Le placement des slices c’est-à-dire des fonctions et liens virtuels sur un même réseau physique a été largement étudié depuis ces dernières années. Cependant, les performances de bout en bout ne dépendent pas que du placement du slice mais aussi de la quantité de ressources allouées et du trafic des utilisateurs. Nous proposons une méthode de dimensionnement optimal des ressources du réseau physique (CPU et bande passante) basée à la fois sur la résolution d’un probleme d’optimisation sous contraintes et les réseaux de Jackson pour la modélisation des slices. Chaque slice est modélisé par un réseau de Jackson, offrant une forme close pour la distribution stationnaire permettant de calculer exactement le temps de réponse de bout en bout et la consommation énergétique. Sur le réseau physique, un ensemble de slices avec des contraintes différentes (mean latency constraints pour le ”Service Level Agreement”) cohabitent, l’intérêt de notre travail est de générer la quantité optimale de ressources allouées à chaque slice afin de minimiser la consommation énergétique tout en respectant les contraintes, sous la forme de mean latency constraints. Nous montrons numériquement l’efficacité de notre solution par rapport à d’autres approches, c’est-à-dire sa capacité à allouer exactement la quantité nécessaire de ressources pour minimiser l’énergie consommée et garantir les contraintes de délais.