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Stage de Master-2
Réalisé à ERIC, aura une dominante mathématique et statistique. Il porte sur la formalisation d’indices numériques d’influence, de visibilité, de réciprocité, d’asymétrie et de déséquilibre dans des graphes hétérogènes. Il mobilisera la théorie des graphes, l’analyse de réseaux, la modélisation probabiliste et les méthodes d’évaluation statistique afin de produire des mesures rigoureuses, comparables et interprétables. Ce stage permettra de consolider le socle formel du projet et d’ouvrir des perspectives méthodologiques pour l’analyse quantitative de phénomènes complexes issus des SHS.
Stage de Master-2
Réalisé au LIRIS, est axé sur la data analytics, la science des données et l’analyse appliquée. Il vise à mettre en œuvre les indicateurs définis dans le cadre du premier stage sur des corpus réels représentant des réseaux d’influence scientifiques, culturels ou institutionnels. Il portera sur la construction, la curation, l’interrogation et la visualisation de graphes de données, en combinant des bases de données de graphes, des requêtes analytiques, l’apprentissage automatique et des outils d’exploration visuelle. Ce stage permettra d’évaluer la pertinence opérationnelle des indices formalisés à ERIC et de produire des analyses contextualisées des dynamiques de circulation, de visibilité et d’invisibilisation.
L’articulation entre les deux stages est centrale : le premier apportera les fondements mathématiques, statistiques et méthodologiques, tandis que le second assurera leur mise en œuvre computationnelle, leur validation empirique et leur interprétation à partir de données situées. Même si chaque stage sera administrativement rattaché à un laboratoire principal (ERIC pour le premier, LIRIS pour le second), des réunions conjointes régulières garantiront une continuité scientifique entre les deux volets du projet.
Les partenaires en SHS contribueront également à la définition des questions de recherche, à la pertinence contextuelle des corpus, à l’évaluation qualitative des résultats et à leur interprétation critique.
Cette organisation permettra de former deux étudiant·e·s à des approches hybrides, à la fois formelles, computationnelles et interdisciplinaires, tout en consolidant les bases d’une collaboration durable entre les mathématiques, l’informatique, la data science et les SHS au sein de la FIL.
MASTER INTERSHIP POSITIONS
Master Internship (1/2)
To be carried out at ERIC, with a focus on mathematics and statistics. It will focus on the formalisation of numerical indices of influence, visibility, reciprocity, asymmetry and imbalance in heterogeneous graphs. It will draw on graph theory, network analysis, probabilistic modelling and statistical evaluation methods to produce rigorous, comparable and interpretable measures. This placement will help to consolidate the formal foundation of the project and open up methodological avenues for the quantitative analysis of complex phenomena in the social sciences and humanities.
Master Internship
To be carried out at LIRIS, focuses on data analytics, data science and applied analysis. It aims to apply the indicators defined during the first internship to real-world corpora representing scientific, cultural or institutional influence networks. It will focus on the construction, curation, querying and visualisation of data graphs, combining graph databases, analytical queries, machine learning and visual exploration tools. This placement will enable us to assess the operational relevance of the metrics formalised at ERIC and to produce contextualised analyses of the dynamics of circulation, visibility and invisibilisation.
The interconnection between the two internships is central: the first will provide the mathematical, statistical and methodological foundations, whilst the second will ensure their computational implementation, empirical validation and interpretation based on context-specific data. Although each phase will be administratively attached to a lead laboratory (ERIC for the first, LIRIS for the second), regular joint meetings will ensure scientific continuity between the two parts of the project.
Partners from the social sciences and humanities will also contribute to defining the research questions, ensuring the contextual relevance of the corpora, carrying out a qualitative assessment of the results, and providing a critical interpretation of them.
This organisational structure will enable two students to be trained in hybrid approaches—which are at once formal, computational and interdisciplinary—whilst consolidating the foundations for a lasting collaboration between mathematics, computer science, data science and the social sciences and humanities within the FIL.
