Une description précise de la structure mésoscopique des réseaux complexes permet de modéliser efficacement les processus de propagation sur réseaux ainsi que la croissance de ces derniers. Cette structure s’exprime en termes d’une décomposition en communautés (ou groupes denses de noeuds structurellement rapprochés), de sorte que l’identification d’une organisation optimale constitue un problème de décision de classe NP-difficile. Plusieurs algorithmes récents permettent d’obtenir des solutions approchées dans un temps polynomial. Toutefois, la nature ad hoc de ces algorithmes rend difficile l’évaluation de leurs qualités et de leurs faiblesses. Cet ouvrage fait état d’un formalisme analytique unifiant la théorie de la détection communautaire via une description matricielle. Dans un premier temps, on démontre qu’une grande classe d’algorithmes de détection est équivalente à un problème d’optimisation dont la solution approximative peut être obtenue par la décomposition spectrale de matrices de coût, fonction de la structure du réseau à l’étude. Ces développements établissent un cadre théorique permettant l’étude rigoureuse d’algorithmes ad hoc, et mènent également à un algorithme de détection original, basé sur des principes fondamentaux d’optimisation continue. Dans un deuxième temps, il est démontré par le biais de la théorie des matrices aléatoires que, pour une classe particulière de réseaux, la structure communautaire (ici a priori connue) laisse une empreinte aisément identifiable dans le spectre des matrices de coût associées. Ces deux points de vue complémentaires, optimisation spectrale et théorie des matrices aléatoires, donnent accès à de nouvelles observations importantes qu’une simple étude numérique ne peut expliquer, tel l’apparition d’une limite de détection intrinsèque. Ces développements analytiques restent toutefois confinés à des modèles de réseaux simples. Pour des problèmes plus complexes, une approche numérique est préconisée. On introduit donc une méthode heuristique de détection permettant d’améliorer les performances de tout algorithme imparfait. Dans la perspective de calibrer cette méthode, on présente également un processus de croissance local polyvalent qui produit des réseaux réalistes possédant une structure communautaire connue. / A precise description of the mesoscopic structure of complex systems is necessary to improve models of the dynamical processes on and of networks. However, knowledge of this structure comes at great cost, since finding a optimal decomposition in communities is a problem that belongs to the NP hard complexity class. Multiple recent algorithms yield approximate solutions in polynomial time. Most of these algorithms are collections of ad hoc methods, such that only extensive numerical studies lead to insightful comparisons. In this thesis, we present the basis of a unified theory of community detection, which builds upon recent advances of the spectral theory of complex networks. First, we prove that a large class of detection algorithm is equivalent to an optimization problem that can be solved approximately though the spectral decomposition of a very general cost matrix. Within this framework, otherwise ad hoc algorithms can be studied analytically and rigorously. This point of view also leads to a new, original and first-principled spectral detection algorithm. Second, using random matrix theory, we generalize existing results and prove that the spectrum of a class of modular networks contains valuable information on their mesoscopic structure. These complementary approaches, spectral optimization and random matrix theory, give powerful insights into the spectral theory of complex networks, and their relevance to community structure. These analytical results are unfortunately not yet generalizable to arbitrary networks. For complex cases, we prefer a purely numerical approach. Hence, we introduce a heuristic method that drastically improves the efficiency of existing, imperfect algorithms. To test this method, we also present a local growth process that produces realistic modular networks with known community structure. These networks can then be used as versatile benchmarks.

