Réseaux d’interactions et Intelligence Collective

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Responsable d'équipe : Yoann Pigné

L’équipe RI2C s’est constituée autour de l’étude des systèmes complexes, se focalisant sur la notion d’interactions, et l’émergence d’une intelligence collective au sein de ces systèmes.

Graphes dynamiques
Intelligence collective
Systèmes complexes
Auto-organisation
Logistique
Risque
Réseaux mobiles

L'objectif général consiste à modéliser des systèmes complexes que l'on rencontre dans différents domaines d'application par des réseaux d'interactions et à les étudier.

Nous cherchons à comprendre, à expliquer et modéliser leurs fonctionnements et leurs organisations et à concevoir de nouvelles approches algorithmiques.

Approches

Nous considérons certains types de modèles souvent complémentaires : multi-agents, bio-inspirés, graphes, modèles mathématiques issus des systèmes dynamiques ou de l’optimisation. La notion de réseau d’interaction est toujours présente dans nos modèles.

De nombreux problèmes sur les systèmes complexes réels s’expriment comme des problèmes d’optimisation, par exemple de type planification ou tournées de véhicules. Nous les résolvons à l’aide des outils issus de la recherche opérationnelle : programmation mathématique, metaheuristiques et algorithmes classiques sur les graphes, revisités pour satisfaire les exigences dues à la dynamicité et parfois à la nature distribuée des systèmes.

Nous cherchons à comprendre la génèse de ces réseaux et de leurs structures (morphogénèse), et à la simuler à partir de modèles utilisant les graphes dynamiques. Nous caractérisons également l’émergence de propriétés globales sur ces réseaux.

Nous proposons des algorithmes permettant de piloter ces systèmes en garantissant certaines propriétés liées à la connectivité, la sécurité, l’économie d’énergie, le maintien de structures géométriques.

Applications

  • Modélisation et optimisation pour la logistique maritime et portuaire.
  • Modélisation et analyse des risques industriels.
  • Simulations individu-centrés en logistique, réseaux maritimes et multi-modaux, finances, dynamique de foules, analyse du cycle de vie, diffusion d'information..
  • Morpho-génèse de réseaux et génération de graphes.

Nos partenaires

Collaborations internationales

  • Chine -- systèmes complexes et systèmes dynamiques non linéaires,
  • Jordanie -- méthodes bio-inspirées,
  • Pologne -- logistique portuaire, graphes dynamiques, réseaux de capteurs,
  • Luxembourg -- réseaux ad hoc, cycles de vie, échanges de post-docs,
  • Norvège -- drones,
  • Espagne et Portugal -- méthodes bio-inspirées.

Collaborations nationales institutionnelles

Collaborations nationales en entreprise

Projets

PROJET FINANCEMENT DATES
CPIER FluxSynchro ADEME Agence de la transition écologique 2021-2022
DynNet RIN Tremplin Région Normandie 2020-2022
LIS RIN Émergent Région Normandie 2020-2022
FUMA RIN Tremplin Région Normandie 2019-2022
Flux En Seine FNADT Fonds nat. d'amén. et de dev. du terr. 2020-2021
Smart Flow RIN Région Normandie 2019-2021
MT2PM RIN Région Normandie 2018-2021
PORTERR RIN Région Normandie 2018-2021
SolarFarm Prestation pour NIBIO Norvège 2018-2021
SFM ADEME Agence de la transition écologique 2017-2021

Principaux logiciels

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Graphstream

GraphStream is a Java library for the modeling and analysis of dynamic graphs. You can generate, import, export, measure, layout and visualize them.

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