Résumé:
Au cours de ces dernières années, l'explosion d'Internet a donné naissance à de nombreux services de streaming vidéo comme la télévision par internet, la vidéo à la demande ou la vidéoconférence. L'acceptabilité et le succès de ces nouveaux services sont conditionnés par le degré de satisfaction de leurs utilisateurs finaux qui est déterminé par la Qualité d'Expérience (Quality of Experience, QoE). Les fournisseurs de ces services vidéo sont appelés à fournir une bonne QoE s'ils veulent rester en course. Pour savoir quels ajustements devraient être apportés et quand les appliquer, il est ainsi nécessaire d'évaluer la QoE. Or, cette QoE peut être affectée par plusieurs facteurs de natures différentes , à savoir : les caractéristiques du contenu source, les paramètres du codec (compression/décompression), les paramètres de la qualité du service du réseau (bande passante, taux de perte, délai, gigue...), le type du terminal (smartphone, ordinateur portable, tablette, PDA et TV), le profil de l'utilisateur (âge, sexe, compétence visuelle, expérience avec le multimédia ...) et d'autres.
Dans la littérature, plusieurs travaux de recherche ont été menés afin d'étudier l'impact d'un ou de plusieurs de ces facteurs sur la QoE. Pour ce faire, il a été toujours nécessaire de réaliser des expériences dans un environnement contrôlé pour construire une base (ou un échantillon) de données contenant les facteurs influant la QoE ainsi que l'évaluation de la qualité par des sujets humains. Notre travail consiste à concevoir une plateforme générique, en environnement contrôlé et réel, permettant aux chercheurs de mener des expériences pour évaluer la QoE à travers de plusieurs facteurs, de générer une base de données avec les résultats récoltés et enfin d'analyser les modèles de prédiction de QoE.
Mots-clés : Streaming vidéo, Qualité d'Expérience (QoE), Plateforme d'expérimentation.
