ABSTRACT. Online labour platforms leverage data and algorithms to match businesses with workers for one-off ‘gigs’ that can be done remotely, from software development to transcriptions and data entry. Sustained by fast-growing connectivity worldwide, these emergent forms of work contribute to the global production networks of the digital economy and specifically, of the artificial intelligence industry – for which they procure data, annotations and quality checks among other things. Platform raise concerns that mostly revolve around precarization and loss of workers’ rights. But the gap between online labour and conventional employment conceals deeper inequalities among platform workers themselves. They result from interdependencies and the simultaneous interplay of factors such as gender, skills, equipment, architectures, geographies and networks, in highly competitive digital environments. While these algorithmically-controlled settings leave little scope for formal labour organization, informal interactions and adaptive learning in small groups bring about forms of local solidarity and shared tactics of covert resistance. Competitive and collaborative interactions coexist, in a continuous tension not only among humans, but also between humans and machines – who depend on each other while also being constrained by each other.

ABSTRACT. According to Construction Grammar (Goldberg 1995, Hilpert 2014), language is not a set of abstract syntactic rules operating on lexical items, but a heterogeneous inventory of linguistic units called constructions that are more or less complex and which may combine in that the most complex units, the ‘schematic’ ones, feature open slots (or schemas) that can be filled with other, simpler units. For instance, the French immediate past construction venir de + V is associated with a free slot that can host a variety of verbs (e.g. venir de manger). This defines a paradigm of linguistic forms that can fill the schema of the complex construction.

It has been posited, and empirically confirmed, that this paradigm of forms obeys a Zipf’s law, specific to the construction (Goldberg et al. 2004, Ellis et al. 2014). On the other hand, such constructions, as they get entrenched in language use, follow in time a clear S-curve of frequency rise (Feltgen et al. 2017). This S-curve pattern is found both for the token frequency of the construction (how much it is used overall), and for its type frequency (how many fillers it can combine with). This shows a level of cohesion over the paradigmatic organization that shapes the construction use.

According to a recent model of vocabulary growth, the Adjacent Possible Model (Tria et al. 2014), we expect the Zipf’s law to hold over time. That is, the highest rank members should appear first, and then their own frequency should increase linearly with the total size of the pool of tokens, so that they should all follow the same S-curve as the construction as a whole. Moreover, the ranking of the Zipf’s law is expected to be conserved after a short fixation time. This contrasts sharply with the picture that emerges from empirical data: the individual frequencies of the fillers follow their own S-curve, with a large variability of slopes and inflection times, leading to an unstable and ever-shifting Zipf ranking. The complex construction therefore appears as a linguistic environment in which the fillers can thrive in a rich variety of ways, which makes the cohesive S-curve unfolding at the construction level all the more intriguing.

ABSTRACT. La collaboration entre systèmes complexes et sciences sociales peut amener une vraie révolution dans l’étude des phénomènes collectifs, et pourtant pas celle qu’on imagine. Éblouis par les muscles des ‘big data’ et des techniques computationnelles, on oublie souvent que la vraie valeur de l’interdisciplinarité réside ailleurs. La révolution des méthodes numériques n’est pas une question de plus (plus de données, plus de calcul, plus de quantification…), mais une question de renouveau. Elle réside dans la capacité de générer des traces inédites, de nouvelles combinaisons analytiques, de nouveaux outils d’exploration et de visualisation. Pour trop longtemps, l’enquête sociale s’est enlisée dans l’opposition quali/quanti qui, malgré sa raison d’être historique, a fini par anesthésier notre imagination méthodologique. Le rencontre avec les systèmes complexes peut nous réveiller, mais seulement si elle abandonne son obsession pour la quantification, et embrasse son potentiel de créativité.

ABSTRACT. Un système de recommandation des films propose à ses utilisateurs un ensemble de films similaires en se basant sur le principe de filtration, par exemple la filtration basée sur les données ou le comportement des utilisateurs. Ces dernières années, les réseaux sociaux sont devenus de plus en plus utilisés pour représenter et analyser des histoires de films. Dans ce travail, notre objectif est d’investiguer la performance des mesures de distances à calculer la similarité entre des films, et l’incorporer aux systèmes de recommandations. Nous avons utilisé un modèle de réseau multicouche pour comparer la similarité entre des films en tenant compte de plusieurs éléments de l’histoire.

