire de manière à réduire la distance A (propagation vers l'arrière). 101121 Les phases de propagation vers l'arrière comme il vient d'être mentionné peuvent être réalisées en pratique au moyen d'un algorithme d'optimisation basé sur le gradient, par exemple l'algorithme d'optimisation dénommé Adam. 101131 En pratique, si l'ensemble des suites F', et des séquences A', sont utilisées comme décrit ci-dessus au cours d'une période d'apprentissage (ou "epoch" selon la dénomination anglo-saxonne couramment utilisée), il est possible de mettre en oeuvre une ou plusieurs autre(s) période(s) d'apprentissage (ou "epoch(s)") au cours de laquelle (desquelles) les valeurs de bout-en-bout y, des suites F', seront à nouveau appliquées aux neurones de la couche d'entrée IL (pour propagation vers l'avant) et les valeurs des séquences A,' seront à nouveau utilisées pour être confrontées aux valeurs si produites par les neurones de la couche de sortie OL (pour propagation vers l'arrière). On peut ainsi mettre en oeuvre successivement par exemple trois ou quatre telles périodes d'apprentissage (" epochs"), en réutilisant pour les différentes périodes d'apprentissage les mêmes suites F', et les mêmes séquences Am. [0114] Les paramètres wi, h des neurones convergent ainsi vers des valeurs qui permettent au réseau neuronal d'estimer correctement un ensemble de valeurs x, affectées aux liens lorsque des valeurs de bout-en-bout y, sont appliquées en entrée du réseau neuronal. Autrement dit, le réseau neuronal ainsi paramétré modélise bien la relation entre les valeurs x; affectées aux liens Li et les valeurs de bout-en-bout y, pour la topologie courante. 12 [0115] Bien entendu, diverses autres modifications peuvent être apportées à l'invention dans le cadre des revendications annexées. 13 [Revendication I] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] REVENDICATIONSProcédé d'estimation de valeurs d'une métrique additive respectivement associées à des liens (Li) d'un réseau (R), à partir de valeurs de bouten-bout (yi, y2, yi) respectivement mesurées pour des chemins (CI, C2, C 3, C4) du réseau (R) formés chacun par au moins un desdits liens (Li), le procédé comprenant les étapes suivantes : - pour une pluralité de séquences de valeurs de la métrique additive respectivement affectées aux liens (Li), génération (E32) d'une pluralité respective de suites dc valeurs dc bout-en-bout respectivement associées auxdits chemins (CI, C2, C3, C4) en calculant, pour chaque suite, les valeurs de bout-en-bout de cette suite sur la base des valeurs affectées aux liens (L1) dans la séquence correspondant à cette suite ; - mise en oeuvre d'une phase d'apprentissage (E34) dans un réseau neuronal en appliquant, pour chacune desdites suites, les valeurs de bout-en-bout de cette suite respectivement à des neurones associés aux chemins (CI, C7, C3, C4) dans une couche d'entrée (IL) du réseau neuronal, et en confrontant les valeurs produites par des neurones associés aux liens (Li) dans une couche de sortie (OL) du réseau neuronal respectivement aux valeurs affectées aux liens (L1) dans la séquence correspondant à cette suite ; - estimation des valeurs de la métrique additive respectivement associées auxdits liens (1-1) en appliquant les valeurs de bout-en-bout mesurées (yl, Y2, yi) respectivement aux neurones de la couche d'entrée (IL) du réseau neuronal. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape de génération comprend les sous-étapes suivantes : - génération (E30) de ladite pluralité de séquences ; - pour chacune desdites séquences, génération (E32) de la suite de valeurs de bout-en-bout correspondant à la séquence concernée en calculant les valeurs de bout-en-bout de cette suite sur la base des valeurs de la séquence concernée. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la sous-étape (E30) de génération de ladite pluralité de séquences comprend une étape de détermination aléatoire desdites valeurs de la métrique additive respectivement affectées aux liens (Li). Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, dans lequel la métrique additive est un retard de transmission de données au sein du réseau. 14 [Revendication 5] Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, dans lequel la métrique additive est une expression logarithmique d'un taux de perte de données au sein du réseau. [Revendication 6] Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, dans lequel l'étape de gé- nération utilise une matrice A indiquant, pour chacun desdits chemins (C1, C,, C3, C4), les liens (Li) formant partie du chemin concerné. [Revendication 7] Procédé selon la revendication 6, dans lequel, chaque ligne de la matrice A étant associée à un chemin parmi lesdits chemins (CI, C2, C3, C4) et chaque colonne de la matrice A étant associée à un lien (1-3) du réseau (R), un élément d'une colonne donnée et d'une ligne donnée de la matrice A est nul si le chemin associé à la ligne donnée ne comprend pas le lien associé à la colonne donnée, et non-nul si le chemin associé à la ligne donnée comprend le lien associé à la colonne donnée. [Revendication 8] Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel, au cours de l'étape de mise en oeuvre d'une phrase d'apprentissage, sont déterminés, pour au moins un neurone d'une couche cachée (HL), des poids respectivement applicables aux valeurs issues des neurones de la couche précédant ladite couche cachée (HL), et une constante associée au neurone de ladite couche cachée (HL). [Revendication 9] Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, dans lequel au moins un neurone du réseau neuronal est conçu pour appliquer une fonction d'activation à une combinaison de valeurs issues d'autres neurones. [Revendication 10] Dispositif d'estimation de valeurs d'une métrique additive respec- tivement associées à des liens (Li) d'un réseau (R), à partir de valeurs de bout-en-bout (y i, y,, yi) respectivement mesurées pour des chemins (CI, C2, C3, C4) du réseau (R) formés chacun par au moins un desdits liens (L i), comprenant : - un module de génération conçu pour générer, pour une pluralité de séquences (le valeurs de la métrique additive respectivement affectées aux liens (Li), une pluralité respective de suites de valeurs de bouten-bout respectivement associées auxdits chemins (C,, C,, Cu', C4) en calculant, pour chaque suite, les valeurs de bout-en-bout de cette suite sur la base des valeurs affectées aux liens (Li) dans la séquence correspondant à cette suite ; - un module d'apprentissage conçu pour mettre en oeuvre une phase d'apprentissage dans un réseau neuronal en appliquant, pour chacune desdites suites, les valeurs de bout-en-bout de cette suite respectivement à des neurones associés aux chemins (C1, C2, C3, C4) dans une couche 15 d'entrée (IL) du réseau neuronal, et en confrontant les valeurs produites par des neurones associés aux liens (Li) dans une couche de sortie (OL) du réseau neuronal respectivement aux valeurs affectées aux liens (L,) dans la séquence correspondant à cette suite ; et - un module d'estimation des valeurs de la métrique additive respectivement associées auxdits liens (1_,) en appliquant les valeurs de houten-hout mesurées (yi, y,, y,) respectivement aux neurones de la couche d'entrée (IL) du réseau neuronal.