Méthodes spectrales d’inférence sur les graphes parcimonieux
Alaa Saade (LPS)

Face au déluge actuel de données principalement non structurées, les graphes ont démontré, dans une variété de domaines scientifiques, leur importance croissante comme language abstrait pour décrire des interactions complexes entre des objets complexes. L’un des principaux défis posés par l’étude de ces réseaux est l’inférence de propriétés macroscopiques à grande échelle, affectant un grand nombre d’objets ou d’agents, sur la seule base des interactions microscopiques qu’entretiennent leurs constituants élémentaires. La physique statistique, créée précisément dans le but d’obtenir les lois macroscopiques de la thermodynamique à partir d’un modèle idéal de particules en interaction, fournit une intuition décisive dans l’étude des réseaux complexes.