ABSTRACT. Les perturbations dans le réseau de transport aérien ont un impact considérable sur de nombreux secteurs d'activité. Il est donc essentiel de mieux comprendre sa robustesse face aux attaques ciblées. La littérature rapporte de multiples investigations à différents niveaux (mondial, régional, compagnie aérienne) considérant diverses stratégies d'attaques ciblées. Cependant, peu de travaux considèrent l'organisation mésoscopique du réseau. Pour combler cette lacune, nous nous appuyons sur la structure en composantes récemment introduite dans la littérature sur les réseaux complexes. En effet, le réseau mondial de transport aérien possède sept composantes locales capturant les vols régionaux dans des zones localisées. Sa composante globale, distribuée dans le monde entier, capture les routes interrégionales. Nous étudions l'impact de deux attaques influentes (Degré, Betweenness) sur le réseau mondial de transport aérien aux niveaux régional et interrégional. Les résultats montrent que les sept régions sont séparées les unes après les autres du réseau mondial de transport aérien. De plus, bien que l'attaque Betweenness divise efficacement le réseau, son impact sur les routes régionales est moins perceptible.

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ABSTRACT. La réponse corticale à une stimulation sensorielle a lieu dans une zone précise de sa surface entrainant l’augmentation du potentiel de membrane des neurones impliqués. Cette stimulation induit également une propagation de cette activité vers les cellules voisines. On a donc cherché à quantifier cette propagation en établissant un modèle reproduisant ce comportement. Le modèle se compose de deux types de cellules : inhibitrices et excitatrices, chaque cellule représenté par son potentiel de membrane. On reproduit ainsi le phénomène d’émission de spikes des neurones déclenchant l’activité synaptique et la propagation dans le réseau. Les connexions ont été établies en suivant une probabilité de se connecter diminuant exponentiellement avec l’éloignement afin de créer un réseau topologique. Les paramètres du modèle et des connexions ont été choisis afin de reproduire une activité asynchrone. Pour quantifier cette propagation on a dressé un parallèle avec la mécanique des fluides dans lequel la propagation se caractérise par un coefficient de diffusion. Ainsi, une approche de théorie de l’information permet de formaliser et quantifier cette propagation. En effet, l’activité du réseau peu cacher la propagation. La mesure d’information mutuelle (au sens de Shannon) via son évolution temporelle permet donc de se soustraire du bruit et révéler la propagation. On peut alors comparer l’activité de cellules de plus en plus éloignées sur le réseau avec celle d’une cellule prise comme référence. On observe ainsi que l’information mutuelle suit une équation de diffusion dont le coefficient associé peut être vu comme une mesure des propriétés de transport du réseau.

ABSTRACT. If you watch pedestrians walking in a straight line on the street, you will see that they each walk at a fixed speed on average. If they deviate from this speed, they will actively accelerate or decelerate to regain their preferred speed, as if they are moved by a self-propelling force. In this example, there is no time-reversal symmetry, since reversing the arrow of time would mean seeing pedestrians move backward, looking behind their shoulders. We thus have a non- equilibrium system quite different from other more common physical systems such as materials - which to a first approximation can be described by an assembly of particles interacting with each other by spring-like forces. The branch of active matter in non-equilibrium physics deals with self-propelled multi-agent systems i.e. capable of converting energy into work as in the case of pedestrians who convert chemical energy from digesting food into mechanical work when they move. This feature can produce very interesting large-scale collective movements such as stop-and-go waves. Models describing these large-scale movements are mainly based on Newtonian physics and the existence of forces applied to each individual pedestrian [1,2,3]. They require the introduction of new parameters for each effect to be observed. They are therefore more descriptive than predictive. We propose here a behavioral model whose ambition is to be more predictive than descriptive. More precisely, let’s consider pedestrians in a crowd. They move and interact remotely with their environment both locally when there is contact and remotely. Indeed, after estimating the speeds and positions of surrounding pedestrians, pedestrians have been shown to update their own speed with a certain reaction time. We propose here the study of a one-dimensional decision-making model in which each pedestrian will choose his own speed by minimizing a cost function. This cost function includes a biomechanical term reflecting the desire to reach a certain destination as quickly as possible, an avoidance term based on the estimated time before collision with a pedestrian present in the field of vision, and two psychological terms, one indicating a reluctance to change his current speed and the other a desire to preserve his personal sphere from a possible intrusion. This model allows to calculate the critical density beyond which a collective phenomenon of stop-and-go waves appears, without assuming the existence of had-hoc forces [1,3] or stochasticity [2]. We will show that the critical density found here is of the same order of magnitude as in experimental data collected by a group from Jülich [4].

