Pierre MIASNIKOF – 28 octobre 2021
Titre : Réseaux complexes, graphes et sciences des données
Résumé:
L’importance grandissante des plateformes numériques et des réseaux sociaux ont fourni un élan à l’étude des réseaux complexes. Les réseaux complexes sont des graphes ayant une structure non-triviale, contrairement aux graphes Erdös-Rényi, par exemple. Ces réseaux sont utilisés pour modéliser les interactions et les phénomènes systémiques, des cas de figure où l’étude à un niveau individuel ou même de paires ne suffit pas. Ces modèles apparaissent notamment dans l’étude des réseaux sociaux, mais aussi en biologie, en chimie, en télécommunications et en finance, parmi bien d’autres champs d’application. Je débuterai par une mise en contexte avec quelques exemples concrets. Je tenterai ensuite de tisser un lien entre ce domaine d’étude et d’autres sous-disciplines de l’informatique, non seulement avec la théorie des graphes, mais aussi avec les sciences des données, l’optimisation et les méthodes numériques. Je présenterai ensuite nos travaux en apprentissage non-supervisé sur ces jeux de données en réseau, qui posent des défis particuliers. Je ferai aussi un bref détour sur le rôle que pourraient jouer les architectures informatiques non-traditionnelles (ex. quantiques, simili-quantiques) dans ce domaine. Cette présentation vise un public large et ne présume aucune connaissance préalable en réseaux complexes.
Bio:
Pierre Miasnikof a obtenu son doctorat en 2019. Il est chercheur post-doctoral au sein du Département de génie électrique et informatique de l’Université de Toronto. Il est aussi membre de l’Institut des sciences des données (Data Sciences Institute) de cette même université. Ses recherches portent sur les liens entre l’optimisation combinatoire, les réseaux complexes et les sciences des données.