La prolifération des réseaux sociaux et des données à caractère personnel apporte de nombreuses possibilités de développement de nouvelles applications. Au même temps, la disponibilité de grandes quantités de données à caractère personnel soulève des problèmes de confidentialité et de sécurité. Dans cette thèse, nous développons des méthodes pour identifier les différents comptes d'un utilisateur dans des réseaux sociaux. Nous étudions d'abord comment nous pouvons exploiter les profils publics maintenus par les utilisateurs pour corréler leurs comptes. Nous identifions quatre propriétés importantes - la disponibilité, la cohérence, la non-impersonabilite, et la discriminabilité (ACID) - pour évaluer la qualité de différents attributs pour corréler des comptes. On peut corréler un grand nombre de comptes parce-que les utilisateurs maintiennent les mêmes noms et d'autres informations personnelles à travers des différents réseaux sociaux. Pourtant, il reste difficile d'obtenir une précision suffisant pour utiliser les corrélations dans la pratique à cause de la grandeur de réseaux sociaux réels. Nous développons des schémas qui obtiennent des faible taux d'erreur même lorsqu'elles sont appliquées dans les réseaux avec des millions d'utilisateurs. Ensuite, nous montrons que nous pouvons corréler les comptes d'utilisateurs même si nous exploitons que leur activité sur un les réseaux sociaux. Ça sa démontre que, même si les utilisateurs maintient des profils distincts nous pouvons toutefois corréler leurs comptes. Enfin, nous montrons que, en identifiant les comptes qui correspondent à la même personne à l'intérieur d'un réseau social, nous pouvons détecter des imitateurs. / The proliferation of social networks and all the personal data that people share brings many opportunities for developing exciting new applications. At the same time, however, the availability of vast amounts of personal data raises privacy and security concerns.In this thesis, we develop methods to identify the social networks accounts of a given user. We first study how we can exploit the public profiles users maintain in different social networks to match their accounts. We identify four important properties – Availability, Consistency, non- Impersonability, and Discriminability (ACID) – to evaluate the quality of different profile attributes to match accounts. Exploiting public profiles has a good potential to match accounts because a large number of users have the same names and other personal infor- mation across different social networks. Yet, it remains challenging to achieve practically useful accuracy of matching due to the scale of real social networks. To demonstrate that matching accounts in real social networks is feasible and reliable enough to be used in practice, we focus on designing matching schemes that achieve low error rates even when applied in large-scale networks with hundreds of millions of users. Then, we show that we can still match accounts across social networks even if we only exploit what users post, i.e., their activity on a social networks. This demonstrates that, even if users are privacy conscious and maintain distinct profiles on different social networks, we can still potentially match their accounts. Finally, we show that, by identifying accounts that correspond to the same person inside a social network, we can detect impersonators.

Au début des années 2000, le secteur électronique apparaissait encore comme un secteur d'avenir incorporant les nouvelles technologies les plus prometteuses. Pourtant, un constat semble s'imposer depuis : les entreprises japonaises, leaders du secteur depuis les années 1980, rencontrent de sérieuses difficultés pour réaliser un niveau de profit acceptable et perdent continuellement leurs parts de marché au profit de firmes provenant de pays émergents. Doit-on revoir le lien qui lie mutations technologiques et profit ? Doit-on repenser la relation entre le positionnement des leaders et la rentabilité ? Nous aborderons ces questions en nous appuyant notamment sur la mutation technologique que représente l'arrivée du numérique. Nous verrons que cette technologie a de nombreuses conséquences sur les structures du secteur EGP (du fait de la "modularité" de l‟architecture des produits, de la "convergence" des marchés et des fonctions et de la "reproductibilité" des innovations) et que cela transforme les enjeux concurrentiels de ce secteur. Parallèlement, nous aborderons le problème de la rentabilisation de l'innovation qui est au cœur des stratégies des firmes. Autour de cette question, nous réaliserons des études de cas de firmes représentatives (Sony, Panasonic, Samsung et Sharp) ; nous nous appuyons sur les stratégies différentes qui dépendent du positionnement des firmes (les leaders/suiveurs) et de la finalité des celles-ci (les innovateurs/imitateurs).