Conception et évaluation des systèmes logiciels de classifications de paquets haute-performance

Packet classification consists of matching packet headers against a set of pre-defined rules, and performing the action(s) associated with the matched rule(s). As a key technology in the data-plane of network devices, packet classification has been widely deployed in many network applications and services, such as firewalling, load balancing, VPNs etc. Packet classification has been extensively studied in the past two decades. Traditional packet classification methods are usually based on specific hardware. With the development of data center networking, software-defined networking, and application-aware networking technology, packet classification methods based on multi/many processor platform are becoming a new research interest. In this dissertation, packet classification has been studied mainly in three aspects: algorithm design framework, rule-set features analysis and algorithm implementation and optimization. In the dissertation, we review multiple proposed algorithms and present a decision tree based algorithm design framework. The framework decomposes various existing packet classification algorithms into a combination of different types of “meta-methods”, revealing the connection between different algorithms. Based on this framework, we combine different “meta-methods” from different algorithms, and propose two new algorithms, HyperSplit-op and HiCuts-op. The experiment results show that HiCuts-op achieves 2~20x less memory size, and 10% less memory accesses than HiCuts, while HyperSplit-op achieves 2~200x less memory size, and 10%~30% less memory accesses than HyperSplit. We also explore the connections between the rule-set features and the performance of various algorithms. We find that the “coverage uniformity” of the rule-set has a significant impact on the classification speed, and the size of “orthogonal structure” rules usually determines the memory size of algorithms. Based on these two observations, we propose a memory consumption model and a quantified method for coverage uniformity. Using the two tools, we propose a new multi-decision tree algorithm, SmartSplit and an algorithm policy framework, AutoPC. Compared to EffiCuts algorithm, SmartSplit achieves around 2.9x speedup and up to 10x memory size reduction. For a given rule-set, AutoPC can automatically recommend a “right” algorithm for the rule-set. Compared to using a single algorithm on all the rulesets, AutoPC achieves in average 3.8 times faster. We also analyze the connection between prefix length and the update overhead for IP lookup algorithms. We observe that long prefixes will always result in more memory accesses using Tree Bitmap algorithm while short prefixes will always result in large update overhead in DIR-24-8. Through combining two algorithms, a hybrid algorithm, SplitLookup, is proposed to reduce the update overhead. Experimental results show that, the hybrid algorithm achieves 2 orders of magnitudes less in memory accesses when performing short prefixes updating, but its lookup speed with DIR-24-8 is close. In the dissertation, we implement and optimize multiple algorithms on the multi/many core platform. For IP lookup, we implement two typical algorithms: DIR-24-8 and Tree Bitmap, and present several optimization tricks for these two algorithms. For multi-dimensional packet classification, we have implemented HyperCuts/HiCuts and the variants of these two algorithms, such as Adaptive Binary Cuttings, EffiCuts, HiCuts-op and HyperSplit-op. The SplitLookup algorithm has achieved up to 40Gbps throughput on TILEPro64 many-core processor. The HiCuts-op and HyperSplit-op have achieved up to 10 to 20Gbps throughput on a single core of Intel processors. In general, our study reveals the connections between the algorithmic tricks and rule-set features. Results in this dissertation provide