ABSTRACT. The relevance of embedding brain networks in an effective geometric space is explored applying it to the characterization of a dataset composed of 23 AD and 25 healthy structural brain networks. A measure involving only distances between nodes in the effective space is introduced and used to identify a statistical difference between the groups. Significant distance from the healthy condition is found in areas commonly associated to Alzheimer disease progression as the hyppocampus and amygdala, as well as areas in the frontal lobe, involved in non-memory-related symptoms.

ABSTRACT. Parking is a key component of modern urban policies. To understand it better, we need a general frame of work. In this paper, we aim at finding such a general frame and studying the properties of such a model. Statistical physics and random graph walks are key elements that will make this study work. To understand the properties even more, quantum physics is also used to describe the classical state of parking.

ABSTRACT. Modern cities are at the centre of a passionate debate about their future. The ongoing pandemic has driven many inhabitants out of cities and into safer, less crowded areas and poses a real challenge to authorities, both in terms of urban planning and policy decisions. There is a need to rethink the role of cities, adapting their infrastructure and dynamics to the ‘new normal’. It is then of paramount importance to tackle the challenges that urban areas face going beyond pure optimisation schemes, keeping a transformative eye. New tools are thus needed, allowing for a realistic forecast of how a change in the current conditions will affect and modify the future scenario.

In this talk, I will present the so-called “what-if” machine, a recently proposed platform that provides users with tools to assess the status of urban and inter-urban spaces and conceive new solutions and new scenarios. I will describe a few examples, ranging from modelling at the coarse-grained level of urban socio-economic variables to the microscopic level of mobility to new urban scenarios like the 15-minutes city.

ABSTRACT. Les schémas de mobilité humaine dans la vie quotidienne et pendant les crises reflètent divers facteurs sociodémographiques. L’analyse des données de téléphonie mobile s’avère être un moyen précieux pour explorer la multitude de ces schémas de mobilité.

Nous présentons deux études portant sur les inégalités de la mobilité humaine à l’aide des données de téléphonie mobile : 1) comment la mobilité est genrée dans la vie quotidienne 2) quels ont été les moteurs socio-économiques de la mobilité pendant la première vague de la pandémie de COVID-19.

Notre première étude met en évidence une interaction complexe entre les modèles de mobilité sexuée et les facteurs socio-économiques. Dans la seconde étude, nous avons exploré la relation entre les réponses comportementales aux restrictions de mobilité et les facteurs économiques tels que la structure locale de la main-d’œuvre ou le taux d’emploi.

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ABSTRACT. Dans plusieurs pays, la stratégie de vaccination COVID est rapidement devenue l'un des sujets les plus débattus. Les partis politiques ont dû prendre position : en faveur ou contre la politique nationale. En France, qu'ils défendent ou non la campagne nationale de vaccination, les partis établis ont fait attention à prendre leurs distances par rapport à une nouvelle communauté politique émergente qui hébergeait la plupart des théories du complot. Derrière la critique du vaccin, cette nouvelle communauté en ligne a rassemblé des comptes issus de la gauche alternative et de la droite alternative (alt-right). Des personnes aux opinions politiques radicalement différentes se sont mélangées d'une manière inédite. Cela a été observé lors des manifestations contre le pass sanitaire dans la rue mais aussi en ligne, sur Twitter. Cette reconfiguration du réseau induit par le vaccin a eu des conséquences dans un contexte politique plus large.

Pour mesurer l'impact d'un sujet tel que la stratégie vaccinale sur le paysage politique, une nouvelle méthode basée sur les réseaux multicouches (multilayer networks) a été mise en œuvre et testée sur un ensemble de données Twitter de 30 millions de retweets. Ces données sont représentées sous la forme d'un réseau multicouche de retweets : une couche représente le paysage politique, et une autre le débat sur un sujet spécifique – la stratégie vaccinale dans notre cas. L'idée principale de cette méthode est de prédire les liens dans la couche politique, avec et sans la couche thématique. La différence de qualité de prédiction est utilisée pour mesurer l'information supplémentaire contenue dans la couche thématique. Nous avons prouvé que la couche vaccinale n'ajoute des informations que pour quelques pas de temps et que ceci peut être lié à l'agenda politique français.

