GRASP

 

Atelier GRASP

Effet de pair dans les graphes de données sociales

Responsables

Correspondant ComDIR : Nathalie Hernandez

Thématiques

Identification et estimation d’un effet de pair dans les graphes de données sociales, identification de sous-populations, problèmes liés à la collecte de données pour l’étude de l’effet de pair (biais), hypothèses causales.

Données concernées

Données relationnelles, graphes, données explicitant des relations sociales entre individus ou groupes d’individus.

Contexte scientifique

L’accès toujours croissant à des données de réseaux a fait émerger une importante littérature en économétrie et en informatique sur l’identification et l’estimation des effets de pairs. Tandis que les experts en économétrie ont souvent recours à des modèles linéaires en moyenne, les experts en informatique ont proposé des méthodes basées sur de l’apprentissage symbolique (apprentissage de règles, éventuellement dans des restrictions de la logique des prédicats du premier ordre), de la fouille de graphes attribués ou sur des approches d’apprentissage profond (GNN). L’atelier proposé a des thématiques communes avec l’Analyse de Réseaux Sociaux (Social Network Analysis), domaine également pluridisciplinaire. Le but est plus particulièrement au sein de cet atelier de s’intéresser à la prédiction d’une variable cible attachée à un sommet du réseau social, plutôt par exemple de prédire l’évolution de réseau social en lui-même (prévision de lien).

Liens avec GT MADICS :
L’atelier a des liens thématiques avec le groupe de travail du GDR MADICS RECAST, nous mettons dans l’atelier tout particulièrement l’accent sur l’impact de données d’interactions pour la prédiction de variables cibles de décision, ces variables pouvant être simples – par exemple, un comportement ou un changement de comportement – ou structurées (comme une liste de choix ordonnée).

Liens avec autres GDR :
L’apprentissage dans des données relationnelles relève également partiellement de problématiques du GDR RADIA (notamment le GT Explicon, Explication et Confiance) car il est crucial de pouvoir justifier des décisions prises par les modèles proposés, ainsi que le GT MHyIA (Modèles Hybrides) puisque l’on s’intéresse à comparer des modèles de natures très différentes.

 

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Évènements à venir

Agenda
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October 2026 Oct 2026
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Oct
6
Tue
2026
Journée Workshop — Neurosymbolic Methods and Their Applications in Data Science
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Oct 6 all-day
Une journée de conférences ouverte aux chercheurs et étudiants

Dans le cadre du workshop international « Neurosymbolic Methods and Their Applications in Data Science », les GDR MaDiCS et RADIA organisent une journée de conférences consacrée aux méthodes neuro-symboliques et à leurs applications en science des données.

Cette journée, ouverte aux chercheurs et étudiants, sera l’occasion de découvrir des travaux récents dans ce domaine émergent et d’échanger avec des spécialistes internationaux.

Date : 6 octobre 2026
Lieu : Amphithéâtre du bâtiment IMAG, campus universitaire de Grenoble 150 Pl. du Torrent, 38400 Saint-Martin-d’Hères – Saint Martin d’Hères (France) – Plan d’accès

Programme à venir

Participation

La participation à cette journée est gratuite, mais l’inscription est obligatoire.

Inscription : https://forms.gle/XdKnMxs2F6oKtorj6

Nous invitons les chercheurs et étudiants intéressés par l’IA, la science des données et les approches neuro-symboliques à participer à cette journée d’échanges.

Organisation

Cette journée est organisée dans le cadre des activités des :

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Categories: MaDICS ·Journées
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