Tremplin Carnot Interfaces | Analyse de données de réseaux
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L’analyse de données de réseaux : des questions très actuelles

L’analyse de données de réseaux : des questions très actuelles

Matthieu Latapy est directeur de recherche CNRS au sein de l’équipe Complex Network au laboratoire Carnot Interfaces – LIP6 à Sorbonne Université. Il travaille sur les questions très actuelles de l’analyse de données et nous en dit un peu plus sur sa discipline.

Expliquez-nous, en quelques mots, votre spécialité et vos thématiques de recherche. Comment travaillez-vous au sein de l’équipe Complex Network au LIP6 ?

La spécialité de cette équipe est l’analyse de réseaux : plutôt que de s’intéresser aux objets eux-mêmes, nous étudions les relations entre eux. On pense par exemple aux relations d’amitié entre individus, mais les objets peuvent être très divers : individus, ordinateurs, bétail, villes, cartes bancaires, … Quand on observe ces réseaux de relations, on fait ressortir leur structure. Par exemple, une « communauté » sera un groupe très densément connecté en interne mais peu connecté avec l’extérieur. Il y a également des « ponts » entre différentes communautés. Cette approche d’analyse des réseaux peut s’appliquer à de très nombreux domaines comme la diffusion d’informations, le marketing, la sécurité, l’épidémiologie, ou les recommandations d’achats (par exemple nous travaillons sur la recommandation de spectacles avec la start-up Delight).

 

Ce sont des sujets très actuels, en quoi vos recherches permettent-elles de préparer l’avenir sur ces questions complexes ?

Ces sujets de recherche connaissent un « boom » depuis le début des années 2000 avec l’émergence de la data et l’augmentation des capacités de calculs. L’équipe Complex Network a été créée en 2008 et a une approche « réseau » de toutes les thématiques. Nous étions la première et restons la principale équipe française entièrement dédiée à cette approche. C’est aussi une thématique de recherche très interdisciplinaire : il nous arrive de participer à des conférences de sociologie ou de s’interroger sur des problématiques éthiques. D’un point de vue plus technique, on essaie d’intégrer l’information temporelle grâce aux flots de liens. A l’heure actuelle, les applications majeures concernent les questions de sécurité réseau et la détection de fraudes, mais nous travaillons également sur la mobilité ou la recommandation.

 

Quel est, pour vous et votre équipe, l’intérêt de mettre en place des partenariats avec les entreprises ?

Collaborer avec des entreprises nous permet d’avoir un retour sur la pertinence de nos travaux (par exemple, sur la détection de fraudes bancaires). Ceci permet une validation « terrain » à nos recherches, pour laquelle l’expertise des entreprises est indispensable. Les compétences scientifiques et techniques des services de R&D partenaires sont aussi un apport important. On peut citer notamment le laboratoire commun CLEAR (Center for Learning and Retrieval) que nous avons avec Thalès depuis 2011. Ces partenariats nous permettent d’inscrire nos recherches dans des cadres applicatifs concrets, ayant un impact sur la société. Nous nous posons donc naturellement des questions éthiques, concernant par exemple l’influence sociale de certains algorithmes, ou leur détournement potentiel.