Reseaux

Slide 1: réseaux

Slide 2: C'est quoi un réseau ? • Un réseau est un ensemble de noeds ou pôles reliés entre eux par des canaux. Les structures en réseau se distinguent des structures hiérarchiques ou linéaires. Elles sont géneralement plus horizontales que verticales. Les liaisons entre les parties sont souples. • http://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau

Slide 3: réseau • Le terme générique “ réseau ” définit un ensemble d'entités (objets, personnes, etc.) interconnectées les unes avec les autres. Un réseau permet ainsi de faire circuler des éléments matériels ou immatériels entre chacune de ces entités selon des rôles bien définies. • http://www.commentcamarche.net/initiation/concept.php3

Slide 4: l'organisation en réseau • Les réseaux peuvent être complexes : ils ne fonctionnent ni sur le critère explicite du marché, ni selon celui de la hiérarchie. • L'hypothèse de base du réseau est le contrôle des ressources nécessaires à l'une des parties par l'autre et la possibilité de faire des économies en mettant en commun des ressources. • Les parties engagées dans une relation de réseau diffèrent leur droit de rechercher leur propre intérêt au détriment de celui des autres. L'allocation des ressources se fait non en fonction des individus, mais selon les relations qu'ils entretiennent. Ces relations sont coûteuses à entretenir et elles limitent donc les capacités des individus à s'adapter. Il en résulte une orientation mutuelle (définie comme que chaque partie attend de l'autre par rapport à la connaissance d'elle même qu'elle attend de sa part). • La multiplicité des liens créés : réputation amitié, altruisme, interdépendance devient partie intégrante de la relation. Les réseaux sont particulièrement efficaces dans le traitement de l'information. • http://rb.ec-lille.fr/recherche/Resume_Powell/index.html

Slide 5: Types d'organisation marché hiérarchie réseau base normative contrat -droits de relation salariale complémentarité propriété moyens de prix procédures relationnel communication méthode de droit et justice supervision réciprocité, réputation résolution des administrative conflits degré de flexibilité fort faible moyen degré d'engagement faible moyen à fort moyen à fort réciproque des parties ambiance précision, soupçon formel, bureaucratique ouvert, bénéfice mutuel lien entre les choix indépendance dépendance interdépendance des acteurs

Slide 6: Ou trouve-t-on des réseaux? • Institutions • Partenaires • Sous-traitants • Clusters (entreprises organisées en réseaux) • Poles de compétition • Groupement d'entreprises • Joint venture • Cooperatives? • Associations • Communautés • Academiques • Scientifiques • Gouvernement? • Réseaux sociaux en ligne • "Smart Mobs” • Réseaux informatique • Jeux vidéo multijoueurs

Slide 7: Pourquoi travailler en réseau? • La coopération peut être maintenue de façon viable dans le long terme. • L'incitation à apprendre et à faire circuler l'information permet de concrétiser rapidement les idés. • L'ouverture permet dʼêtre efficace même quand les ressources et l'environnement sont incertains • La mise en valeur de ressources immatérielles comme les connaissances tacites et la capacité d'innovation.

Slide 8: Loi de Sarnoff • La valeur d’un réseau (télévision) est proportionnelle au nombre de ses membres (spectateurs). • David Sarnoff, ~1930 • http://en.wikipedia.org/wiki/Sarnoff%27s_law

Slide 9: Loi de Metcalfe • L'utilité d'un réseau (télécom) est proportionnelle au carré du nombre de noeuds qui le composent (n²) • Robert Metcalfe, 1970 • http://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_de_Metcalfe

Slide 10: Loi de Reed • Les réseaux qui encouragent la construction de groupes qui communiquent créent une valeur qui croît de façon exponentielle avec la taille du réseau (2n). • David Reed, 1999 • http://wiki.crao.net/index.php/LoiDeReed • http://www.reed.com/dpr/

Slide 11: Sarnoff Metcalfe Reed Activité Recevoir une Connection Joindre/Créer émission pair à pair un groupe Exemples Radio E-mail eBay Annonces Facebook particuliers Valeur N N2 2N