La méthode peut être appliquée à n'importe quel sujet et être étendue pour mesurer l'impact de plusieurs sujets à la fois. Elle pourrait être utilisée pour comprendre comment les personnalités politiques poussent certains sujets pour faire évoluer le paysage politique en leur faveur.

ABSTRACT. Artificial intelligence (AI) commonly refers to both a research program and, more generally, a set of complex computer-based programs which aims to mimic human mind processes with high reckoning power. First developed within mathematics, statistics and computer science, these algorithms are amenable to applications in a variety of disciplines which use them for scientific advancements and which sometimes improve them for their conceptual and methodological needs. This work is produced in the framework of a larger research program (founded by ANR) specifically addressed to observe the mutual interactions between artificial intelligence and academic disciplines where AI technologies have been applied: how AI changed the disciplinary ecosystems and how the disciplinary applications changed AI research. This first analysis is addressed, in particular, to the characterization of the AI ecosystem and to a first large scale analysis of the interdisciplinary diffusion of such technologies. For this study we first constituted a set of AI concepts, accessing different online glossaries available on the web. Second, we use a bibliometric database based on a complete data dump of the Microsoft Academic Knowledge Graph (MAG) and we filter in this dataset the papers containing in the abstracts the AI keywords. Third we use the journal classification of the Web of Science (WoS) to assign to each paper a disciplinary domain. The first part of this work is addressed to the internal composition of AI. We build the co-occurrence network of the keywords and partitioning planar maximally filtered graph from this network we define meso-scale structures of AI and their activity patterns (Fig. 1): the classification identifies 15 macro-areas some of them connected to the historical development of AI (like logic programming or Turing Machines), some to emerging topics like Deep Learning methods, some recently declining in time like optimization methods. We also considered, the contributors to the AI domain, characterizing authors and Academic Institutions using an entropy value, to characterize their presence in the different macro-areas. Using tensor decomposition methods on the temporal macro-area preferences of the contributors, we analyzed the communities of contributors located inside and between the macro-areas and the evolution of the communities’ interactions in time. Secondly, we focused our attention on the spreading of AI outside its development system, i.e. the diffusion of AI concepts in “external” disciplines, namely fields of study different from Computer Science or Mathematics. We analyzed which part of the AI related-scientific production is concentrated in journals and conferences classified by the WoS as computer science and mathematics respect to the part that is published in other journals. We performed such study at the aggregate level and at the level of the macro-areas. In table 1 we report the external disciplines and journals where the different macro-areas of AI are mostly applied. As we can observe in the table (where the color code refers to the figure) the “historical” components of AI (logic programming and Turing Machines) are mostly diffused in logic, philosophy, psychology. Chemistry has been one of the pioneers in the application of AI, above all through the application of unsupervised machine learning methods like cluster analysis. Cluster analysis is in general the area of AI with the larger entropy value if we consider the diffusion probabilities in different external disciplines, therefore it is the category of AI topics that had the largest capacity to spread in the whole scientific ecosystem. Finally, we analyzed the typology of collaborations around AI. We classified the authors according to their relative presence in external and internal journal (AI score). We noticed that authors mostly publishing in AI journals do not have many collaborations with researchers mostly publishing in external domains. The interdisciplinarity is not reached by the direct collaboration among the “developers” of AI and those who apply these techniques. There is instead a small group of researchers (whit an intermediate-high AI score) that makes the bridge and diffuse through multiple collaboration steps the practices to the most disciplinary-focused researchers.