L’internet, le cerveau humain et bien d’autres sont des systèmes complexes ayant un grand nombre d’éléments qui interagissent fortement entre eux selon leur structure. La science des réseaux complexes, qui associe ces éléments et interactions respectivement à des noeuds et liens d’un graphe, permet aujourd’hui de mieux les comprendre grâce aux types d’analyses quantitatives qu’elle rend possible. D’une part, elle permet de définir une variété de propriétés structurelles menant vers une classification de ces systèmes. D’autre part, la compréhension de l’émergence de ces propriétés grâce à certains modèles stochastiques de réseaux devient réalité. Dans les dernières années, un effort important a été déployé pour identifier des mécanismes d’évolution universels pouvant expliquer la structure des réseaux complexes réels. Ce mémoire est consacré à l’élaboration d’un de ces mécanismes de croissance universels basé sur la théorie de la géométrie des réseaux complexes qui stipule que les réseaux sont des objets abstraits plongés dans des espaces métriques de similarité où la distance entre les noeuds affecte l’existence des liens. Au moyen de méthodes d’analyse avancées, la caractérisation complète de ce mécanisme a été établie et permet le contrôle de plusieurs propriétés structurelles des réseaux ainsi générés. Ce mécanisme général pourrait expliquer, du moins de manière effective, la structure d’un nombre important de systèmes complexes dont la formation est, encore aujourd’hui, mal comprise. / The internet and the human brain among others are complex systems composed of a large number of elements strongly interacting according to their specific structure. Nowadays, network science, which construes these elements and interactions respectively as nodes and links of a graph, allows a better understanding of these systems thanks to the quantitative analysis it oers. On the one hand, network science provides the definition of a variety of structural properties permitting their classification. On the other hand, it renders possible the investigation of the emergence of these properties via stochastic network models. In recent years, considerable efforts have been deployed to identify universal evolution mechanisms responsible for the structure of real complex networks. This memoir is dedicated to one of these universal growth mechanisms based on the network geometry theory which prescribes that real networks are abstract objects embedded in similarity metric spaces where the distance between nodes aect the existence of the links. Thanks to advanced analysis methods, the complete characterization of the mechanism has been achieved and allows the control of structural properties over a wide range. This general mechanism could explain, at least effectively, the structure of a number of complex systems for which the evolution is still poorly understood.

Pour modéliser des systèmes complexes où un grand nombre d’éléments interagissent, la science des réseaux offre une approche systématique et universelle où les éléments sont représentés par des noeuds et les interactions par des liens. Cette science est devenu un incontournable pour l’étude des dynamiques stochastiques de propagation, servant à modéliser la transmission d’un virus ou quelconque type d’information qui se propage par contacts à l’intérieur d’une population. Un des aspects intéressants des dynamiques de propagation sur réseaux est l’émergence d’un phénomène collectif, prenant la forme d’une transition de phase au sens de la physique statistique, lorsque l’on varie le taux de transmission. Ce phénomène critique marque le moment où une fraction non nulle de la population sera affectée par le processus. Dans ce mémoire, on se consacre au développement de méthodes d’analyse pour caractériser la transition de phase des dynamiques de propagation sur réseaux. On s’intéresse plus particulièrement au modèle susceptible-infecté-susceptible sur réseaux aléatoires issus du modèle des configurations et variant temporellement. Nous proposons un cadre théorique pour l’étude de ce modèle, menant à une description autocohérente de l’état stationnaire du système. Cela nous permet d’obtenir plusieurs résultats analytiques associés au phénomène critique, notamment une expression implicite pour le seuil de transition de phase et des bornes pour la valeur des exposants critiques de certains observables. Ces résultats nous permettent de mieux comprendre le concept de transition de phase localisée et comment chaque classe de noeuds s’active au-delà du seuil d’épidémie. / To study complex systems where a large number of elements interact with each other, network science gives a systematic and universal approach using nodes and edges to represent the elements and their interactions. This has become a must for the study of stochastic propagation dynamics, used to model the transmission of viruses or any kind of information propagating through contacts within a population. One interesting aspect of propagation dynamics on networks is the emergence of a collective phenomenon, a phase transition from the statistical physics’ perspective, as the transmission rate is varied. This critical phenomenon is associated with a non-vanishing fraction of the population affected by the process. The purpose of this work is to develop new analysis methods to characterize the phase transition of propagation dynamics on networks. We investigate more particularly the susceptible-infected-susceptible dynamics on time-varying configuration model networks. We propose a theoretical framework for the study of this model, leading to a self-consistent description of the stationary state of the system. This allows us to obtain a number of analytical results concerning the critical phenomenon, such as an implicit expression for the epidemic threshold and bounds for the critical exponents of various observables. These results help us to understand the concept of localized phase transition and how each class of nodes activates beyond the epidemic threshold.