Slide 12: http://ning.com

Slide 13: Réseau social • Un réseau social est un ensemble d'entités sociales telles que des individus ou des organisations sociales reliées entre elles par des liens créés lors des interactions sociales. Il se représente par une structure ou une forme dynamique d'un groupement social. • http://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_social

Slide 14: réseau “petit monde” six dégres de séparation Stanley Milgram, 1967 http://fr.wikipedia.org/wiki/Petit_monde

Slide 15: Réseau exponentiel • il existe une “connectivité moyenne” des noeds. La plupart des noeuds est connecté par un nombre donné de liens, et seulement très peu de noeds ont un degré différent de la moyenne. http://www.ihes.fr/~carbone/L5_AAGB_Networks.pdf

Slide 16: Réseau sans échelle • il n’y a pas de moyenne significative de liens. Le nombre de noeds ayant un nombre donné de connections simplement décrément quand le nombre de noeds augmente. Plusieurs noeds sont reliés au réseau par un seul arc; moins encore ont 2 arcs, moins en ont 3 etc. Au contraire que pour les réseaux exponentiels, il y a un nombre limité mais significatif de noeds ayant plusieurs connections. http://www.chsrf.ca/knowledge_transfer/pdf/digest_20060427_f.pdf • Une petite fraction de noeds “riches” possèdent denombreux liens tandis d’autres, “pauvres”, en ont très peu). Il est plus résistant aux ruptures aléatoires parce que les noeds pivots sont moins susceptibles de se rompre au hasard que leurs homologues moins abondants et moins liés. http://www.ihes.fr/~carbone/L5_AAGB_Networks.pdf

Slide 17: Le Nombre de Dunbar : 150 • Le nombre d'amis avec lesquels une personne peut entretenir une relation stable à un moment donné de sa vie est limité. Cette limite serait inhérente à la taille de notre néocortex. Elle est estimé à 150 personnes. • Robin Dunbar, 1993 • http://fr.wikipedia.org/wiki/Nombre_de_Dunbar

Slide 18: Réseaux sociaux en ligne

Slide 19: Intelligence Collective • L'intelligence collective déligne les capacités cognitives d'une communauté résultant des interactions multiples entre des membres (ou agents). Les éléments portés à la connaissance des membres de la communauté font qu'ils ne possèdent qu'une perception partielle de l'environnement et n'ont pas conscience de la totalité des éléments qui influencent le groupe. Des agents au comportement très simple peuvent ainsi accomplir des tâches apparemment très complexes grâce à un mécanisme fondamental appelé synergie. Sous certaines conditions particulières, la synergie créée par la collaboration fait émerger des facultés de représentation, de création et d'apprentissage supérieures à celles des individus isolés. Lʼétude de l'intelligence collective implique aussi lʼétude des limites des interactions entre membres d'un groupe, limites qui conduisent à des erreurs collectives parfois catastrophiques. • http://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_collective

Slide 20: http://gapingvoid.com

Slide 21: Analyse des réseaux sociaux • Centralité de degré La somme des liens vers les autres membres du réseau social. • Centralité d'intermédiarité Le degré auquel est lié un individu aux autres individus du réseaux social; la force avec laquelle un noed est directement connecté aux autres noeds qui ne sont pas nécessairement directement connectés les uns avec les autres; une intermédiarité; une liaison; un pont. En somme, c'est le nombre de gens auxquels une personne est connecté de façon indirecte, via ses liens directs. • Centralité de Proximité Le degré auquel un individu est près de tous les autres individus d'un réseau social (directement ou pas). Il reflète la possibilité d'accéder à l'information à la source dans le réseau social. Donc, la proximité est l'inverse de la somme de la distance géodésique entre chaque entité du réseau social. • Centralité de prestige Le degré d'importance d'un noed dans un réseau social. Cette mesure assigne des scores relatifs à chacun des noeds du réseau en se basant sur le principe que les connexions vers les noeds ayant les scores les plus élevés, contribuent davantage au score du noed en question que des connexions égales mais à de plus bas score. Le degré de contrainte est intimement lié à celui de prestige.

