Séminaire « Systèmes complexes en sciences sociales », année 2014/2015

Vendredi 12 juin 2015 à 15h, à l’EHESS, 105 bd Raspail, 75006 Paris, salle 2

Mathieu Arnoux & José Halloy
Mathieu Arnoux (Directeur d’études à l’EHESS) et José Halloy (Professeur de Physique, Université Paris-Diderot), travaillent tous deux au Laboratoire Interdisciplinaire des Énergies de Demain (LIED, Université Paris-Diderot).
Approche historique et modélisation mathématique des transitions techniques sur la longue durée.
La question essentielle est celle du caractère scientifique et quantitatif, ou non, de la connaissance historique. Si c’est le cas, il est possible d’en produire des modélisations. Quelles méthodes permettent d’arriver à ce résultat? L’exposé portera sur une recherche en cours consacrée aux transitions techniques. Les deux intervenants ne s’interdiront pas de se contredire mutuellement.

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Vendredi 19 juin 2015 à 15h, à l’EHESS

En guise et place de dernière séance, les organisateurs du Séminaire Systèmes complexes vous convient à une journée sur le thème des Réseaux en sciences sociales qui se tiendra ce vendredi 19 juin dans le cadre des manifestations organisées pour fêter les 40 ans de l’EHESS (http://40ans.ehess.fr/).

Page du colloque avec poster ici

Vendredi 22 mai 2015 : PAS DE SEANCE

Vendredi 17 avril 2015 à 13h

Séance co-organisée avec le laboratoire SAMM (Université Paris 1- Panthéon Sorbonne)

– 13h, salle C20.13, Centre Pierre Mendès-France, Université Paris-1 Panthéon-Sorbonne, 90 rue de Tolbiac – 75013 Paris
Tim Evans
Imperial College, Department of Physics
Archeology and Networks

– 15h, Salle 7, EHESS, 105 boulevard Raspail – 75006 Paris
Ray Rivers
Imperial College, Department of Physics
Was Thebes Necessary? Contingency in Archaeological Network Modelling

Vendredi 3 avril 2015 à 15h, à l’EHESS, 105 bd Raspail, 75006 Paris, salle 5

Jerôme Nika & Marc Chemillier
CAMS, EHESS & IRCAM
Modèle pour l’improvisation musicale homme-machine guidée par un scénario
En partant du constat que de nombreux répertoires de musiques improvisées s’appuient sur une structure formelle définie avant la performance, l’exposé présentera un modèle d’improvisation musicale homme-machine guidée par un scénario temporel. Le modèle et l’architecture d’ordonnancement décrits dans cet exposé sont implémentés dans le système d’improvisation ImproteK, utilisé à plusieurs reprises avec des musiciens experts.
Le processus d’improvisation est modélisé comme le parcours d’une mémoire musicale structurée et annotée en suivant un chemin satisfaisant le scénario guidant l’improvisation. Nous exposerons les techniques informatiques employées dans une première partie, et particulièrement comment l’introduction d’un scénario permet d’exploiter les connaissances a priori sur la structure temporelle de l’improvisation afin d’intégrer une anticipation dans le processus de génération musicale.
Le modèle de génération est autonome et peut être utilisé pour la création de matériau musical dans un processus compositionnel hors-temps. Dans un contexte de performance improvisée, il est intégré dans une architecture permettant la mobilisation dynamique de ces processus prédéfinis. En envisageant la réactivité en tant que révision des anticipations, nous montrerons dans une deuxième partie comment l’ordonnancement des appels au modèle allie l’anticipation permise par la connaissance a priori d’un scénario et la réactivité nécessaire à l’improvisation.
La généricité de l’association « scénario / mémoire », la possibilité de définir des scénarios dynamiques, et la récente prise en charge de l’audio incitent à explorer d’autres directions que l’improvisation jazz pour laquelle le système a été initialement conçu. Nous présenterons enfin comment des scénarios décrits avec un alphabet spécifique à un vocabulaire musical donné ou en termes de descripteurs musicaux adaptés (par exemple des profils de densité ou d’énergie) peuvent permettre d’aborder de nouveaux modes de guidage de l’improvisation musicale.

