Vendredi 26 mai 2023 , Stéphany soutient sa thèse intitulée « Impact of the community structure on complex networks dynamics » réalisé au sein de l’équipe science de données au Laboratoire d’Informatique de Bourgogne.

La soutenance sera en anglais à 14h00 (heure de Paris), à l’Université de Bourgogne – ESIREM – Amphithéâtre Alexis Steinbrunn – 9 Avenue Alain Savary – 21000 Dijon.

Composition du jury :

* Sabrina Gaito (rapportrice), Professeure, Université de Milan (Italie)

* Maria Malek (rapportrice), MCF-HDR, Cergy Paris Université (France)

* Hamida Seba (rapportrice), MCF-HDR, Université Claude Bernard (France)

* Matthieu Latapy (examinateur), Directeur de recherche, Sorbonne Université/CNRS (France)

* Sara Najem (examinatrice), MCF, Université Américaine de Beyrouth (Liban)

* Luis M. Rocha (examinateur), Professeur, Université de Binghamton de l’État de New York (États-Unis)

* Hocine Cherifi (directeur de thèse), Professeur, Université de Bourgogne (France)

* Marinette Savonnet (co-directrice), MCF-HDR, Université de Bourgogne (France)

Résumé :

Les réseaux sont partout. Nous les rencontrons quotidiennement dans nos vies, à travers nos interactions sociales, la façon dont nous prenons des décisions dans notre cerveau, les appels téléphoniques, les transactions financières et les déplacements d’un endroit à un autre. Les actions individuelles sont influencées par leur environnement, qui est, à son tour, influencé par la topologie du réseau. Notamment, les individus peuvent modifier leurs actions, leurs idées ou leurs opinions pour se conformer aux aspirations d’un groupe social particulier. Dans le même ordre d’idées, la propagation d’un virus peut prendre un certain cours si la structure du réseau induit des voies d’expansion spécifiques. Dans de tels scénarios, les communautés ont un impact substantiel sur l’évolution de la dynamique. Ils peuvent entraver ou améliorer le flux de diffusion selon l’origine de la diffusion. Les nœuds au sein et entre les communautés sont chargés d’initier le flux de diffusion dynamique dans les réseaux, tandis que les nœuds influents peuvent jouer un rôle crucial dans la stimulation de la diffusion. L’importance de comprendre la structure communautaire d’un réseau et son impact sur la dynamique sous-jacente, initiée par les nœuds, est accentuée par de nombreux scénarios du monde réel. Dans cette thèse, nous étudions l’interaction entre les modèles dynamiques, les nœuds influents, leur processus d’identification et la topologie du réseau. Tout d’abord, nous étudions comment la sortie de divers modèles dynamiques est influencée par la topologie du réseau, avec des nœuds de départ classés à l’aide de mesures de centralité communautaire. L’étude de ce problème peut fournir des informations sur la façon dont la diffusion se propage et identifier les contraintes qui limitent l’efficacité de l’utilisation de scénarios dynamiques dans des situations pratiques, telles que la promotion du marketing viral ou la lutte contre les fausses informations. Deuxièmement, nous abordons le problème de la redondance d’influence et proposons un nouveau schéma de classement pour sélectionner naturellement les nœuds distants afin d’étendre tout phénomène de diffusion. En abordant ce problème à travers le schéma de classement proposé, la diffusion doit être maximisée, indépendamment du type de réseau. Cela rend un outil puissant adapté aux chercheurs visant à maximiser la diffusion dans de nombreuses applications. Troisièmement, les chercheurs se concentrent principalement sur l’identification des nœuds influents dans les réseaux avec une structure communautaire sans chevauchement, alors que de nombreux réseaux ont une structure communautaire qui se chevauche. De plus, les mesures développées pour les réseaux dont la structure communautaire se chevauche sont inflexibles face aux informations manquantes ou variables. Par conséquent, nous proposons un framework flexible qui identifie les nœuds influents dans les réseaux avec des informations incomplètes, complètes, floues ou nettes qui se chevauchent sur les nœuds. Ce framework permet aux chercheurs d’intégrer diverses informations sur les chevauchements et de les personnaliser en fonction des circonstances et de la disponibilité des informations.

Après la série de questions qui n’en finissait pas, les membres du jury ont pu délibérer.

Le jury a présenté ses félicitations à Stephany pour le travail réalisé et la qualité de la présentation. La pression levée, les photos ont pu immortalisé le moment.