ABSTRACT. Cities and urban systems appear as key elements to tackle the challenges of sustainability, as they combine negative and positive externalities on multiple dimensions, including the environmental and the socio-economic aspects. Besides, empirical, modeling and theoretical evidence suggest the existence of trade-offs between different Sustainable Development Goals (SDGs) in urban systems. We propose in this contribution to investigate such trade-offs from a modeling perspective. Building on previous work benchmarking macroscopic models of urban systems dynamics (Raimbault, Denis & Pumain, 2020) based on the evolutionary urban theory (Pumain, 2018), we introduce in a multi-modeling approach the coupling of several layers for complementary dimensions of urban systems. More precisely, we combine an innovation diffusion model, an economic exchange model, and a transportation network model, with a common core of population dynamics. The resulting macroscopic model is parametrised on population data for large urban systems worldwide (Pumain et al., 2015), and integrated into the OpenMOLE platform for model exploration and validation (Reuillon et al., 2013). This allows running a multi-objective optimisation algorithm on proxy indicators for multiple goals: innovation (goal 8 ``Economic Growth''), transportation network (goal 9 ``Infrastructure''), economic inequalities between cities (goal 10 ``Inequalities''), and greenhouse gases emissions (goal 13 ``Climate''). We therein confirm the existence of trade-offs in macroscopic urban dynamics by obtaining Pareto front between these four dimensions. Future perspectives include the extension to multi-scale models to include intra-urban dimensions (and some aspects of goal 11 ``Sustainable cities and societies'') and further model integration to account for other dimensions and goals. Altogether, this horizontal and vertical model integration approach builds the foundations towards multi-scale policies for sustainable territories (Raimbault, 2021).

Pumain, D. (2018). An evolutionary theory of urban systems. In International and transnational perspectives on urban systems (pp. 3-18). Springer, Singapore.

Pumain, D., Swerts, E., Cottineau, C., Vacchiani-Marcuzzo, C., Ignazzi, C. A., Bretagnolle, A., ... & Baffi, S. (2015). Multilevel comparison of large urban systems. Cybergeo: European Journal of Geography.

Raimbault, J. (2021). Integrating and validating urban simulation models. In French Regional Conference on Complex Systems.

Raimbault, J., Denis, E., & Pumain, D. (2020). Empowering urban governance through urban science: Multi-scale dynamics of urban systems worldwide. Sustainability, 12(15), 5954.

Reuillon, R., Leclaire, M., & Rey-Coyrehourcq, S. (2013). OpenMOLE, a workflow engine specifically tailored for the distributed exploration of simulation models. Future Generation Computer Systems, 29(8), 1981-1990.

ABSTRACT. Résumé: À notre connaissance, ils existent peu de recherches académiques proposant des approches méthodologiques concernant la cocréation des systèmes urbains d’intérêt général à partir de la science des données. Cette étude a pour objectif de contribuer à combler ce vide dans la littérature à travers la proposition d’une approche méthodologique interdisciplinaire et collaborative qui implique le design de systèmes de services urbains à partir du design thinking et de la science des données pour l’intérêt générale. L’article offre plusieurs contributions. Du point de vue méthodologique, il contribue au domaine de systèmes de services urbains, au design des services publics et à la science des données éthique pour l’intérêt général à travers la proposition d’une méthodologie en 12 étapes, transposable dans plusieurs secteurs d’activité (par exemple, le transport, l’emploi, le social). Pour démontrer la méthodologie, l'article présente une analyse et un scénario d’usage à partir des données en open data dans le domaine du transport urbain. D'un point de vue pragmatique, cette étude offre des éclairages sur la prise en considération de l’inclusion sociale et de l’éthique dans le design de systèmes de services urbains ou des systèmes de services publics. L’article offre aussi des lignes directrices pour les praticiens de la gestion de l’offre, de l’ingénierie et du design des systèmes de services publics et urbains. Ces lignes directrices correspondent au besoin d’une prise en considération de l’inclusion sociale et de la data science éthique dans la définition d’une feuille de route de la smart city ou territoire intelligent et de l’open data, au sein d’une collectivité, d’un territoire ou pour les systèmes d’intérêt général sur le long terme.

INTRODUCTION

De nos jours, l’arrivée des smart technologies, de l’Internet des objets et des données massives a déclenché un processus de transformation numérique des services publics de différents secteurs d’activité. L’étude de Silva-Morales (2017) a mis en évidence cette transformation dans 10 secteurs de systèmes urbains, dans un contexte français: 1) la fiscalité; 2) le travail et le social; 3) la santé et la protection maternelle et infantile; 4) les transports; 5) l’état civil et la citoyenneté; 6) les relations avec les élus; 7) les prestations scolaires et périscolaires, les activités sportives et socioculturelles; 8) l’économie et l’urbanisme; 9) les polices spéciales et la voirie; et 10) les relations avec les citoyens/usagers. Tel étude a également exposé la mise en place des stratégies d’innovation des services publics de la smart city par l’émergence de plateformes multiservices pour les citoyens et de normes d’interopérabilité permettant de structurer les données des systèmes urbains pour la gestion de l’offre de services d’un territoire.