Vendredi 27 mars 2015 à 15h, à l’EHESS, 105 bd Raspail, 75006 Paris, salle 2

Vittorio Loreto
Sapienza University of Rome, Physics Dept., & Institute for Scientific Interchange (ISI), Torino, Italy
Triggering novelties and innovation in human activities
One new thing often leads to another. Such correlated novelties are a familiar part of daily life. They are also thought to be fundamental to the evolution of biological systems, human society, and technology. By opening new possibilities, one novelty can pave the way for others in a process that Kauffman has called « expanding the adjacent possible ». The dynamics of correlated novelties, however, have yet to be quantified empirically or modeled mathematically. Nowadays, thanks to the availability of extensive longitudinal records of human activity online, it has become possible to test whether everyday novelties crop up by chance alone, or whether one truly does pave the way for another. In this talk I will propose a simple mathematical framework that mimics the process of exploring a physical, biological or conceptual space that enlarges whenever a novelty occurs. The model predicts statistical laws for the rate at which novelties happen (analogous to Heaps’ law) and for the probability distribution on the space explored (analogous to Zipf’s law), as well as signatures of the hypothesized process by which one novelty sets the stage for another. These predictions have been tested on four data sets of human activity: the edit events of Wikipedia pages, the emergence of tags in annotation systems, the sequence of words in texts, and listening to new songs in online music catalogues. By quantifying the dynamics of correlated novelties, these results provide a starting point for a deeper understanding of the ever-expanding adjacent possible and its role in triggering innovations in biological, linguistic, cultural, and technological systems. I will highlight several interesting directions ahead, e.g.: the interplay between individual and collective effects, the different mechanisms supposedly leading to innovation as well as the relevant time-scales involved.

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Vendredi 13 mars 2015 à 15h, à l’EHESS, 105 bd Raspail, 75006 Paris, salle 2

Eric Goles
Facultad de Ingeniería y Ciencias, Universidad Adolfo Ibanez, Santiago, Chili, et Le Studium, La Loire Institute for Advances Studies, Orléans
Dynamics and complexity of majority decisions: application to discrete segregation social models
We present some computational complexity results related to the prediction problem in some classes of majority networks. That is, one considers the spreading of an infection on a graph, with a deterministic infection rule specifying under which conditions a vertex becomes infected given the state of its neighbours. The prediction problem is that of computing the stable configuration (fixed point) starting from a given initial configuration.
We first consider the « majority bootstrap percolation » model : if at least half of the neighbours of a vertex are already infected, then this vertex is also infected, and infected vertices remain infected forever. For this rule, we prove that, given an arbitrary connected graph, the prediction of a state of a vertex is P-Complete (difficult problem) if the family of networks admits maximum degree ≥ 5, and it is in NC (easy problem) when the maximum degree is ≤ 4.
Next, for the infection rule given by the majority function, we prove that the prediction for planar networks remains difficult (P-complete).
Also we will present the the pioneer discrete social model proposed in the 40’s by J.M.Sakoda. The social space where interactions occur is a checkerboard lattice with empty sites and two groups of individuals which moves following positive, neutral or negative attitudes. There are 45 attitudes interactions matrices. We will characterize the dynamical behavior associated to each one. As a particular case we recover the well known Schelling’s segregation model.

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Vendredi 27 février 2015 à 15h, à l’EHESS, 105 bd Raspail, 75006 Paris, salle 2

Pierluigi Contucci
Dip. di Matematica, Universita di Bologna
The concept of ‘social action’ (Max Weber) from the point of view of the hard sciences
The seminar will review the concept of « social action » introduced by Max Weber. A quantitative framework based on statistical physics ideas will be introduced with the purpose to identify social action from rich databases on human behaviour of large groups. The relation with the Mc Fadden discrete choice theory, widely used in economics, will be discussed. Two case studies will be illustrated on immigration data and integration quantifiers in Spain and Italy. Some consequences on the social network of trust will be derived.

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Vendredi 20 février 2015 à 15h, lieu inhabituel : Institut des Systèmes Complexes Paris Ile-de France (ISC-PIF, 113 rue Nationale, 75013 Paris http://iscpif.fr)

Isabelle Guyon
ChaLearn & ClopiNet, Berkeley, USA
La reconstruction de réseaux : la contribution des Défis en Machine Learning
Les réseaux d’influence se retrouvent à tous les niveaux des systèmes physiques, biologiques et sociaux: réseaux climatiques, réseaux de gènes, réseaux de neurones, et réseaux sociaux en sont quelques exemples. Ces réseaux ne sont pas seulement descriptifs d’un «état de la nature», ils nous permettent de faire des prédictions telles que la prévision des conditions météorologiques, l’évaluation de l’effet possible d’un médicament, la localisation d’un foyer épileptique, et la prévision de la propagation des épidémies. Ceci nous permet alors d’intervenir pour obtenir les résultats souhaités: évacuer les populations d’une région avant qu’elle soit frappée par un ouragan, administrer un traitement, vacciner, etc. Mais la connaissance de la structure du réseau est une condition préalable à l’application de ces méthodes, et cette structure peut être très difficile et coûteuse à obtenir avec des moyens traditionnels. Par exemple, la communauté médicale s’appuie sur les essais cliniques, qui coûtent des millions de dollars; la communauté des neurosciences analyse des images de microscopie électronique, ce qui prend des années avant d’établir la connectivité de 100 neurones (alors que le cerveau en contient des milliards).
Cette présentation examinera les avancées qui ont été faits dans les méthodes de reconstruction de réseaux fondées uniquement sur des données d’observation. De grands progrès ont été récemment réalisés grâce à l’apprentissage des machines (machine learning). Nous analyserons les résultats de plusieurs défis que nous avons organisés, qui pointent vers de nouvelles méthodes simples et pratiques.

