Actuellement, la demande croissante de connectivité, couplée à l'augmentation exponentielle du trafic de données, présente des défis importants pour les réseaux Wifi, notamment la gestion de la qualité de service et l'équilibrage de la charge. Ces problèmes sont aggravés par l'évolution technologique et l'intégration de systèmes tels que l'intelligence artificielle et l'IdO, qui génèrent des volumes de données que les infrastructures actuelles ne peuvent pas traiter efficacement; ce projet visait à concevoir un système basé sur un environnement SDN qui, à l'aide du contrôleur Ryu, intégrait des algorithmes de qualité de service et d'équilibrage de charge dans les commutateurs SDN, soutenus par des techniques d'apprentissage automatique. La méthodologie appliquée comprenait l'analyse, la conception, la mise en oeuvre, l'évaluation et l'optimisation par le biais de simulations et de tests dans différents scénarios contrôlés; parmi les résultats attendus, le système a amélioré des aspects tels que la distribution du trafic, la réduction de la latence, la perte de paquets et d'autres ressources du réseau, garantissant une meilleure expérience utilisateur et une plus grande efficacité dans l'exploitation des réseaux face à des demandes croissantes.