Afin de mieux se différencier vis à vis de la concurrence, l'entreprise doit aujourd'hui développer une nouvelle forme de valeur, liée à sa capacité à mettre en action ses connaissances. Les systèmes de management des connaissances sont des systèmes complexes qui permettent à l'entreprise d'organiser ses flux de compétences. La recherche que nous avons entreprise se destine à caractériser ces systèmes par l'utilisation de l'analyse systémique. Notre démarche s'est fondée sur la mise en place d'une grille de lecture de ces systèmes autour : d'une définition ontologique, autour de trois éléments (organisation, communauté, système d'information) ; d'une définition fonctionnelle, fondée sur les cinq facettes décrites par Michel Grundstein (repérer, préserver, actualiser, valoriser et manager) ; d'une définition génétique, appuyée sur les facteurs déterminants de succès des systèmes de management des connaissances développés par Agnès Lancini.<br />Cette grille de lecture a été déployée auprès du Groupe Vallourec, leader mondial du tube sans soudure, et a permis l'implantation de deux systèmes de management des connaissances et leur observation.

La caractéristique principale de la télévision, symbole emblématique des médias de masse depuis les années 50, est de proposer une distribution massive et rapide d'information à une audience étendue et hétérogène. La télévision, en devenant numérique, continue de présenter certaines caractéristiques propres aux médias de masse, mais propose désormais dans un même temps un certain nombre d'éléments (de l'ordre du choix ou des pratiques) propres aux nouvelles technologies offrant à l'usager un passage de la réception d'une diffusion indifférenciée à une navigation individualisée. Ces nouvelles caractéristiques m'ont amenée à observer les contours de cette évolution, et à m'interroger sur cette nouvelle relation entre télévision et usagers (et notamment sur la pérennité d'une forme de « culture télévisuelle »). En effet, l'exposition sélective aux messages télévisuels du fait du choix, l'usage des nouveaux outils associés, le rapprochement entre les médias neufs et anciens, etc. déterminent potentiellement de nouvelles pratiques télévisuelles qui tendent à s'individualiser et se techniciser. Le développement de cette « cybertélévision » entraînerait, entre autres, une atténuation probable des fonctions d'acculturation auprès d'un public large et s'éloignerait en cela du concept de média de masse.

Les systèmes envisagés par les sciences du vivant (génétique, agronomie, écologie etc.) sont pour la plupart des systèmes complexes. Depuis les années 1960, l'informatique permet aux équipes de recherche de représenter les systèmes qu'elles étudient sous la forme de programmes de simulation numérique. L'idée de réutiliser les programmes et de les assembler a donné naissance aux plateformes logicielles. Pour l'agronomie, l'enjeu des plateformes est de répondre aux questions posées par le Développement Durable impliquant durabilité écologique, viabilité économique et équité sociale. La thèse traite de questions sémantiques générées par l'assemblage de programmes. Pour notre étude, nous avons mis au point une trame d'analyse originale établie sur la base de travaux en cybernétique, ingénierie logicielle et intelligence artificielle. La trame considère les niveaux morphologique, syntaxique et sémantique des langages d'assemblage. Au travers de l'analyse d'exemples (MODCOM, OpenMI, VLE, APES, DSSAT et SEAMLESS-IF), nous montrons que les règles syntaxiques inhérentes aux langages d'assemblages limitent leur aptitude à représenter les systèmes complexes. Nous montrons aussi que l'efficience des métadonnées et ontologies, destinées à faire coïncider les entrées / sorties des programmes, dépend des aspects implicites ayant prévalu à la représentation des systèmes. Afin d'accéder à l'implicite, nous proposons de décrire le contenu du programme de façon formelle. Un modèle de description a été établi à partir de la linguistique pragmatique et de travaux en morphosyntaxe. L'interrogation partielle en mode direct permet de conférer une structure de description détaillée, basée sur les sept pronoms et adverbes que propose la langue française. Ce travail débouche sur la proposition d'un langage déclaratif de description de systèmes complexes.