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Vendredi 13 février 2015 à 15h, à l’EHESS, 105 bd Raspail, 75006 Paris, salle 3

Bertrand Jouve
Directeur de Recherche CNRS, FRAMESPA/IMT – Toulouse
Utilisation de la théorie des graphes pour l’étude de données d’histoire médiévale et plus…
Nous montrons comment des outils classiques ou nouveaux de la théorie des graphes pour l’analyse de réseaux peuvent être utilisés pour étudier des sources médiévales. Le traitement à grande échelle d’informations contenus dans des contrats agraires ou des registres fiscaux (compoix) dès 1250 permet de proposer des formes d’organisations sociales qui apportent de nouveaux points de vue à quelques grandes questions posés par les historiens.

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Vendredi 9 janvier 2015 à 15h, à l’EHESS, 105 bd Raspail, 75006 Paris, salle 3

Etienne Côme
IFSTTAR, Paris
Fouille de données billettiques, quelques applications pour l’analyse des mobilités urbaines
Les traces numériques générées lors de nos déplacements urbains sont multiples, nous nous intéresserons dans cet exposé aux données récoltées par les systèmes de billettiques, en particulier dans le contexte des systèmes de vélos en libre service (VLS) et d’un réseau de transport urbain (concernant l’agglomération Rennaise). La première partie de l’exposé présentera le contexte et les enjeux liés aux questions de respect de la vie privée et de l’ouverture de certaines données en open-data. Nous présenterons ensuite différents travaux d’analyse exploratoire de ces données billettiques à l’aide d’algorithmes de clustering automatique, en nous plaçant dans le cadre des modèles à variables latentes. Nous analyserons ensuite les résultats obtenus et tenterons de montrer comment ces données et méthodes peuvent offrir un éclairage intéressant sur la dynamique des mobilités urbaines.

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Vendredi 12 décembre 2014 à 15h, à l’EHESS, 105 bd Raspail, 75006 Paris, salle 3

Dominique Cardon
Orange Labs
Topologie de la visibilité dans les communautés du web
Cet exposé propose une analyse, conduite avec Camille Roth, des différentes formes de communautés de l’Internet et des trajectoires permettant d’y acquérir de la visibilité. Notre approche s’appuie sur un corpus de sites et blogs français étiquetés dans une communauté en fonction de leur thématique principale (technologie, maison, cuisine, politique, etc.). A partir d’un modèle proposant une caractérisation des sites en fonction des liens entrants et sortants à l’intérieur ou à l’extérieur de leur communauté, nous proposons une cartographie des différentes positions structurales au sein des communautés et une approche dynamique des trajectoires des sites au sein de cette carte au cours des 15 derniers mois. Cette recherche permet de mettre en évidence l’opposition entre deux manières de capitaliser de l’autorité sur Internet : soit par la construction d’échanges numériques au sein de sa communauté, soit en exploitant au sein de sa communauté une notoriété construite à l’extérieur d’Internet. Ce modèle descriptif permet de conduire une analyse sociologique de la variété des ressources (autorité relationnelle, prestige, soutien institutionnel ou marchand, médiatisation, etc.) mobilisées pour construire la réputation d’un site sur le web. Derrière le terme unifiant de « communauté », il est ainsi possible de dégager des structures topologiques différentes en fonction du thème qui rassemble les sites ou blogs dans le même ensemble. Une analyse compréhensive des communautés Politique, Cuisine et Technologie permet d’illustrer cette variété et de donner des exemples de trajectoires conduisant à la célébrité.

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Vendredi 28 novembre 2014 à 15h, à l’EHESS, 105 bd Raspail, 75006 Paris, salle 3

Christian Borghesi
Laboratoire de physique théorique et modélisation – Université de Cergy-Pontoise
Effets de taille quasi universels dans les groupes : élections locales et nombre de représentants
L’étude quantitative dans dix pays de la participation électorale dans les élections locales, lorsque l’élection ne concerne que le groupe de votants, a montré une statistique quasi universelle en fonction de la taille de la population. Ces résultats s’accordent avec une distribution hiérarchique des groupes en sous-groupes, dans laquelle un groupe de N agents serait constitué d’environ N^δ(avec δ ≈ 1/3) sous-groupes. Curieusement, cette forme de répartition des groupes en sous-groupes se retrouve dans le nombre de représentants démocratiques que se dote une population donnée, et ce aux échelles municipale, régionale et nationale. Ce séminaire pourra susciter une discussion sur l’origine possible de cette loi de décomposition des groupes en sous-groupes.

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