Cette monographie aborde le probl me de l'extensibilit dans la planification de l'infrastructure 5G par le biais d'un syst me pr dictif combinant des mod les de propagation apprentissage automatique, des mesures continues de la complexit du terrain, l'int gration de donn es g ospatiales et un s quen age du d ploiement tenant compte de l'incertitude. Elle pr sente une approche d'ensemble d'arbres boost s par le gradient, de r seaux neuronaux convolutifs et de r gression par processus gaussien, valid e dans des environnements montagneux et mixtes repr sentatifs, et d crit les d fis d'ing nierie sur la trajectoire vers l'intelligence des r seaux 6G.
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