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CONTACT:
DESCRIPTION:Date :  2026-06-29Lieu : Plateforme PFIA\, à Arras\nLundi 29 ju
 in à Arras\nDans le cadre de la Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFI
 A) : (https://pfia26.cril.fr/)\n                   Atelier INTERACT \n
\nA
 vec le soutien du GDR MADICS (atelier GRASP )\n
\n————————————————————————
 ——————\nCes dernières années\, la recherche sur les réseaux sociaux a cond
 uit au développement de techniques sophistiquées issues de la théorie des 
 graphes\, des techniques d’apprentissage automatique\, de fouille de donné
 es et d’économétrie pour l’analyse des réseaux et la prédiction de comport
 ements individuels. La compréhension et l’analyse des relations sociales d
 ans les réseaux grâce à l’analyse des réseaux ouvrent de nombreuses perspe
 ctives de recherche en sociologie\, littérature\, médias\, biologie\, info
 rmatique\, sport\, etc.\nEn particulier\, pour fournir des recommandations
  de politiques publiques (santé\, environnement\, éducation\, travail)\, i
 l est important d’identifier des effets de réseaux. En effet\, de nombreus
 es études montrent que les comportements individuels s’inscrivent dans un 
 ensemble d’interactions sociales. Les individus interagissent de multiples
  façons et tendent à imiter et à apprendre des autres\, en particulier de 
 ceux appartenant à leur environnement proche\, tels que leurs familles\, a
 mis\, collègues ou voisins. L’influence de ces interactions sur le comport
 ement individuel est appelée “effets de pairs”. Cette définition est intui
 tive\, mais l’identification empirique des effets de pairs reste difficile
  à démontrer\, et des communautés variées se sont penchées sur cette probl
 ématique. L’analyse des effets de pairs et plus généralement des comportem
 ents des individus dans un réseau représentent un défi scientifique notamm
 ent lié (a) à la nature potentiellement volumineuse\, et complexe des donn
 ées issues de graphes de données sociales (e.g. liens sociaux multiples\, 
 incomplétude des liens observés ou déclarés\, choix des variables caractér
 isant des individus\, données d’enquêtes ou issues d’essais randomisés con
 trôlés)\, et (b) à la difficulté de définir des modèles permettant de déga
 ger des hypothèses causales et des explications sur le comportement des in
 dividus ou de sous-ensemble d’individus.\nL’analyse des réseaux sociaux pe
 ut répondre à différentes problématiques multi- disciplinaires\, notamment
  l’identification des experts ou des communautés d’expertise dans un domai
 ne particulier\, la cartographie des sujets sur lesquels portent les inter
 actions\, la manière dont les infections et les opinions se propagent\, ou
  encore l’effet d’un traitement dans une population (i.e vaccin\, message)
 .\nL’atelier aura pour objectif de favoriser les échanges interdisciplinai
 res sur la problématique de l’analyse des réseaux sociaux et de mieux comp
 rendre les avantages et les limites des approches de chacun\, et leurs pos
 sibles complémentarités.\n Liste des thématiques (non exhaustive) :\n	•	Appr
 entissage supervisé et non supervisé dans des données graphes\n	•	Apprentiss
 age de règles\, GNN\, Clustering de Graphes\, Fouille de graphes\n	•	Identif
 ication de sous-populations\, de profils\, de communautés dans des graphes
  d’interactions\n	•	Analyse et Fouille de Réseaux sociaux : détection de com
 munautés\, recherche de motifs fréquents dans des graphes\, évolution de r
 éseaux\, prévision de liens\, modèles de diffusion\n	•	Econométrie des résea
 ux\, économie comportementale et expérimentale\, modèles statistiques\, ca
 usalité\, …\n	•	Systèmes d’aide à la décision\, prédiction de comportement\,
  effet de pair\, …\nSoumissions\nLes soumissions se feront sous format pdf
