[Soutenance d'HDR] Vincent Labatut : "Combining Heterogeneous Information: Contributions to the Extraction and Analysis of Feature-Rich Complex Networks"

Discipline

Laboratoire

Composition du jury de soutenance

• Éric Gaussier, Professeur, Université Grenoble Alpes, Laboratoire Informatique de Grenoble (LIG), Rapporteur
• Jean-Loup Guillaume, Professeur, Université de La Rochelle, Laboratoire Informatique, Image et Interaction (L3i), Rapporteur
• Maguelonne Teisseire, DR INRAE, UMR Tetis, Rapportrice
• Roger Guimerà, Professeur, Universitat Rovira i Virgili, Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA) (Espagne)
• Céline Rouveirol, Professeure, Université Sorbonne Paris Nord, Laboratoire d'Informatique de Paris-Nord (LIPN), Examinatrice
   

Résumé du manuscrit

Le concept de Réseau Complexe (ou Graphe de Terrain) est généralement utilisé dans la littérature pour faire référence à un graphe représentant un système complexe du monde réel. Cela confère à ces graphes des propriétés topologiques qualifiées de non-triviales, qui les distinguent des graphes réguliers et aléatoires. Les plus connues sont les propriétés petit-monde et sans-échelle, dont la découverte a marqué le début d’un nouveau domaine de recherche appelé Science des Réseaux, et visant à étudier les réseaux complexes. Il s’agit d’un champ multidisciplinaire reposant sur de nombreux domaines pré-existants, en particulier la théorie des graphes, la sociologie quantitative, l’informatique, la recherche opérationnelle, la physique statistique, et bien sûr l’étude des systèmes complexes.

Ce point de départ basé sur la modélisation de systèmes réels fait de la science des réseaux une science des données. En tant que telle, son émergence est due non seulement à la convergence de travaux interdisciplinaires, mais aussi à la disponibilité des ressources nécessaires à la construction et à l’étude de larges collections de grands réseaux complexes, à savoir : une puissance computationnelle suffisante et l’accès à des données appropriées. En raison de cette dépendance aux données, la représentation de l’information est une problématique fondamentale de la science des réseaux. La façon dont les données décrivant le système considéré sont intégrées au graphe constituant son modèle est de la plus grande importance. Or, un graphe basique ne permet de modéliser qu’un seul type d’information : la présence ou l’absence de relation entre les objets constituant le système. Pour exploiter des données plus diverses, il est nécessaire d’étendre ce type de modèle, ce qui nous amène à la notion de Réseau Enrichi, qui est au cœur de cette thèse.

Lors de cette présentation, je résumerai le travail que j’ai mené sur le sujet de ces réseaux enrichis. Dans la première partie, je considère les réseaux dont les sommets sont décrits par des attributs. La deuxième partie est dédiée aux réseaux dynamiques. La troisième partie couvre trois types de réseaux enrichis (spatiaux, signés, et multiplexes). Enfin, je discuterai des perspectives que j’ai identifiées pour ces différents travaux.