Les réseaux optiques élastiques (EON) sont confrontés à la fragmentation du spectre, qui peut entraver l'établissement de nouvelles connexions. Bien que le concept de fragmentation soit relativement simple, déterminer une mesure précise pour quantifier la fragmentation reste complexe, et de nombreuses mesures ont été proposées pour résoudre ce problème.

Dans ce travail, nous analysons l'efficacité de diverses mesures de fragmentation pour comprendre et prévoir le blocage dans le réseau. Nous commençons par évaluer la corrélation entre les mesures de fragmentation globales courantes et la probabilité de blocage, en trouvant une relation entre les deux. Grâce à l'application d'un modèle Random Forest, nous identifions les métriques les plus utiles pour anticiper les blocages provoqués par la fragmentation. Notre modèle de classification évalue en outre si ces mesures peuvent détecter avec précision le blocage actuel et prédire les événements de blocage futurs. Les résultats révèlent que, bien que les mesures de fragmentation globale soient plus efficaces que le hasard, elles ne constituent pas encore des prédicteurs trés fiables, ouvrant la voie à une exploration future de mesures de fragmentation plus détaillées.