insight for new algorithm design and the guidelines for efficient algorithm implementation.La classification de paquets consiste à vérifier par rapport à un ensemble de règles prédéfinies le contenu des entêtes de paquets. Cette vérification permet d'appliquer à chaque paquet l'action adaptée en fonction de règles qu'il valide. La classification de paquets étant un élément clé du plan de données des équipements de traitements de paquets, elle est largement utilisée dans de nombreuses applications et services réseaux, comme les pare-feu, l'équilibrage de charge, les réseaux privés virtuels, etc. Au vu de son importance, la classification de paquet a été intensivement étudiée durant les vingt dernières années. La solution classique à ce problème a été l'utilisation de matériel dédiés et conçus pour cet usage. Néanmoins, l'émergence des centres de données, des réseaux définis en logiciel nécessite une flexibilité et un passage à l'échelle que les applications classiques ne nécessitaient pas. Afin de relever ces défis des plateformes de traitement multi-cœurs sont de plus en plus utilisés. Cette thèse étudie la classification de paquets suivant trois dimensions : la conception des algorithmes, les propriétés des règles de classification et la mise en place logicielle, matérielle et son optimisation. La thèse commence, par faire une rétrospective sur les diverses algorithmes fondés sur des arbres de décision développés pour résoudre le problème de classification de paquets. Nous proposons un cadre générique permettant de classifier ces différentes approches et de les décomposer en une séquence de « méta-méthodes ». Ce cadre nous a permis de monter la relation profonde qui existe ces différentes méthodes et en combinant de façon différentes celle-ci de construire deux nouveaux algorithmes de classification : HyperSplit-op et HiCuts-op. Nous montrons que ces deux algorithmes atteignent des gains de 2~200x en terme de taille de mémoire et 10%~30% moins d'accès mémoire que les meilleurs algorithmes existant. Ce cadre générique est obtenu grâce à l'analyse de la structure des ensembles de règles utilisés pour la classification des paquets. Cette analyse a permis de constater qu'une « couverture uniforme » dans l'ensemble de règle avait un impact significatif sur la vitesse de classification ainsi que l'existence de « structures orthogonales » avait un impact important sur la taille de la mémoire. Cette analyse nous a ainsi permis de développer un modèle de consommation mémoire qui permet de découper les ensembles de règles afin d'en construire les arbres de décision. Ce découpage permet jusqu'à un facteur de 2.9 d'augmentation de la vitesse de classification avec une réduction jusqu'à 10x de la mémoire occupé. La classification par ensemble de règle simple n'est pas le seul cas de classification de paquets. La recherche d'adresse IP par préfixe le plus long fourni un autre traitement de paquet stratégique à mettre en œuvre. Une troisième partie de cette thèse c'est donc intéressé à ce problème et plus particulièrement sur l'interaction entre la charge de mise à jour et la vitesse de classification. Nous avons observé que la mise à jour des préfixes longs demande plus d'accès mémoire que celle des préfixes court dans les structures de données d'arbre de champs de bits alors que l'inverse est vrai dans la structure de données DIR-24-8. En combinant ces deux approches, nous avons propose un algorithme hybride SplitLookup, qui nécessite deux ordres de grandeurs moins d'accès mémoire quand il met à jour les préfixes courts tout en gardant des performances de recherche de préfixe proche du DIR-24-8. Tous les algorithmes étudiés, conçus et implémentés dans cette thèse ont été optimisés à partir de nouvelles structures de données pour s'exécuter sur des plateformes multi-cœurs. Ainsi nous obtenons des débits de recherche de préfixe atteignant 40 Gbps sur une plateforme TILEPro64

