jeudi 6 janvier 14H00 à Orange Labs Issy les Moulineaux, Amphi de Jardins de l’Innovation, 1er étage. « Individualisation Avancée des Service IPTV « .

Jury :

– Pascal LORENZ Rapporteur University of Haute Alsace
– Ken CHEN Rapporteur University of Paris 13
– Guy PUJOLLE Examinateur University of Pierre et Marie Curie
– Gilles BOURDON Examinateur Orange France
– Stéphane BETGE-BREZETZ Examinateur Alcatel Lucent Bell
Labs France
– Laurent RUCKENBUSCH Examinateur France Telecom – Orange Labs
– Hassnaa MOUSTAFA Co-Directeur de thèse France Telecom – Orange Labs
– Hossam AFIFI Directeur de thèse Institut Telecom SudParis

Résumé :

Le monde de la TV est en cours de transformation de la télévision analogique à la télévision numérique, qui est capable de diffuser du contenu de haute qualité, offrir aux consommateurs davantage de choix, et rendre l’expérience de visualisation plus interactive. IPTV (Internet Protocol TV) présente une révolution dans la télévision numérique dans lequel les services de télévision numérique sont fournis aux utilisateurs en utilisant le protocole Internet (IP) au dessus d’une connexion haut débit. Les progrès de la technologie IPTV permettra donc un nouveau modèle de fourniture de services.

Les fonctions offertes aux utilisateurs leur permettent de plus en plus d’autonomie et de plus en plus de choix. Il en est notamment ainsi de services de type nTS (pour « network Time Shifting » en anglais) qui permettent à un utilisateur de visionner un programme de télévision en décalage par rapport à sa programmation de diffusion, ou encore des services de type nPVR (pour network Personal Video Recorder en
anglais) qui permettent d’enregistrer au niveau du réseau un contenu
numérique pour un utilisateur.

D’autre part, l’architecture IMS proposée dans NGN fournit une architecture commune pour les services IPTV. Malgré les progrès rapides de la technologie de télévision interactive (comprenant notamment les technologies IPTV et NGN), la personnalisation de services IPTV en est encore à ses débuts. De nos jours, la personnalisation des services IPTV se limite principalement à la recommandation de contenus et à la publicité ciblée. Ces services ne sont donc pas complètement centrés sur l’utilisateur, alors que choisir manuellement les canaux de diffusion et les publicités désirées peut représenter une gêne pour l’utilisateur.

L’adaptation des contenus numériques en fonction de la capacité des réseaux et des dispositifs utilisés n’est pas encore prise en compte dans les implémentations actuelles. Avec le développement des technologies numériques, les utilisateurs sont amenés à regarder la télévision non seulement sur des postes de télévision, mais également sur des smart phones, des tablettes digitales, ou encore des PCs. En conséquence, personnaliser les contenus IPTV en fonction de l’appareil utilisé pour regarder la télévision, en fonction des capacités du réseau et du contexte de l’utilisateur représente un défi important.

Cette thèse présente des solutions visant à améliorer la personnalisation de services IPTV à partir de trois aspects:

1. Nouvelle identification et authentification pour services IPTV.
2. Nouvelle architecture IPTV intégrée et comportant un système de
   sensibilité au contexte pour le service de personnalisation.
3. Nouveau service de recommandation de contenu en fonction des préférences de l’utilisateur et aussi des informations contextes.

Abstract :

Internet Protocol TV (IPTV) delivers television content to users over IP-based network. Different from the traditional TV services, IPTV platforms provide users with large amount of multimedia contents with interactive and personalized services, including the targeted advertisement, on-demand content, personal video recorder, and so on.

IPTV is promising since it allows to satisfy users experience and presents advanced entertainment services. On the other hand, the Next Generation Network (NGN) approach in allowing services convergence (through for instance coupling IPTV with the IP Multimedia Subsystem
(IMS) architecture or NGN Non-IMS architecture) enhances users
experience and allows for more services personalization.

Although the rapid advancement in interactive TV technology (including IPTV and NGN technologies), services personalization is still in its infancy, lacking the real distinguish of each user in a unique manner, the consideration of the context of the user (who is this user, what is his preferences, his regional area, location, ..) and his environment (characteristics of the users devices screen types, size, supported resolution, and networks available network types to be used by the user, available bandwidth, ..) as well as the context of the service itself (content type and description, available format HD/SD, available language, ..) in order to provide the adequate personalized content for each user.

This advanced IPTV services allows services providers to promote new services and open new business opportunities and allows network operators to make better utilization of network resources through adapting the delivered content according to the available bandwidth and to better meet the QoE (Quality of Experience) of clients.

This thesis focuses on enhanced personalization for IPTV services following a user-centric context-aware approach through providing solutions for: i) Users identification during IPTV service access through a unique and fine-grained manner (different from the identification of the subscription which is the usual current case) based on employing a personal identifier for each user which is a part of the user context information. ii) Context-Aware IPTV service through proposing a context-aware system on top of the IPTV architecture for gathering in a dynamic and real-time manner the different context information related to the user, devices, network and service.

The context information is gathered throughout the whole IPTV delivery chain considering the user domain, network provider domain, and service/content provider domain. The proposed context-aware system allows monitoring user’s environment (devices and networks status), interpreting user’s requirements and making the user’s interaction with the TV system dynamic and transparent. iii)

Personalized recommendation and selection of IPTV content based on the different context information gathered and the personalization decision taken by the context-aware system (different from the current recommendation approach mainly based on matching content to users’
preferences) which in turn highly improves the users Quality of Experience (QoE) and enriching the offers of IPTV services.