Ce phénomène de smartisation a suscité des défis techniques, sociétaux et organisationnels difficiles à traiter pour les organisations gestionnaires de services publics (Chourabi et al., 2012; Peris-Ortiz et al., 2017). Plusieurs articles ont mis en évidence des défis concernant les services de transport et de recherche d’emploi, pour ne citer qu’eux. Par exemple, concernant les services de transport, Gautam et al. (2014, p. 329-330) ont mis en évidence des défis liés à l’augmentation de la pression politique pour réduire au maximum les tarifs des services publics de mobilité, souvent déficitaires. Par conséquent, les opérateurs de transport ont le souci d’assurer des avantages économiques pour un groupe réduit d'actionnaires et en même temps, la mise en place d’un service de mobilité inclusif pour l'ensemble de la population. Concernant les services publics pour la recherche d’emploi, Frank et al. (2019) ont signalé le besoin d’efforts politiques pour créer de nouveaux services prospectifs ayant pour but de suivre les évolutions du marché de l’emploi sur le court, moyen et long terme. Ces auteurs ont mis en évidence un obstacle majeur empêchant l’analyse de données dans le domaine de la recherche et de la création d’emploi, soit le manque de données de qualité. Selon ces auteurs, surmonter cet obstacle nécessite l’amélioration du processus de collecte de données liées à l’emploi pour permettre la réalisation d'analyses longitudinales sur différentes périodes. En effet, plusieurs études ont montré au niveau mondial, notamment dans le secteur des services publics pour la recherche d’emploi (Antonov, 2019; Balsmeier & Woerter, 2019; Frank et al., 2019; Frey & Osborne, 2017), que l’actuelle manière de concevoir les services publics ne permettait pas une analyse prospective, périodique (c’est-à-dire, hebdomadaire, mensuelle, trimestrielle, semestrielle...) et en temps réel. En ce sens, nous soutenons que pour rendre un service public numérique, smart et inclusif, il est nécessaire que les décideurs politiques, les acteurs concernés par la création d’un service public et l’ensemble de la population comprennent mieux les enjeux de l’open data, de la valeur publique, des licences open data et de la qualité des données dans l’amélioration des services publics. Par conséquent, le but de cet article est de proposer une méthodologie pour la cocréation d’un service public numérique, smart et inclusif garantissant la prise en considération de la qualité des données dès le processus du design du service public. La méthodologie proposée est généralisable et transposable à différents secteurs d’activité des services publics (taxes, emploi, social, transport...). Dans ce contexte, cet article traite la question suivante :

À partir de l’open data, du design thinking et de la science des données, comment concevoir un système de service urbain qui soit durable et adapté aux besoins des usagers et d’un territoire sur le long terme ?

Afin de traiter cette question, l’article est divisé en trois parties. La première partie présente la revue de la littérature : le concept de système de service public et urbain ; la méthodologie du design thinking et de la science des données pour l’intérêt général. La deuxième présente les 12 étapes de l’approche méthodologique proposée pour l’ingénierie et le design d’un service public numérique, smart et inclusif. La troisième expose un scenario pour l’application de la méthodologie proposée. Enfin, l'article propose une conclusion et une ouverture pour des recherches futures.

ABSTRACT. Les modèles cherchant à reproduire la dynamique piétonne au sein de foules, notamment denses, peinent généralement à restituer les capacités d'anticipation, de coordination et de navigation en milieu contraint observées dans la réalité. Nous proposons un cadre de modélisation qui suit plus naturellement la séquence de processus à l’œuvre dans la nature, dans lequel chaque agent choisit de manière autonome sa « vitesse désirée » comme optimum d’une fonction d’utilité (ou pseudo-énergie) sommant des contributions au sens physique clair, avant que les éventuels contacts et collisions soient résolus par la mécanique du système. Malgré son nombre limité de paramètres libres, ce modèle est capable de reproduire des situations variées, du diagramme fondamental en écoulement unidirectionnel au processus quantitatif de formation de files dans un flux bidirectionnel. Surtout, il permet d'inclure des éléments nouveaux de manière naturelle, comme la hausse des comportements d'inattention dans la foule, à cause des smartphones, qui conduit à un écoulement plus chaotique, bien capturé par le modèle.