Application des algorithmes d’apprentissage automatique pour la détection de défauts de roulements sur les machines tournantes dans le cadre de l’Industrie 4.0

L’internet des objets industriels (IIoT) fait partie d’un concept plus large connu sous le nom de L’Internet des Objets, ou IdO (en anglais Internet of Things, ou IoT). Les IIoT apportent de nouvelles opportunités aux sites de production telles que la diminution des coûts des opérations et l’augmentation de la productivité dans le but d’une exploitation optimale. La technologie IIoT révolutionnera les procédés de fabrication industrielle en permettant l’acquisition des quantités importantes de données, à des vitesses beaucoup plus élevées, et bien plus efficaces qu’auparavant. Un certain nombre d’entreprises innovantes ont commencé à mettre en oeuvre l’IIoT en exploitant des appareils connectés intelligents dans leurs usines (c’est ce qu’on appelle les usines intelligentes ou Industrie 4.0). Dans une perspective d’acquisition des données, l’internet des objets a favorisé l’inclusion des sous-systèmes ainsi que leurs analyses en temps réel. Pour ce faire, l’Industrie 4.0 introduit un concept de production numérisée en permettant une intégration souple et agile de nouveaux modèles commerciaux tout en maintenant les coûts de fabrications et l’efficacité à un niveau raisonnable. Dans ce projet de recherche, nous allons étudier la maintenance prédictive des installations industrielles. Cette tâche est essentielle au bon fonctionnement de l’usine et à la sécurité des personnes. Compte tenu des coûts, il est judicieux d’établir un bon équilibre entre entretien préventif systématique et entretien correctif. La surveillance des installations concourt à limiter le niveau d’entretien préventif. Dans ce contexte, l’analyse vibratoire constitue un outil de détection puis de diagnostic de défauts de fonctionnement des installations. Aussi, après avoir décrit les principales manifestations vibratoires des défauts de fonctionnement des machines, nous allons examiner les stratégies de détection et de surveillance dans le domaine temporel et fréquentiel et la démarche de diagnostic en nous appuyant sur l’intelligence artificielle et en analysant les signaux vibratoires permettant de déduire une politique de gestion de la maintenance. Notre objectif principal est de réaliser un système permettant d’assurer l’analyser les signaux vibratoires d’une machine tournante dans le domaine temps/fréquence. Il sera ensuite aisé de le comparer avec un système d’apprentissage automatique capable de détecter et classer les défauts grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle. L’application vise à fournir un système de détection de défauts fiable afin de réduire les temps de dépannages et favoriser un diagnostic rapide des pannes des systèmes industriels. Par conséquent, le projet va de la conception jusqu’à la mise en oeuvre des algorithmes informatiques avec des exemples réels de signaux vibratoires. Un processus d’optimisation sera mis en oeuvre lors de la prise des décisions de l’équipe humaine afin d’augmenter l’efficacité des résultats et réduire les situations à risque qui mettront les machines hors d’usage. Ce projet de recherche permettra donc d’introduire un système intelligent dans un environnement de production de l’industrie 4.0. Durant cette étude, nous avons implémenté dans un premier temps des algorithmes qui nous ont permis d’extraire des caractéristiques des signaux d’une machine tournante. Ensuite, nous avons mis en place un système de surveillance de l’état de cette machine en fixant un seuil pour le bon fonctionnement et un autre pour déclencher une alarme quand ce dernier est atteint. Dans un second temps, nous avons utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique (ou machine learning) pour classer les différents niveaux de défaillance. Après extraction des caractéristiques des signaux dans le domaine temporel et fréquentiel nous avons obtenu une fiabilité de 99.3% avec la méthode d’estimation dite « validation croisée » (en anglais cross-validation). Ce processus d’apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde aux données le mieux possible. Ensuite, nous avons évalué une autre technique de validation « testset validation » (en anglais holdout method). Cette technique est recommandée pour les grands ensembles de données. Après plusieurs tests, nous avons pu obtenir un taux de classification de 100% pour les différents niveaux de défauts considérés. The internet of industrial objects (IIoT) is part of a larger concept known as the "Internet of Things (IoT)". IoT's bring new opportunities to production sites such as lower operating costs and increased productivity for optimal operation. The application of IoT to the manufacturing industry is called IIoT (or Industrial Internet or Industry 4.0). The IoT will revolutionize manufacturing by enabling the acquisition and accessibility of massive amounts of data at much higher speeds and far more efficiently than before. A few innovative companies have started to implement IoT by exploiting smart connected devices in their factories (so-called smart factories or Industry 4.0). From a data acquisition perspective, the Internet of Things has favoured the inclusion of subsystems and their analysis in real time. To achieve this, Industry 4.0 introduces a digitized production concept by allowing flexible and agile integration of new business models while keeping manufacturing costs and efficiency at a reasonable level. In this thesis, we will study the predictive maintenance for industry 4.0. This method of preventing asset failure by analyzing production data to identify patterns and predict issues before they happen. However, considering the costs, it is wise to strike a better balance between routine preventative maintenance and corrective maintenance. Facility monitoring helps to reduce the level of preventative maintenance. In this context, vibration analysis is a tool for detecting and then diagnosing malfunctions of installations. Also, after describing the main vibratory manifestations of failures of the machines, we will examine the detection and surveillance strategies at the time and frequency domain and the diagnosis process based on artificial intelligence by analyzing the vibratory signals. Our main objective is to design a system that will analyze the vibrating signals of a rotating machine in the time/frequency domain. A machine learning system will be used to detect and classify the defects based on artificial intelligence algorithms. The application aims to provide a reliable fault detection system to reduce repair times and promote rapid diagnosis of industrial operations. Therefore, the project goes from the design to the implementation of new algorithms using vibratory signals. An optimization process will be implemented when the decisions of the adequate staff are made to increase the efficiency of the results and reduce the risk situations that will put the machines out of use. Therefore, this research project will introduce an intelligent system into an industry 4.0 production environment. During this research project, firstly, we will implement algorithms that allowed us to extract characteristics of the vibration signals and set up a system to monitor the state of a rotating machine by setting a threshold of operation and trigger an alarm when this threshold is reached. In a second step, we will use signal processing and machine learning toolkits to classify the different levels of machine failure and use this method to detect the presence of error when the machine is running. After extracting the characteristics of our signals at the time and frequency domain, we will be obtained with the "cross-validation" a recognition rate of 99.3%. The final implementation with the "holdout validation" recommended for large datasets allowed us to have a classification rate of 100% of the different levels of defects considered