Slide 22: Analyse des réseaux sociaux • Centralisation de pouvoir La différence entre le nombre de liens pour chaque noed divisé par le nombre maximum possible de liens. Un réseau centralisé offrira davantage de ces liens dispersés autour d'un ou de quelques noeds, tandis qu'un réseau décentralisé est celui qui offrira une légère variation entre le nombre de liens que chaque noed possède. • Clustering coefficient Le coefficient d'agglomération, ou "Clustering coefficient", est une mesure de la vraisemblance que deux associés à un noeud soient associés entre eux. Un coefficient d'agglomération élevé indique une "tendance à la grégarité" élevée. • Degré de cohésion Le degré auquel les acteurs sont connectés directement les uns aux autres par des liens cohésifs. Les groupes sont identifiés en tant que cliques si chacun des acteurs est directement relié à tous les autres acteurs du groupe, ou en tant que cercle social si les liens sont moins endurcies via les contacts directs, ceux-ci sont imprécis, ou représentent structurellement des blocs cohésif, si une précision est exigé.

Slide 23: Analyse des réseaux sociaux • Degré de densité Le niveau individuel de densité est le degré auquel les liens d'un répondant sont connecté les uns avec les autres. La densité de réseau d'ego ou du réseau global correspond à la proportion de liens dans un réseau relativement au total de liens possibles. • Longueur du chemin La distance entre deux noeds dans un réseau. La moyenne de la longueur d'un chemin correspond à la moyenne de la distance entre chaque couple de noeds. • Radiality Le degré auquel un réseau dʼégo accède à de l'information hors du réseau et fournit de l'information et des influences nouvelles à son propre réseau. • Reach Le degré avec lequel n'importe quel membre d'un réseau peut atteindre les autres membres du réseau.

Slide 24: Analyse des réseaux sociaux • Équivalence structurale Se réfère au niveau auquel les acteurs se retrouvent comme possédant le même ensemble de liens que d'autres acteurs dans le système. Les acteurs n'ont pas besoin dʼêtre lié entres-eux pour être déclarés structurellement équivalents. Cette mesure tend à séparer un groupe en deux (agents et patients) et à démontrer les rapports de forces. Lʼéquivalence structurale pure est rarement observable dans la vie réelle; le chercheurs emploient donc les concepts dʼéquivalence forte et dʼéquivalence régulière. • Trou structural Se réfère à l'absence de lien entre deux noeds. Les trous structuraux peuvent être stratégiquement remplis en connectant un ou plusieurs noeds ensembles. Ils peuvent aussi être entretenus afin de maximiser la rentabilité d'un réseau. Selon le concept de capital social; si un noed relie deux autres noeds ensembles sans qu'ils ne soient autrement liés entre eux, il est possible pour ce noed de contrôler leurs communications. • Multiplexité Cette notion désigne les multiples niveaux de relations existantes entre des acteurs et qui servent à véhiculer plusieurs ressources à la fois. http://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_des_r%C3%A9seaux_sociaux

Slide 25: Émergence Lʼémergence désigne l'apparition de nouvelles caractéristiques à un certain degré de complexité.C'est un phénomène qu'on trouve dans les domaines physiques, biologiques, écologiques, socio-économiques et autres systèmes dynamiques comportant des rétroactions.On peut définir lʼémergence par deux caractéristiques : – l'ensemble fait plus que la somme de ses parties. Ceci signifie qu'on ne peut pas forcément prédire le comportement de l'ensemble par la seule analyse de ses parties. – l'ensemble adopte un comportement caractérisable sur lequel la connaissance détaillé de ses parties ne renseigne pas complèement. À partir d'un certain seuil critique de complexité, ces systèmes voient apparaître de nouvelles propriétés, dites propriétés émergentes. Celles-ci deviennent observables lorsqu'elles vont dans le sens d'une organisation nouvelle http://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89mergence_%28sciences_de_la_complexit%C3%A9%29