Peut-on classer des millions de graphes avec un ordinateur ?

2013
Peut-on classer des millions de
graphes avec un ordinateur ?
Informatique théorique
Rachid HAFIANE
est un jeune chercheur au Laboratoire Lorrain de Recherche en
Informatique et ses Applications (LORIA) à l’Université de Lorraine. Ce laboratoire s’intéresse
à des problèmes de la vie quotidienne comme l’amélioration des images (photos, dessins, ...)
et développe des outils informatiques pour les résoudre, basés notamment sur l’utilisation de
graphes*.Dans ses recherches,Rachid s’intéresse à ces graphes et à leur classification automatique
à l’aide d’un ordinateur. Son objectif est de parvenir à classer des millions de graphes.
* graphe : ensemble d’éléments dont certains sont directement liés par une ou plusieurs relations
«Savoir gérer des graphes résout des problèmes de la vie car : TOUT EST GRAPHE !!»
D’après l’Experimentarium de Bourgogne
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Pour résoudre des problèmes liés
à la vie quotidienne, comme par
exemple les problèmes de transport,
de communication et de réseaux de
canalisation dans les villes, mais aussi
les réseaux sociaux ou le Web, les
chercheurs en informatique développent
des méthodes qui utilisent des graphes.
Ces recherches se basent sur un nombre
important de graphes qu’ils doivent
parvenir à classer*.
Sa contrainte est que le nombre de
graphes à classer peut être grand voire
très grand : des millions de graphes.
Rachid essaie de trouver une méthode
qui lui permet de gagner du temps et
de la mémoire informatique, tout en
obtenant une classification de qualité.
C’est dans ce domaine de recherches que
Rachid travaille. Pour classer ces graphes,
Rachid développe des méthodes sur
ordinateur en se basant sur des mesures
de ressemblance*.
* classer : rassembler un ensemble d’éléments en plusieurs groupes de telle sorte que les
membres d’un groupe aient le plus de ressemblances possibles. Par exemple, classer des élèves
selon leurs notes, ou leurs mois de naissance.
* ressemblance : fait de présenter des points communs
Objectifs/applications:
Développer une méthode adéquate pour classer des graphes.
Appliquer cette méthode à des millions de graphes et étudier la qualité des résultats obtenus
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