Un compilateur de traitement du paquet pour les réseaux multi-tenants

Le Software Defined Network (SDN) est un nouveau paradigme de design et de gestion des réseaux. Le SDN se base sur la séparation entre le plan de données et le plan de contrôle. Le réseau est géré à travers un contrôleur centralisé. Ce dernier gère la politique d'acheminement et d'aiguillage des paquets sur tout le réseau par des opérations d'ajout et de suppression des règles. Le SDN simplifie la virtualisation réseau où plusieurs tenants peuvent coexister sur la même infrastructure physique, chaque tenant a son propre contrôleur qui dicte la politique de traitement des paquets dans son réseau. Cela pose des problèmes au niveau du partage des ressources et d'isolation du trafic. Pour assurer une isolation du trafic entre les différents tenants ainsi qu'une haute performance d'acheminement du paquet sur tout le réseau, on introduit un compilateur centrale qui fera la translation, la distribution et l'application des règles sur l'infrastructure physique. Dans ce rapport, nous allons détailler la conception d'un compilateur de règles pour un réseau multi-tenants. Ce compilateur transforme les règles et adapte les structures de classification pour tenir compte des contraintes matérielles des équipements. Une implémentation du compilateur a été développée pour les switches physiques et logiciels. Les tests ont montré une réduction de 20% à 30% de nombre des entrées, une capacité de mise à jour qui s'élève à 300 règles/seconde et une minimisation du délai du traitement des paquets par 2-3 us et par 50-100 us respectivement pour les switches physiques et logiciels

Sécurité des réseaux et infrastructures critiques

Les infrastructures et réseaux critiques commencent à s'ouvrir vers des architectures, protocoles et applications vulnérables. Ainsi, non seulement il est question de sécuriser ces applications (e.g., contre les attaques potentielles), mais il faut également justifier notre confiance dans les mécanismes de sécurité déployés. Pour cela, nous présentons PolyOrBAC, un cadriciel basé sur le modèle de contrôle d'accès OrBAC, les mécanismes de services Web ainsi que les contrats électroniques. Ensuite, nous préconisons l'utilisation de la Programmation Logique par Contraintes (PLC) pour détecter et résoudre les conflits éventuels dans la politique de sécurité. Au niveau de la mise en œuvre, nous proposons le protocole Q-ESP, notre amélioration d'IPSec qui assure à la fois des besoins de sécurité et de QoS. Enfin, nous présentons nos modèles et résultats de test et d'évaluation d'outils de sécurité notamment les Systèmes de Détection d'Intrusions (IDS)