  via le site Easychair (https://easychair.org/conferences/?conf=interactpf
 ia26). Les soumissions prendront la forme d’un résumé de 2 pages à 6 pages
 \, en suivant le style PFIA 2026. Elles peuvent être rédigées en français 
 ou en anglais. Chaque soumission fera l’objet d’une évaluation par plusieu
 rs membres du comité de programme. Les articles sélectionnés donneront lie
 u à des présentations orales en français\, sauf impossibilité majeure. Les
  actes de la journée seront regroupés dans un document pdf publié en ligne
 .\n Dates importantes\n	•	Date limite de soumission des articles : 15 avril 
 2026\n	•	Notification aux auteurs : 6 mai 2026\n	•	Date de la journée : 29 jui
 n 2026\nComité de programme (en cours de construction)\n	•	Hadhami El Ouni\,
  LIPN\, Université Sorbonne Paris Nord\n	•	Mathieu Lambotte\, CREM\, Univers
 ité de Rennes\n	•	Maria Rifqi\, LEMMA University Paris-Panthéon-Assas\n	•	Thib
 aut Soulard\, LISN\, Université Paris Saclay\n	•	Danai Symeonidou\, INRAE Mo
 ntpellier\nComité d’organisation de l’atelier\n	•	Noémi Berlin\, EconomiX\, 
 Université de Nanterre\n	•	Nathalie Pernelle\, LIPN\, Université Sorbonne Pa
 ris Nord\n	•	Céline Rouveirol\, LIPN\, Université Sorbonne Paris Nord\n	•	Caro
 le Treibich\, Laboratoire d’Economie Appliquée de Grenoble\n \nLien direct
 \n\nNotre site web : www.madics.fr\nSuivez-nous sur Tweeter : @GDR_MADICS
 \nPour vous désabonner de la liste\, suivre ce lien.
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SUMMARY:Appel à communication Atelier INTERACT @plateforme PFIA à Arras\, l
 e 29 juin /deadline 15 avril
URL:https://www.madics.fr/event/conf601/
X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:<!DOCTYPE HTML PUBLIC '-//W3C//DTD HTML 3.2//E
 N'>\\n<HTML>\\n<HEAD>\\n<TITLE></TITLE>\\n</HEAD>\\n<BODY><p><strong>Date 
 : </strong> 2026-06-29<br /><strong>Lieu : </strong>Plateforme PFIA\, à Ar
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 ntelligence Artificielle (PFIA) : (https://pfia26.cril.fr/)<br />\n       
           <b>  Atelier INTERACT <b><br />\n
<br />\nAvec le soutien du GDR
  MADICS (atelier GRASP )<br />\n
</p>\n<p>——————————————————————————————<b
 r />\nCes dernières années\, la recherche sur les réseaux sociaux a condui
 t au développement de techniques sophistiquées issues de la théorie des gr
 aphes\, des techniques d’apprentissage automatique\, de fouille de données
  et d’économétrie pour l’analyse des réseaux et la prédiction de comportem
 ents individuels. La compréhension et l’analyse des relations sociales dan
 s les réseaux grâce à l’analyse des réseaux ouvrent de nombreuses perspect
 ives de recherche en sociologie\, littérature\, médias\, biologie\, inform
 atique\, sport\, etc.<br />\nEn particulier\, pour fournir des recommandat
 ions de politiques publiques (santé\, environnement\, éducation\, travail)
 \, il est important d’identifier des effets de réseaux. En effet\, de nomb
 reuses études montrent que les comportements individuels s’inscrivent dans
  un ensemble d’interactions sociales. Les individus interagissent de multi
 ples façons et tendent à imiter et à apprendre des autres\, en particulier
  de ceux appartenant à leur environnement proche\, tels que leurs familles
 \, amis\, collègues ou voisins. L’influence de ces interactions sur le com
 portement individuel est appelée “effets de pairs”. Cette définition est i
 ntuitive\, mais l’identification empirique des effets de pairs reste diffi
 cile à démontrer\, et des communautés variées se sont penchées sur cette p
 roblématique. L’analyse des effets de pairs et plus généralement des compo
 rtements des individus dans un réseau représentent un défi scientifique no
 tamment lié (a) à la nature potentiellement volumineuse\, et complexe des 