La co-construction et la réutilisation de modèles font l'objet de plusieurs travaux dans le domaine de la simulation. Cependant, dans le domaine plus spécifique de la Simulation Orientée Agent (SOA), nous pouvons constater un manque sur ces deux points malgré un besoin fort de la part des thématiciens. 
La co-construction est essentielle pour optimiser la mise en commun du savoir de différents experts, mais nous faisons souvent face à des divergences de points de vue. Les méthodologies existantes pour la co-construction en SOA ne permettent qu'un faible niveau de collaboration entre thématiciens durant la phase initiale de modélisation, ainsi qu'entre les des thématiciens avec les modélisateurs ou les modélisateurs-informaticiens... Pour faciliter cette co-construction, nous proposons de suivre une méthodologie de conception favorisant cette collaboration. 
La réutilisation de modèle octroie un gain de temps significatif, une amélioration du modèle et l'apport de nouvelle connaissance. Les méthodologies en SOA dans ce domaine existent. Cependant, dans le spectre de réutilisation, elles sont souvent limitées au niveau du modèle complet ou de l'agent avec l'impossibilité de "descendre" plus bas. 
L'expérience de EDMMAS, un cas concret d'un modèle issu de trois réutilisations successives, nous a permis de constater une nouvelle complexité qui découle de la démultiplication des comportements des agents et crée un décalage conséquent entre le modèle opérationnel et le modèle conceptuel. Notre objectif est de promouvoir la réutilisation aussi bien des modèles, que des agents et de leurs comportements.Pour répondre à ces questionnements, nous proposons dans ce manuscrit une manière de codifier et d'intégrer la connaissance provenant de disciplines différentes dans le modèle, tout en utilisant des modules "composables" qui facilitent la réutilisation. Nous proposons (i) une nouvelle architecture Agent (aMVC), appliquée dans un cadre multidynamique (DOM), avec l'appui (ii) d'une approche méthodologique (MMC) basée sur la décomposition et réutilisation des comportements. 
Cet ensemble de propositions, (i) et (ii), permet de conduire un projet pluridisciplinaire de SOA avec un grand nombre d'acteurs, facilitant la co-construction des modèles grâce à l'instauration de nouvelles synergies entre les différents acteurs participant à la modélisation. Les concepteurs pourront travailler de manière autonome sur leur dynamique et la plateforme fera l'intégration de ces dernières en assurant la cohésion et la robustesse du système. Nos contributions offrent la capacité de créer les briques élémentaires du système de manière indépendante, de les associer et de les combiner pour former des agents, selon des dynamiques conformément à l'approche DOM. Elles permettent ainsi de comparer la logique selon différentes possibilités pour une même dynamique et d'ouvrir la perspective d'étudier un grand nombre d'alternatives de modélisation d'un même système complexe, et de les analyser ensuite à une échelle très fine. / Co-building and reuse of models are at the center of several studies in the field of simulation. However, in the more specific field ofMulti-Agent Based Simulation (MABS), there is a lack of methodology to resolve these two issues, despite a strong need by experts.Model co-building is essential to optimize knowledge sharing amongst different experts, but we often face divergent viewpoints. Existing methodologies for the MABS co-building allow only a low level of collaboration among experts during the initial phase of modeling, and between domain experts with modelers or computer scientists... In order to help this co-building, we propose and follow a methodology to facilitate this collaboration. Model reuse can provide significant time savings, improve models’ quality and offer new knowledge. Some MABS methodologies in this area exist. However, in the spectrum of reuse, they are often limited to a full model’s reuse or agent’s reuse with the impossibility of reusing smaller parts such as behaviors. The EDMMAS experiment was a concrete case of three successive model reuses. It allowed us to observe new complexity arising from the increase of agents’ behaviors. This creates a gap between operational model and conceptual model.Our goal is to promote the reuse of models, agents and their behaviors.To answer these questions, we propose in this thesis a new way to codify and integrate knowledge from different disciplines in the model, while using "composable"modules that facilitate reuse.We propose (i) a new agent architecture (aMVC), applied to a multidynamical approach (DOM), with the support (ii) of a methodology (MMC) based on the decompositionand reuse of behaviors.Proposals (i) and (ii) allow us to lead a multidisciplinary MABS project with a large number of actors, helping the co-building of models through the introduction of synergies among the different actors involved in the modeling. They can work independently on their dynamics and the platformwill integrate those, ensuring cohesion and robustness of the system. Our contributions include the ability to create the building blocks of the system independently, associate and combine them to formagents. This allows us to compare possibilities for the same dynamic and open the prospect of studyingmany alternate models of the same complex system, and then analyze at a very fine scale.