Analyses statistiques des communications sur puce

This PhD is composed of two main parts. The first one focuses on Internet traffic modelling. From the analysis of many traffic traces, we have proposed a parsimonious model (Gamma-Farima) adapted to aggregated throughput traces and valid for wide range of aggregation levels. In order to produce synthetic traffic from this model, we have also studied the generation of sample path of non-gaussian and long memory stochastic processes. We have then used the Gamma-Farima model in order to build an anomaly detection method. To this end we have introduced a multiresolution model that can differentiate a regular traffic from a malicious one (including a DDoS attack). This method was evaluated both on real traces and simulations. Finally, we have studied the production of long range dependent traffic in a network simulator (NS-2). The second part of this PhD deals with the analysis and synthesis of on-chip traffic, i.e. the traffic occurring in a system on chip. In such systems, the introduction of networks on chip (NOC) has brought the interconnection system on top of the design flow. In order to prototype these NOC rapidly, fast simulations need to be done, and replacing the components by traffic generators is a good way to achieve this purpose. So, we have set up and developed a complete and flexible on-chip traffic generation environment that is able to replay a previously recorded trace, to generate a random load on the network, to produce a stochastic traffic fitted to a reference trace and to take into account traffic phases. Indeed most of the traffic traces we have obtained were non-stationary, we therefore need to split them into reasonably stationary parts in order to perform a meaningful stochastic fit. We have performed many experiments in the SOCLIB simulation environment that demonstrate that i) our traffic generation procedure is correct, ii) our segmentation algorithm provides promising results and iii) multiphase stochastic traffic generation is a good tradeoff between replay and simple random traffic generation. Finally, we have investigated the presence of long memory in the trace as well as the impact of long memory on the NoC performance.Cette thèse est composée de deux parties. La première explore la problématique de la modélisation de trafic Internet. Nous avons proposé, à partir de l'étude de nombreuses traces, un modèle basé sur des processus stochastiques non-gaussiens à longue mémoire (Gamma-Farima) permettant de modéliser de manière pertinente les traces de débit agrégé, et ce pour une large gamme de niveau d'agrégation. Afin de pouvoir générer du trafic synthétique, nous avons proposé une méthode de synthèse de tels processus. Nous avons ensuite, à partir du modèle Gamma-Farima, proposé un modèle multirésolution permettant de différencier un trafic régulier, d'un trafic contenant une attaque (de type déni de service distribuée). Ceci nous a permis de proposer une méthode de détection d'anomalie que nous avons évalué sur des traces réelles et en simulation. Enfin nous avons étudié expérimentalement le problème de la production de trafic à longue mémoire dans un simulateur de réseaux (NS-2). La deuxième partie traite la problématique de la génération de trafic au sein des systèmes sur puce (SOC). Dans ce domaine, l'arrivée de véritable réseaux sur puce place la conception de l'interconnexion au premier plan, et pour accélérer les simulations, il convient de remplacer les composants par des générateurs de trafic. Nous avons mis en place un environnement complet de génération de trafic sur puce permettant de rejouer une trace, de produire une charge aléatoire sur le réseau, de produire un trafic stochastique ajusté sur une trace de référence et de tenir compte des phases dans le trafic. Nous avons effectué de nombreuses simulations dans l'environnement de simulation de SOC académique SOCLIB qui nous ont permis de valider notre approche, d'évaluer notre algorithme de segmentation ainsi que la génération de trafic stochastique multiphase que nous avons introduite. Nous avons aussi exploré la présence de longue mémoire dans le trafic des processeurs sur puce, ainsi que l'impact de cette caractéristique sur les performances du réseau sur puce

Allocation de ressources et ordonnancement multi-utilisateurs : une approche basée sur l'équité

Grid and Cloud computing make possible the sharing of computer system resources, such as storage or computation time, among a set of users, according to their requests, thereby creating an illusion of infinite resources. However, as soon as those resources are insufficient to meet users’s expectations, conflicts of interest arise. Therefore, unlimited access to limited resources may lead to inefficient usage which penalizes the whole set of users. In such environments, arbitration becomes necessary in order to settle those conflicts and ensure a fair allocation to all users. We present two classes of problems : multi-user resource allocation under uncertainty and multi-user periodic task scheduling. We tackle these problems from the point of view of fairness.Les grilles de calcul et le “cloud computing” permettent de distribuer un ensemble de ressources informatiques, telles que du stockage ou du temps de calcul, à un ensemble d’utilisateurs en fonction de leurs demandes en donnant l’illusion de ressources infinies. Cependant, lorsque l’ensemble de ces ressources est insuffisant pour satisfaire les exigences des utilisateurs, des conflits d’intérêts surgissent. Ainsi, un libre accès à des ressources limitées peut entraîner une utilisation inefficace qui pénalise l’ensemble des participants. Dans de tels environnements, il devient nécessaire d’établir des procédures d’arbitrage afin de résoudre ces conflits en garantissant une distribution équitable aux différents utilisateurs. Nous présentons une nouvelle classe de problèmes : celle des ordonnancements multi-utilisateurs. Cette thèse aborde la notion d’équité au travers de problèmes d’allocation de ressources sous incertitudes et d’ordonnancement de tâches périodiques

Actes de la conférence " Aux frontières de l'urbain. Petites villes du monde : émergence, croissance, rôle économique et social, intégration territoriale, gouvernance " <br> Conference Proceedings "At the Frontiers of Urban Space. Small towns of the world: emergence, growth, economic and social role, territorial integration, governance"

