- Docente: Roland Bouffanais
Ce cours explore les processus dynamiques et aléatoires se déployant sur des réseaux complexes, avec un accent particulier sur les phénomènes de diffusion, de propagation et d’émergence collective. Les étudiant·e·s seront introduit·e·s aux modèles classiques de marche aléatoire, de diffusion et de percolation, ainsi qu’aux dynamiques d’opinion, d’épidémie et de synchronisation. Une attention particulière sera accordée à l’impact de la topologie du réseau sur ces dynamiques et à l’utilisation de méthodes analytiques et numériques pour les étudier. Les travaux pratiques mettront l’accent sur la simulation de ces processus à l’aide d’outils de programmation (Python/NetworkX) et sur l’interprétation des résultats en lien avec des applications concrètes en sciences naturelles et sociales.