Tandis que l'hébergement de services numériques est majoritairement assumé par des acteurs industriels et institutionnels de grande taille, la sphère citoyenne propose elle aussi des services au public, sous la forme de communs numériques (voir par exemple la fédération CHATONS), qui malgré leur grand nombre disposent de moyens plus modestes (tant humains que matériels). Les solutions d'orchestration — technique consistant à instancier et maintenir sur des serveurs physiques les logiciels constituant une infrastructure numérique — restent pourtant peu nombreuses, et principalement taillées pour les infrastructures les plus larges.
L'objectif de la thèse proposée est d'imaginer un orchestrateur de services numériques qui soit adapté à la taille des petits communs numériques, afin que ces structures puissent proposer des services d'une résilience et d'une robustesse comparables aux grands acteurs, malgré leurs contraintes de sobriété (matérielle et logicielle), de temps humain et de compétences.
On s'attèlera à répondre à la question de recherche suivante : quelles sont les spécifications techniques minimales d'un orchestrateur de services numériques, afin d'un maximiser la résilience et la robustesse, sous contraintes de sobriété de son infrastructure matérielle, et de limites opérationnelles fortes ?
Avec l'aide de son équipe d'encadrement (Simon Bliudze, Hélène Coullon et Adrien Luxey-Bitri), la personne recrutée étudiera l'état de l'art et de la pratique (e.g. Kubernetes) en orchestration distribuée de services numériques, pour modéliser les composants d'un orchestrateur, leur comportement, leurs invariants, contraintes et interactions. Par la suite, la thèse cherchera à proposer les spécifications minimales du « plus petit orchestrateur », en jouant sur les invariants et contraintes précédemment modélisées. Un volet expérimental est envisagé pour valider en conditions réelles les intuitions issues de l'étude théorique.
Références :
[1] D. Bo et al., « Understanding Resource Injection Vulnerabilities in Kubernetes Ecosystems », in 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), nov. 2025, p. 2682‑2694. doi: 10.1109/ASE63991.2025.00220.
[2] Z. Chen, M. Goudarzi, et A. N. Toosi, « Resilience Evaluation of Kubernetes in Cloud-Edge Environments via Failure Injection », 21 juillet 2025, arXiv: arXiv:2507.16109. doi: 10.48550/arXiv.2507.16109.
[3] A. Jeffery, H. Howard, et R. Mortier, « Rearchitecting Kubernetes for the Edge », in Proceedings of the 4th International Workshop on Edge Systems, Analytics and Networking, in EdgeSys ’21. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, avr. 2021, p. 7‑12. doi: 10.1145/3434770.3459730.