Sous la Direction de François Moriconi-Ebrard, Catherine Chatel et Julien Bordagi Éditeur : UMR ESPACE - Avignon, Case 19, 74 rue Louis Pasteur, 84029 Avignon Cedex Collection : Actes Avignon - ISBN : 978‐2‐9105‐4509‐1Publication collective. La conférence internationale " Aux frontières de l'urbain " s'est déroulée à l'Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse du 22 au 24 janvier 2014. Elle a été organisée à l'initiative d'un groupe de chercheurs de l'UMR 7300 ESPACE spécialistes de la ville et des dynamiques d'urbanisation dans le monde. Travaillant à partir de la base de données mondiale e-Geopolis décrivant l'évolution de la population des agglomérations urbaines à l'époque contemporaine et développWhen we speak of cities, the attention of researchers, the media, and institutions is traditionally focused on large metropoles. Yet in reality, half the urban population of the world lives in hundreds of small and medium-sized cities (Moriconi-Ebrard, 1994). These agglomerations play a key role in urban growth. They have heterogeneous dynamics and profiles that diverge from what is observed in metro cities. Therefore, studies of the base of the urban hierarchy enrich and deepen the urban concept as a whole. Defining these agglomerations also requires the testing of categories of space which go beyond a simple, and increasingly problematic, urban-rural dichotomy. What criteria should define the threshold between these spaces? Can we speak of an "in-between" territory? In terms of process, small cities highlight the different stages of urban growth: genesis, development, mutation, and regression. In the context of fieldwork, researchers' observations are faced with the arbitrary official definition of urban areas, which differ from one country to the next. This contributes to the fuzziness of objective boundaries between "small towns" and villages. The change of the status of small agglomerations can lead to modifications in fiscal, environmental and urban rules. Access to urban status is a major issue for the development of a locality and territory (Giraut, 2005). What is the impact of urban policies on such towns? Is it enough to proclaim that a locality is "urban"? Are there specific governance issues that come with the small and medium town? Are these issues at the basis of original proposals concerning country planning? In a global marketplace, where agglomeration economies are prioritized, metro cities seem to be the only competitive spaces. In reality however, small towns are often spaces of innovation capable of taking their own place in wider global networks (Bairoch, 1984). What are the major assets of such towns compared with larger metro cities? How do they face the major spatial issues of a society: mobility, land access and competition, exploitation of local resources, procurement, and environmental protection? These issues are dependent on forms of spatial organisation, which are themselves the result of intense processes of concentration and dispersion. Do clusters, urban corridors and dispersed settlements represent specific organisational types of such intermediary, "in-between" spaces?Lorsqu'on évoque " la " ville, l'attention des médias, des chercheurs et des institutions se concentre traditionnellement sur quelques métropoles mondiales. Or, en réalité, la moitié de la population urbaine de la planète vit dans des villes petites et moyennes qui se comptent en milliers (Moriconi-Ebrard, 1994). Ces agglomérations ont un rôle moteur dans la croissance, tandis qu'elles présentent des profils et des dynamiques hétérogènes qui s'écartent de ce que l'on observe dans les métropoles (Denis, 2012). Dès lors leur étude vient enrichir et approfondir le concept d'urbain. Chercher à définir ces villes, c'est aussi éprouver les catégories d'espace et aller au-delà d'une simple dichotomie urbain/rural de plus en plus remise en cause. Quels critères permettraient de définir un seuil entre ces espaces ? Peut-on parler de territoire de l'entre-deux ? En termes de processus, les petites villes questionnent ainsi les différentes étapes de la croissance urbaine : genèse, développement, mutation, régression. Sur le terrain, l'observation est confrontée à l'arbitraire des définitions officielles de l'urbain qui diffèrent d'un pays à l'autre, contribuant à renforcer le flou des limites objectives entre " petite ville " et " village ". Le changement de statut des villes peut entrainer un changement de la fiscalité, de règles environnementales et d'urbanisme : l'accès au statut urbain constitue ainsi un enjeu majeur pour le développement d'une localité et du territoire (Giraut, 2005). Quel est l'impact des politiques publiques urbaines sur ces villes ? Suffit-il de déclarer une localité " urbaine " pour qu'elle le soit ? Les petites et moyennes villes posent-elles des problèmes de gouvernance particuliers ou bien sont-elles à l'origine de propositions originales en matière d'aménagement du territoire ? Dans un marché globalisé où les économies d'agglomération sont mises en avant, les métropoles semblent constituer les seuls espaces compétitifs. Or, les petites villes ont souvent été des lieux d'innovation capables de s'insérer directement dans des réseaux mondiaux (Bairoch, 1984). Quels sont leurs atouts face aux grandes mégapoles ? Comment se positionnement-elles face aux enjeux territoriaux majeurs de nos sociétés : mobilité, accès à la terre, compétition foncière, exploitation des ressources locales, approvisionnement, protection de l'environnement. Ces enjeux dépendant clairement des formes d'organisation spatiale qui sont le résultat de processus de concentration plus ou moins intenses : clusters, corridors urbains, semis dispersés représentent-ils des types d'organisations spécifiques à ces villes de l'entre-deux