ABSTRACT. De nombreux systèmes dynamiques peuvent être analysés en les représentant sous forme de réseaux. Les réseaux mesurés empiriquement et les processus dynamiques qui se déroulent dans ces situations montrent des topologies et des dynamiques hétérogènes, non markoviennes et intrinsèquement corrélées. Cela rend leur analyse particulièrement difficile. Les modèles de référence randomisés (RRM) sont apparus comme un outil général et polyvalent pour étudier ces systèmes. Définis comme des réseaux aléatoires dont certaines caractéristiques sont contraintes de correspondre à celles d'un réseau d'entrée (empirique), ils sont responsables de la majeure partie de notre compréhension théorique des réseaux complexes et des connaissances pratiques extraites des données en réseau. Des exemples bien connus de tels modèles sont le modèle d'Erdős-Rényi et le modèle de configuration. Une application principale de ces modèles est en tant que modèle nul, bien qu'ils puissent être utilisés plus généralement pour étudier la relation entre les différentes caractéristiques du réseau et leurs rôles dans les phénomènes dynamiques. Les RRM sont généralement implémentés en tant que procédures qui permutent les liens d'un réseau empirique, ce qui les rend très généralement applicables. Cependant, les effets de la plupart des procédures de randomisation sur les caractéristiques du réseau restent mal compris, ce qui rend leur utilisation non triviale et susceptible d'interprétations erronées.

Nous proposons un cadre unifié pour l'importante classe de RRM générées par des procédures de randomisation uniformes, que nous appelons par analogie avec la physique statistique les RRM microcanoniques (MRRM) [1]. Les MRRM contraignent les caractéristiques choisies à prendre exactement la même valeur que dans le réseau empirique, mais sont autrement complètement aléatoires. Notre cadre nous permet de proposer une nomenclature concise qui décrit complètement et sans ambiguïté un MRRM et de construire une taxonomie des MRRM qui les ordonne et déduit leurs effets sur les caractéristiques d’un réseau. Il nous indique en outre comment nous pouvons générer de nouveaux MRRM en composant des MRRM existants. Nous appliquons ce cadre pour démêler l'influence de différentes caractéristiques d'un réseau temporel empirique d'appels téléphoniques mobiles sur la diffusion de l'information et pour extraire les circuits significatifs (motifs) dans le plan des connexions neuronales d'un cerveau (connectome) de manière robuste lorsque le choix du modèle nul est ambigu.

ABSTRACT. We propose a new analysis of the data from a large-scale experiment about managing collective risk (Szekely et al. 2021). We derive a model from this analysis and we generate a population of agents with a similar distribution of psychological profiles to the one of the experiments replicate. Each agent includes a decision making process that is based on the decision trees derived from the data. Then we simulate the game with these agents, gathering them by random groups of six at each round. Our goal is also to compare the outcome of the game when the agents are reactive or cognitive. We also aim at observing the effect on the outcome of the game when changing some characteristics of the population (psychological profiles etc…).

ABSTRACT. Over the past decades, the notion of complexity has worked as a meeting place for researchers from a variety of fields. One may argue that one of the achievements of the Complex Systems community is to provide a platform for multidisciplinary approaches, not only within mathematical and natural sciences on the one side, and human and social sciences on the other side, but, most importantly, across the traditional divide that separates, and sometimes opposes, these two sides. In particular, Complex Systems have been instrumental in fostering a renewed scientific conversation between disciplines. Thanks to this conversation, joint works across disciplinary boundaries are made possible, rather than unilateral applications of methods from one field to questions stemming from another field. In this talk, time permitting, I will give two examples of such multidisciplinary approaches: i) Complex networks to detect discriminations in a historical process: the case of post-WW2 purges. This is joint work with historian Karine Le Bail (CRAL, CNRS/EHESS) ii) Stochastic and agent-based modelling to explore the transmission (and loss!) of manuscripts through the Middle Ages.

ABSTRACT. Les biologistes évoquent souvent la disruption des organisations biologiques ou des écosystèmes. Il s’agit par exemple de la disruption des relations écosystémiques par le changement climatique ou des perturbateurs endocriniens, endocrine disruptors en anglais. La notion de disruption correspond-elle a un phénomène original ? Elle devrait être alors distincte du concept de perturbation tel que développé en physique et utilisé pour analyser toute sorte de système. Nous montrerons comment cette question de la disruption en biologie soulève et demande de traiter des questions fondamentales en biologie théorique et discuterons plusieurs cas.