Les enjeux planétaires du développement durable et du réchauffement climatique remettent en cause le fonctionnement de nos sociétés. La transition énergétique se traduit notamment par l’augmentation de l’utilisation des énergies renouvelables et constitue ainsi le contexte de nos travaux. Dans le cadre d’un contrat CIFRE avec l’entreprise VALOREM, nous proposons des méthodologies pour le développement et la conception d’installations renouvelables soutenables. L’approche d’Ingénierie Des Modèles mise en place nous permet de garder une démarche scientifique cohérente entre une vue très générale du contexte d’insertion des renouvelables et une vision plus technique et opérationnelle pour le développement d’installations renouvelables. Dans un premier temps, nous avons décrit de manière macroscopique le contexte d’insertion des énergies renouvelables en France, en proposant un cadre conceptuel pour le développement de projet d’aménagement du territoire. Il permet l’analyse des systèmes sociotechniques en transition grâce à une formalisation UML2 d’une part, et une méthode d’évaluation de la durabilité d’un processus d’autre part. Nous avons illustré ce cadre sur deux cas d’étude : le succès du développement de la centrale hydro-éolienne de l’île d’El Hierro dans les Canaries et l’échec du barrage de Sivens dans le Tarn en France. Par comparaison, nous montrons que l’implication des parties prenantes sur l’ensemble du processus de développement est cruciale pour le succès d’un projet. Nous avons ensuite proposé une implémentation logicielle permettant le suivi et le pilotage de projet d’aménagement du territoire en temps réel à l’aide d’outils d’intelligence artificielle. Conscient des limites opérationnelles de notre proposition, nous avons décidé de changer de point de vue pour adopter une vision plus technique sur les énergies renouvelables. La transition énergétique fait évoluer le système électrique français d’un modèle centralisé vers un modèle décentralisé, ce qui amène VALOREM à reconsidérer ses propositions techniques de production d’énergies renouvelables. Entre autre, l’entreprise tend vers l’hybridation de ses centrales et constate le besoin d’un outil de dimensionnement en phase d’avant-projet, afin d’identifier les opportunités d’activités. Nous faisons donc la proposition d’un prototype logiciel qui se veut flexible en termes de modélisation des centrales de production hybrides renouvelables et en termes de définition des objectifs et contraintes à satisfaire. Il est codé en C++ et basé sur des modèles d’optimisation linéaires. Nous illustrons son opérationnalité sur quatre cas d’étude : deux orientés marché électrique et deux en autoconsommation (l’un isolé, l’autre connecté au réseau). Les résultats des études montrent que les coûts de stockage batterie sont trop élevés pour pouvoir envisager l’installation de batteries dans les centrales hybrides renouvelables. Les systèmes en autoconsommation connectés au réseau semblent être plus prometteurs. Enfin, nous terminons par une analyse environnementale de différentes sources de production électrique afin de déterminer celles vers lesquelles la transition énergétique doit être axée. Les résultats montrent que la biomasse, l’éolien et le PV au sol sont les moyens de production les plus propres. La conclusion de la thèse propose une réflexion ascendante en complexité vers l’implication des acteurs dans les modèles de processus de développement territoriaux.

