Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Etude empirique des phénomènes de diffusion dans les grands réseaux structurés en communautés
Directeur de thèse:
Matthieu LATAPY (LIP6)
Directrice de thèse:
Bénédicte LE GRAND (CRI (ED 559))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Le monde réel regorge de grands réseaux : dans les transports, les communications, la vie sociale, les sciences du vivant, etc. Par exemple, l'internet est un ensemble de routeurs connectés par des liens ; le web est un ensemble de pages web et d’hyperliens ; un réseau social est un ensemble de personnes liées par des relations sociales comme l'amitié ou la collaboration professionnelle...
Dans tous ces contextes, modéliser les objets sous-jacents comme des graphes (ensemble de nœuds et de liens entre eux), appelés graphes de terrain ou complex networks en anglais, s'est montré extrêmement fructueux : cette approche joue un rôle central dans leur modélisation et en simulation ; elle fournit des informations précieuses sur la robustesse des réseaux considérés ; elle rend également possible l'étude de la diffusion (d'information, rumeurs, virus…).
La propagation des épidémies, des rumeurs, des virus informatiques, ou la diffusion d’une information (que ce soit sur un réseau informatique ou un réseau social) sont des exemples types de phénomènes de diffusion. De par leur importance, ces phénomènes sont au cœur d’une intense activité de recherche.
Il est toutefois extrêmement difficile d’avoir une information précise sur la manière dont les processus de diffusion réels se produisent : il faut connaître le réseau entre les acteurs, les changements d’´etats et leurs causes, tout ceci au cours du temps et à une échelle suffisamment grande pour permettre l’analyse. Aujourd’hui, les données de ce type sont extrêmement rares, et souvent très partielles et biaisées.
Par conséquent, à quelques exceptions près, la plupart des travaux concernant les phénomènes de diffusion reposent sur des modèles, qui eux-mêmes reposent sur des intuitions simples (par exemple l’idée selon laquelle une personne infectée aurait une certaine probabilité de contaminer ses contacts).
Doctorant.e: Salah Brahim Abdelhamid