Fabien de Montgolfier

12/11/2009, de 11H00 à 12H00, salle 847

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La vidéo à la demande (VoD) est un service en pleine expansion. Avec le développement des modems ( box ) d’accès à l’ADSL, offrant maintenant des capacités de stockage, on peut imaginer un service totalement décentralisé. Les films sont pré-chargés sur certains modems. Les utilisateurs se connectent aux modems qui les ont pré-chargés et visionnent, sans intervention d’un serveur (d’où un service robuste et à coût faible). Nous montrons que le nombre de films disponibles peut croitre de façon linéaire (ou quasi-linéaire sous d’autres hypothèses) en fonction du nombre de modems et que toutes requêtes d’utilisateurs peuvent être satisfaites AFP. Travail réalisé avec Y. Boufkhad, F. Mathieu, D. Perino et L. Viennot.

Stefano Battiston

28 avril 2011 de 11h à 12h en salle 25-26/101

We introduce a discrete dynamics of distress propagation in networks. The formulation combines a diffusion and a contact process which are relevant to complex networks in general. In particular it is more suitable than previous models to describe contagion processes occurring in the financial system. Our results indicate that diversification of risk at the individual level can have an ambiguous effect on the global level, leading in some cases to higher systemic risk. Moreover, we show that the same structure can be resilient or fragile depending on the relative strength of the two processes at play. In the financial context, this corresponds to the level of optimism in the market. Thus, our work has interesting implications for the debate on the network architecture that is most resilient to financial crises.

Oussama Allali

26 mai 2011 à 11h : salle 25-26/101

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Beaucoup de graphes de terrain, comme les relations acteur-film ou fichier-fournisseur, ont une nature bipartie et sont modélisés par des graphes bipartis, dont les nœuds sont divisés en deux ensembles avec des liens entre des nœuds de différents ensembles seulement. Cependant, il y a actuellement un manque de méthodes pour analyser correctement ces graphes, la plupart des méthodes existantes étant conçues pour des graphes classiques. Une approche courante, mais qui a des limites, consiste à transformer les graphes bipartis en graphes classique, par un procédé appelé projection. Cependant ceci entraîne une perte importante d’informations. Dans cet exposé je présenterai les liens internes et je les proposerai comme une nouvelle notion importante pour analyser les graphes de terrain bipartis : elle permet de mesurer la redondance dans ces graphes, et de mesurer la perte d’information entre un graphe biparti et ses projections. Jemontreraien étudiant différents jeux de données que les liens internes sont très fréquents, et que les statistiques associées permettent de souligner les ressemblances et les différences entre les graphes deterrainbipartis et les graphes bipartis aléatoire. La plupart des graphes de terrain sont de plus dynamiques, c’est-à-dire que leur structure évolue au fil du temps par l’ajout et/ou le retrait de nœuds et/ou de liens. L’étude de la dynamique des graphes de terrain peut s’aborder par le problème de la prédiction de nouveaux liens dans ces graphes. Plusieurs travaux ont étudié le problème de la prédiction de liens dans les graphes classiques (non-bipartis). Toutefois, leurs méthodes ne sont pas directement applicables à, ou appropriées pour, les graphes bipartis. Je présenterai une approche basée sur les liens internes pour la prédiction dans les graphes bipartis. Je montrerai que notre méthode fonctionne très bien, beaucoup mieux que l’approche de recommandation classique.

Emmanuel Lazega

17 mars 2011 de 11h à 12h : salle 25-26/101

La question de savoir si la structure dun collectif reste stable malgré un fort turnover de ses membres et un fort turnover des relations entre ces membres est une question classique de la sociologie. Nous proposons une réponse à cette question en procédant à une analyse longitudinale dun réseau de conseil intra-organisationnel explorant la relation entre la structure formelle de lorganisation et un processus dapprentissage collectif par ses membres. Nous identifions une structure centre-périphérie et un mouvement cyclique de centralisation-décentralisation du réseau de conseil. Nous expliquons cette dynamique comme leffet dune oscillation des membres de lorganisation entre surcharge et conflits épistémiques. La question de la stabilité de la structure malgré un fort turnover de ses membres et un fort turnover des relations entre eux est ainsi traduite en termes de stabilisation plus ou moins précaire de cette dynamique par les acteurs du système eux-mêmes.

Arnaud Legout

10 mars 2011 de 11h à 12h : salle 25-26/101

Les risques d’atteinte à la vie privée sur Internet sont largement sous estimés. Il est connu que les internautes laissent énormément d’informations personnelles sur, par exemple, les réseaux sociaux. Cependant, peu de gens savent que toute activité sur Internet laisse des traces. Dans cet exposé, nous allons montrer qu’il est possible de collecter ces traces à grande échelle et sans infrastructure dédiée. Plus précisément, nous allons montrer qu’il est possible de surveiller l’activité sur BitTorrent de centaines de millions d’internautes. Nous allons également montrer qu’en exploitant des mesures faites sur BitTorrent et sur un réseaux de voix sur IP, il est non seulement possible de lier à une identité réelle une liste de téléchargement de manière automatique, mais qu’il est également possible de suivre les déplacements d’un grand nombre de personnes sans que ces personnes n’aient aucun moyen de détecter ni de bloquer ces mesures.

Ludovic Denoyer

10 février 2011 de 11h à 12h : salle 25-26/101

We consider the problem of labeling nodes in a multi-graph where the nodes may be connected with different types of relations. This type of problem occurs in many situations like for example the analysis of social networks or bibliographic data. Relations may be provided (e.g. friends) or computed (e.g. similarity). We propose a new learning algorithm for exploiting the rich multi-relational information in the labeling task. This method is able to optimally learn combining the influence of different relation types. It is one of the very first algorithms able to handle multi-graph information for this classi fication task. We describe experiments on four datasets which show the model ability to deal with complex relationships and to take bene fit of multi-relational information for complex labeling problems.