L'objectif est l'étude de graphes dynamiques et/ou grands graphes qui dans la pratique peuvent être abordés au travers d'outils de visualisation. L'analyse visuelle graphe peut ensuite s'ouvrir sur la manipulation des données sous-jacentes, ou offrir à l'utilisateur la possibilité de l'explorer ou d'en découvrir les propriétés structurelles.
L'algorithmique dédiée à tels graphes doit être entièrement repensées. Les outils mathématiques issues de la combinatoire, de la théorie des graphes et des probabilités sont utiles pour étudier et definir différents modèles pour ces graphes.

Modélisation et algorithmique (responsables C. Paul et S. Thomassé)

Dans la pratique, les objets correspondants à des graphes dynamiques et/ou grands graphes sont peu ou mal mesurables (à cause de leur grandes tailles et/ou leur dynamisme) Il s'agit donc de proposer et d'étudier de nouveaux modèles de génération. Sur ces modèles, nous étudions :

• des paramètres et théorèmes structuraux (propriétés combinatoires, comportement asymptotique...)
• algorithmique (décomposition et méthodes de clustering, parcours et  routage...), codage et représentation compactes
  

Visualisation et expérimentation (responsable M. Hascoët)

L'objectif est la validation des modèles proposés par des mesures empiriques des paramètres caractéristiques (sur des graphes type petits mondes par exemple). La visualisation permet lors d'un protocole expérimental d'effectuée des mesures statistiques sur nos heuristiques. Nos méthodes sont basées sur :

• l'application des algorithmes de décomposition pour le calcul de vue abstraites (hiérarchisation des données)
• l'application des paramètres structuraux à des fins de navigation (filtres, design d'indices visuel

Enfin, nous étudions les problématiques liées au prototypage et à la conception de systèmes de visualisation (aspect génie logiciel et IHM).

Dernière mise à jour : juin 2008

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