UE357 - Systèmes complexes en sciences sociales

Type d'UE
Séminaires DE/MC
Disciplines
Méthodes et techniques des sciences sociales
Page web
http://cams.ehess.fr/systemes-complexes-en-sciences-sociales/ 
Langues
anglais français
Mots-clés
Informatique et sciences sociales Intelligence artificielle Mathématiques et sciences sociales Méthodes et techniques des sciences sociales Méthodes quantitatives Modélisation
Aires culturelles
-

De nombreux phénomènes socio-économiques résultent d'effets de groupes, de phénomènes de diffusion et de contagion sociale : leur compréhension théorique repose sur une modélisation des interactions sociales.

Dans le cadre général de l'étude des « systèmes complexes », des travaux récents sur la modélisation des interactions sociales se développent à l'interface entre la théorie microéconomique standard, où l'interaction se fait via le système des prix, la théorie des jeux, qui modélise les interactions de nature stratégiques, et la physique statistique qui donne des outils pour décrire un comportement collectif à partir d'une description des comportements individuels.

L'objectif de ce séminaire est de présenter des travaux récents, leurs fondements méthodologiques et outils théoriques, et d'explorer de nouvelles pistes de recherche dans ce domaine, notamment celles qui s’appuient sur l’analyse de grandes bases de données. On privilégiera les approches prenant en compte l'hétérogénéité des préférences et comportements individuels, et la spatialité des interactions (prise en compte de la structure du réseau d'interaction ou d'hétérogénéités spatiales). Les outils que nous rencontrerons seront-ils souvent ceux de la physique statistique des systèmes désordonnés, des équations aux dérivées partielles (EDP) en milieu hétérogène, de la théorie des jeux, de la théorie des graphes et de l'analyse de réseaux, ainsi que ceux de la simulation numérique dite « multi-agents », et de l'analyse de données avancée (machine learning/intelligence artificielle).

Le programme détaillé sera affiché et régulièrement mis à jour sur la page internet du séminaire.

Cette UE n'est rattachée à aucune formation de master.

  • Jean-Pierre Nadal [référent·e]   directeur d'études, EHESS - directeur de recherche, CNRS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
  • Henri Berestycki   directeur d'études, EHESS (retraité·e) / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
Contacts additionnels
-
Informations pratiques

voir la page web du séminaire.

Pour toute demande d'information, contacter Jean-Pierre Nadal par courriel.

Direction de travaux des étudiants

sur rendez-vous uniquement.

Réception des candidats

sur rendez-vous uniquement.

Pré-requis

les exposés s'adressent à un publique pluridisciplinaire toutes sciences confondues. Cependant, des connaissances en mathématiques, informatique, physique théorique ou sciences économiques et sociales, niveau M1, et/ou une familiarité avec la modélisation mathématique ou les analyses quantitatives, seront utiles pour apprécier les parties les plus techniques des séances.

  • 105 bd Raspail
    Salle 11
    105 bd Raspail 75006 Paris
    annuel / bimensuel (2e/4e), vendredi 15:00-17:00
    du 13 novembre 2020 au 25 juin 2021


Intervenant·e·s


  • Jean-Pierre Nadal [référent·e]   directeur d'études, EHESS - directeur de recherche, CNRS / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)
  • Henri Berestycki   directeur d'études, EHESS (retraité·e) / Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS)

Planning


  • 105 bd Raspail
    Salle 11
    105 bd Raspail 75006 Paris
    annuel / bimensuel (2e/4e), vendredi 15:00-17:00
    du 13 novembre 2020 au 25 juin 2021


Description


Type d'UE
Séminaires DE/MC
Disciplines
Méthodes et techniques des sciences sociales
Page web
http://cams.ehess.fr/systemes-complexes-en-sciences-sociales/ 
Langues
anglais français
Mots-clés
Informatique et sciences sociales Intelligence artificielle Mathématiques et sciences sociales Méthodes et techniques des sciences sociales Méthodes quantitatives Modélisation
Aires culturelles
-

De nombreux phénomènes socio-économiques résultent d'effets de groupes, de phénomènes de diffusion et de contagion sociale : leur compréhension théorique repose sur une modélisation des interactions sociales.

Dans le cadre général de l'étude des « systèmes complexes », des travaux récents sur la modélisation des interactions sociales se développent à l'interface entre la théorie microéconomique standard, où l'interaction se fait via le système des prix, la théorie des jeux, qui modélise les interactions de nature stratégiques, et la physique statistique qui donne des outils pour décrire un comportement collectif à partir d'une description des comportements individuels.

L'objectif de ce séminaire est de présenter des travaux récents, leurs fondements méthodologiques et outils théoriques, et d'explorer de nouvelles pistes de recherche dans ce domaine, notamment celles qui s’appuient sur l’analyse de grandes bases de données. On privilégiera les approches prenant en compte l'hétérogénéité des préférences et comportements individuels, et la spatialité des interactions (prise en compte de la structure du réseau d'interaction ou d'hétérogénéités spatiales). Les outils que nous rencontrerons seront-ils souvent ceux de la physique statistique des systèmes désordonnés, des équations aux dérivées partielles (EDP) en milieu hétérogène, de la théorie des jeux, de la théorie des graphes et de l'analyse de réseaux, ainsi que ceux de la simulation numérique dite « multi-agents », et de l'analyse de données avancée (machine learning/intelligence artificielle).

Le programme détaillé sera affiché et régulièrement mis à jour sur la page internet du séminaire.


Master


Cette UE n'est rattachée à aucune formation de master.


Renseignements


Contacts additionnels
-
Informations pratiques

voir la page web du séminaire.

Pour toute demande d'information, contacter Jean-Pierre Nadal par courriel.

Direction de travaux des étudiants

sur rendez-vous uniquement.

Réception des candidats

sur rendez-vous uniquement.

Pré-requis

les exposés s'adressent à un publique pluridisciplinaire toutes sciences confondues. Cependant, des connaissances en mathématiques, informatique, physique théorique ou sciences économiques et sociales, niveau M1, et/ou une familiarité avec la modélisation mathématique ou les analyses quantitatives, seront utiles pour apprécier les parties les plus techniques des séances.