| Summary: | Cette thèse présente plusieurs contributions permettant d'améliorer la diffusion de vidéos. Dans la première partie de la thèse, nous évaluons et analysons les mécanismes de tolérance d'erreurs (correction et masquage d'erreurs). Les performances de ces différents mécanismes sont évaluées pour des taux de pertes de paquets variables. Les contributions suivantes mettent l'accent sur un code à effacements à la volée, appelée Tetrys, plus efficace que les codes en blocs classiques (Forward Error Correction - FEC). Tout d'abord, nous étudions l'application de Tetrys à la transmission vidéo temps réel par des chemins multiples. Nous proposons un découplage entre l'allocation de la charge et la gestion de la redondance pour Tetrys. Tetrys, lorsqu'il est couplé avec un mécanisme de répartition de charge appelé Encoded Multipath streaming (EMS), surpasse le couplage entre EMS et FEC pour les deux modèles de perte testés (Bernoulli et Gilbert-Elliott) en termes de taux de perte résiduel et de qualiée vidéo. En exploitant la capacité de correction de Tetrys, nous étudions ensuite les performances du décodage tardif où les paquets arrivant en retard sont décodés et utilisés pour stopper la propagation d'erreur. Enfin, une étude plus approfondie sur Tetrys propose un algorithme d'adaptation de la redondance, appelé A-Tetrys, permettant de gérer la dynamique du réseau. Cet algorithme combine des approches réactives et pro-actives pour adapter au mieux le taux de redondance. L'évaluation des performances montre que A-Tetrys parvient à gérer simultanément les variations du taux de perte, du modèle de perte et du délai. Nous étudions ensuite un autre challenge en proposant un nouveau critère d'équité : la qualité vidéo. Nous proposons un algorithme Q-AIMD qui permet un partage équitable de la bande passante en termes de qualité vidéo entre des ux concurrents. Nous présentons un système pour le déploiement de cet algorithme Q-AIMD et nous étudions sa convergence. L'évaluation de différentes métriques de qualité vidéo (PSNR, QP et VQM) montre une diminution importante des écarts de qualité vidéo entre plusieurs flux par rapport à l'approche traditionnelle AIMD qui se base sur le débit. De plus, une autre contribution sur ce sujet propose une nouvelle approche appelée courbe virtuelle. Contrairement à QAIMD qui est une approche décentralisée, la courbe virtuelle est une approche centralisée qui permet à la fois une équité entre les flux vidéo en termes de qualité vidéo et une équité entre les flux non-vidéo et flux vidéo en termes de débit. === This thesis contributes to deal with the challenges in video delivery. In the first part of the thesis, we evaluate and analyse the error tolerance schemes (error protection and error resilience). The analysis shows how an error protection solution (equal and unequal) behaves in a wide range of packet loss rate from less lossy to error prone environments. We then study the performance of error protection schemes against the error resilience tools. Departing from the insights drawn from the evaluation and analysis, our next contributions focus on an on-the-y systematic erasure code, named Tetrys, which outperforms the traditional Forward Error Correction (FEC) approach. First, we study the application of Tetrys to real-time multipath transmission. We propose decoupling between load allocation and redundancy traffic for Tetrys. Tetrys coupled with a load splitting scheme, Encoded Multipath Streaming (EMS), outperforms the coupling between EMS and FEC for both loss patterns (Bernoulli and Gilbert-Elliott) in terms of residual loss rate and video quality. Exploiting the full reliable property of Tetrys, we then study the performance of Tetrys late-decoding (LD) where late-arrival packets are lately decoded and used to stop the error progatation. Finally, a deeper study on Tetrys focuses on an redundancy adaptation algorithm, named A-Tetrys, to cope with the network dynamics. We propose an algorithm which has both reaction and estimation behaviors to adapt its redundancy ratio. The performance evaluation shows that A-Tetrys copes well with the variations of both loss rate, loss pattern and delay. Then, we study another today challenge for a new fairness criterion, the video quality. We propose a Q-AIMD algorithm that enables a fair share in terms of video quality between competing ows. We discuss a system with the control granularity to deploy the Q-AIMD algorithm and study its convergence. The evaluation with different video quality metrics (PSNR, QP and VQM) shows an important diminution in video quality discrepancies between different transmitted ows compared to traditional throughput-based AIMD. Looking from another view, another work focuses on a virtual curve approach. Unlike Q-AIMD which is a decentralized approach, virtual curve is a centralized approach that enables both intra-fairness between video ows in terms of video quality and inter-fairness between non-video and video ows in terms of throughput.
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