Niveau International

Collaboration avec l’Université d’Egée et l’Institut de Technologie d’Izmir (Izmir, Turquie) depuis 2004. Thèses soutenues (en co-tutelle) :

Belgin Ergenç : Thèse soutenue en janvier 2008. Titre de la thèse : Un modèle d’exécution de requêtes mobiles pour des sources à accès restreints en environnement d’intégration de données.
Denis Cokuslu : Thèse soutenue en novembre 2012. Titre de la thèse : Découverte et allocation de ressources pour le traitement des requêtes dans les systèmes des grilles.
Damla Demirtas : Thèse soutenue en juin 2016. Titre de la thèse : Méthodes d’optimisation de requêtes réparties à grande échelle pour les données liées.
Uras Tos : Thèse soutenue en juin 2016. Titre de la thèse : Réplication de données dans les systèmes de gestion de données à grande échelle.

Co-encadrement de deux thèses (BERNARDIN Hagamalala Santatra et Mahefa Hasimandimby RAKOTOARIVELO) avec l’Ecole Nationale d’Informatique à Anatananarivo (Madagascar).

Niveau Local

Co-encadrement en cours (depuis Octobre 2018) de la thèse de Morgan Séguéla avec l’équipe SEPIA de l’IRIT. L’objectif de cette thèse est la conception d’une stratégie de réplication de données qui prend en compte le compromis entre les performances pour les locataires et la réduction de la consommation énergétique du fournisseur de Cloud. La stratégie proposée s’appuie, notamment, sur la modélisation de la consommation énergétique du fournisseur.

Co-encadrement de la thèse de Max Halford avec l’Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT). La thèse a été soutenue en Octobre 2020. Le but de cette thèse est de proposer des modèles réalistes qui offrent un meilleur compromis entre la précision des estimations et la complexité calculatoire requise. D’abord, une méthode s’appuyant sur les réseaux Bayésiens dont la représentation sous forme d’arbre permet d’améliorer la précision des estimations avec une complexité linéaire. Par la suite, l’usage de modèles d’apprentissage en ligne est exploitée pour corriger un modèle d’estimation existant tout en s’adaptant à l’évolution des données.