 données issues de graphes de données sociales (e.g. liens sociaux multiple
 s\, incomplétude des liens observés ou déclarés\, choix des variables cara
 ctérisant des individus\, données d’enquêtes ou issues d’essais randomisés
  contrôlés)\, et (b) à la difficulté de définir des modèles permettant de 
 dégager des hypothèses causales et des explications sur le comportement de
 s individus ou de sous-ensemble d’individus.<br />\nL’analyse des réseaux 
 sociaux peut répondre à différentes problématiques multi- disciplinaires\,
  notamment l’identification des experts ou des communautés d’expertise dan
 s un domaine particulier\, la cartographie des sujets sur lesquels portent
  les interactions\, la manière dont les infections et les opinions se prop
 agent\, ou encore l’effet d’un traitement dans une population (i.e vaccin\
 , message).<br />\nL’atelier aura pour objectif de favoriser les échanges 
 interdisciplinaires sur la problématique de l’analyse des réseaux sociaux 
 et de mieux comprendre les avantages et les limites des approches de chacu
 n\, et leurs possibles complémentarités.</p>\n<p><b> Liste des thématiques
  (non exhaustive) :<b><br />\n	•	Apprentissage supervisé et non supervisé da
 ns des données graphes<br />\n	•	Apprentissage de règles\, GNN\, Clustering 
 de Graphes\, Fouille de graphes<br />\n	•	Identification de sous-populations
 \, de profils\, de communautés dans des graphes d’interactions<br />\n	•	Ana
 lyse et Fouille de Réseaux sociaux : détection de communautés\, recherche 
 de motifs fréquents dans des graphes\, évolution de réseaux\, prévision de
  liens\, modèles de diffusion<br />\n	•	Econométrie des réseaux\, économie c
 omportementale et expérimentale\, modèles statistiques\, causalité\, …<br 
 />\n	•	Systèmes d’aide à la décision\, prédiction de comportement\, effet de
  pair\, …</p>\n<p><b>Soumissions<b><br />\nLes soumissions se feront sous 
 format pdf via le site Easychair (https://easychair.org/conferences/?conf=
 interactpfia26). Les soumissions prendront la forme d’un résumé de 2 pages
  à 6 pages\, en suivant le style PFIA 2026. Elles peuvent être rédigées en
  français ou en anglais. Chaque soumission fera l’objet d’une évaluation p
 ar plusieurs membres du comité de programme. Les articles sélectionnés don
 neront lieu à des présentations orales en français\, sauf impossibilité ma
 jeure. Les actes de la journée seront regroupés dans un document pdf publi
 é en ligne.</p>\n<p><b> Dates importantes<b><br />\n	•	Date limite de soumis
 sion des articles : 15 avril 2026<br />\n	•	Notification aux auteurs : 6 mai
  2026<br />\n	•	Date de la journée : 29 juin 2026</p>\n<p><b>Comité de progr
 amme (en cours de construction)<b><br />\n	•	Hadhami El Ouni\, LIPN\, Univer
 sité Sorbonne Paris Nord<br />\n	•	Mathieu Lambotte\, CREM\, Université de R
 ennes<br />\n	•	Maria Rifqi\, LEMMA University Paris-Panthéon-Assas<br />\n	•
 	Thibaut Soulard\, LISN\, Université Paris Saclay<br />\n	•	Danai Symeonidou\
 , INRAE Montpellier</p>\n<p><b>Comité d’organisation de l’atelier<b><br />
 \n	•	Noémi Berlin\, EconomiX\, Université de Nanterre<br />\n	•	Nathalie Perne
 lle\, LIPN\, Université Sorbonne Paris Nord<br />\n	•	Céline Rouveirol\, LIP
 N\, Université Sorbonne Paris Nord<br />\n	•	Carole Treibich\, Laboratoire d
 ’Economie Appliquée de Grenoble<br />\n </p>\n<p><a href='https://pfia26.c
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 hr />\n<p><span style='font-size: 60%'>Notre site web : <a href='http://ww
 w.madics.fr/'>www.madics.fr</a><br />\nSuivez-nous sur Tweeter : @GDR_MADI
 CS<br />\nPour vous désabonner de la liste\, suivre <a href='http://www.ma
 dics.fr/intranet/adhesion/desabonnement'>ce lien</a>.</span></p>\n</BODY><
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