Les systèmes complexes sont présents partout dans notre environnement : internet, réseaux de distribution d'électricité, réseaux de transport. Ces systèmes ont pour caractéristiques d'avoir un grand nombre d'entités autonomes, des structures dynamiques, des échelles de temps et d'espace différentes, ainsi que l'émergence de phénomènes. Ce travail de thèse se focalise sur la problématique du contrôle de tels systèmes. Il s'agit de déterminer, à partir d'une perception partielle de l'état du système, quelle(s) actions(s) effectuer pour éviter ou au contraire favoriser certains états globaux du système. Cette problématique pose plusieurs questions difficiles : pouvoir évaluer l'impact au niveau collectif d'actions appliqués au niveau individuel, modéliser la dynamique d'un système hétérogène (plusieurs comportements différents en interaction), évaluer la qualité des estimations issues de la modélisation de la dynamique du système. Nous proposons une architecture de contrôle selon une approche " equation-free ". Nous utilisons un modèle multi-agents pour évaluer l'impact global d'actions de contrôle locales avant d'appliquer la plus pertinente. Associée à cette architecture, une plateforme a été développée pour confronter ces idées à l'expérimentation dans le cadre d'un phénomène simulé de " free-riding " dans les réseaux d'échanges de fichiers pair à pair. Nous avons montré que cette approche permettait d'amener le système dans un état où une majorité de pairs partagent alors que les conditions initiales (sans intervention) feraient évoluer le système vers un état où aucun pair ne partage. Nous avons également expérimenté avec différentes configurations de l'architecture pour identifier les différents moyens d'améliorer ses performances / Complex systems are present everywhere in our environment: internet, electricity distribution networks, transport networks. This systems have as characteristics: a large number of autonomous entities, dynamic structures, different time and space scales and emergent phenomena. This thesis work is centered on the problem of control of such systems. The problem is defined as the need to determine, based on a partial perception of the system state, which actions to execute in order to avoid or favor certain global states of the system. This problem comprises several difficult questions: how to evaluate the impact at the global level of actions applied at a global level, how to model the dynamics of an heterogeneous system (different behaviors issue of different levels of interactions), how to evaluate the quality of the estimations issue of the modeling of the system dynamics. We propose a control architecture based on an ``equation-free'' approach. We use a multi-agent model to evaluate the global impact of local control actions before applying the most pertinent set of actions. Associated to our architecture, an experimental platform has been developed to confront the basic ideas or the architecture within the context of simulated ``free-riding'' phenomenon in peer to peer file exchange networks. We have demonstrated that our approach allows to drive the system to a state where most peers share files, despite given initial conditions that are supposed to drive the system to a state where no peer shares. We have also executed experiments with different configurations of the architecture to identify the different means to improve the performance of the architecture

Actuellement, les pratiques de Lean Management représentent un avantage compétitif pour la majorité des entreprises qui cherchent à améliorer leur performance dans un marché mondial très agressif. Le processus de mise en œuvre du Lean est très complexe ; il s'agit de se transformer en une nouvelle philosophie et de gérer l'entreprise - un changement de comportement. Ce document passe en revue la documentation relative aux pratiques de Lean Management et à l'incapacité de certaines entreprises à maintenir les résultats dans le temps, en particulier sur le décalage entre les objectifs du Lean et leurs efforts de mise en œuvre pour éliminer le gaspillage par l'amélioration des processus. La littérature a relevé plusieurs problèmes de gestion concernant ce problème, mais les principales raisons en sont, d'une part, une rupture des interfaces entre les aspects socio-techniques et, d'autre part, un besoin d'engagement réel de la part de la direction générale. Par conséquent, l'objectif de cet étude est de synthétiser et d'analyser ces difficultés Lean sur la base d'une pensée systémique dynamique et de proposer en plus, comme alternative à une proposition classique (linéarité) pour résoudre ces problèmes Leans, deux hypothèses : la contribution de la productivité qui réduit ces écarts, de manière plus globale ; en plus, sur l'approche de l'amélioration continue, qui permet de mesurer les"changements comportementaux" et encourage également la participation ; elle pose également le problème des performances chez des employés autonomes qui ont été documentés dans la documentation Lean