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L’analyse des réseaux sociaux (SNA) est une approche à la fois graphique et analytique consistant en une représentation cartographique d’entités reliées entre elles. Les entités peuvent être de toutes sortes, des individus, des entreprises, des groupes, des téléphones ou des ordinateurs etc…. Ces entités composent les nœuds d’un diagramme rattachés par des liens qui représentent les relations ou des flux entre chacun de ces nœuds.

L’analyse des réseaux sociaux repose sur la théorie des graphes et d’algorithmes d’optimisation permettant d’évaluer la position relative de chaque entité au sein d’un réseau et la densité des liens entre ces dernières. On mesure la centralité des nœuds. Cet indicateur permet de connaître le rôle d’une entité  et d’évaluer la proximité entre ces dernières pour déterminer des communautés. On peut répondre ainsi à des questions telles que : qui sont les intermédiaires, les ‘gourous’, les influenceurs, les leaders, les points isolés, où sont les grappes et qui en fait partie, qui est au cœur du réseau, et qui en est à la périphérie?

Cette méthode est utilisée dans de nombreux domaines tels que les telecoms, le marketing, la fraude, la surveillance etc…

 

 

Point de vue d'expert

Expert

Quand on parle de réseau social, on pense bien entendu Facebook, Twitter, très à la mode dans le domaine du marketing et dont l’étude fait vitrine chez nombre de cabinets de conseils. En réalité, l’analyse des réseaux sociaux est une problématique assez ancienne, relevant plus de la sociologie, de la psychologie ou de l’anthropologie, visant à étudier les relations sociales entre individus.

Et c’est précisément le développement du Web et les avancées technologiques et techniques qui ont permis le développement spectaculaire de ces réseaux, facilité par l’apparition de services de réseautage social, qu’ils soient d’ordre amical (Myspace, Facebook), professionnel (Viadeo, LinkedIn) ou autre.

Un réseau social est constitué par un ensemble d’entités sociales, individus ou organisations, reliées entre elles par des liens, qui symbolisent les interactions. Un réseau peut être représenté sous forme matricielle, ou sous forme de graphe, dont les nœuds sont les acteurs et les liens, les relations entre ces acteurs. L’approche la plus ancienne et la plus institutionnalisée pour les composantes d’un réseau n’est autre que la théorie des graphes.

Analyse des réseaux sociaux et marketing viral

Aujourd’hui, l’analyse des réseaux sociaux est en plein développement mais encore peu utilisée, et a principalement une dimension descriptive, plutôt que prédictive.

Alors que dans le passé,  les entreprises disposaient de peu d’informations, le développement de l’Internet a permis de récupérer un ensemble de données très vaste, au niveau de l’individu et du réseau auquel il appartient.
Les conséquences ?

Alors que traditionnellement la valeur client était uniquement basée sur les profits attendus sur les ventes le long de son cycle de vie, il est à présent indispensable de prendre en compte le rôle de l’individu dans son réseau et son influence sur les comportements d’achat de ses membres. Les réseaux sociaux constituent un pont de lancement incontournable pour les campagnes de marketing viral.
« Demain, l’optimisation de mes campagnes marketing pour le lancement d’une nouvelle offre, ne sera plus uniquement la sélection des individus ayant une forte propension d’achat, mais devra tenir compte du niveau d’influence des individus ».
On peut dès lors définir un client à forte valeur quand :

Les études le prouvent, le marketing viral propose un rapport qualité/prix nettement supérieur au marketing traditionnel.

Analyse des réseaux sociaux et marketing viral

Et la modélisation prédictive ?

Je me souviens à l’université, pendant mes cours de modélisation statistique, avoir souvent entendu ce prérequis : « Soit un échantillon (Xi, Yi) i=1,…,n d’observations indépendantes et identiquement distribuées. Mais qu’en est-il si l’on tient compte de la présence de relations entre individus ?
Par exemple, un opérateur Télécom utilise le datamining pour sélectionner les individus qui ont la probabilité la plus élevée de souscrire une nouvelle offre. Ce sont leurs propres caractéristiques ainsi que leur comportement d’appel qui vont permettre de déterminer lesquels sont les plus susceptibles de souscrire cette offre.

Cependant, l’une des principales limites à cette approche théorique est de considérer les décisions des clients comme indépendantes les unes des autres, alors qu’en réalité, de nombreuses connexions, amicales, professionnelles, liens de parenté existent entre les individus. La non-prise en compte de ces interactions mène bien entendu à des décisions non optimales.

L’analyse des réseaux dans la détection de fraude

L’utilisation des réseaux sociaux dans le domaine de la fraude a permis de détecter de nouveaux comportements frauduleux, la fraude en bande organisée. C’est précisément ce type de fraude qui coûte le plus aux entreprises, et dont l’Etat fait les frais depuis plusieurs années, avec la fraude « carrousel TVA », pour un montant qui atteindrait 5 à 7 milliards d’euros par an.

Cette fraude implique plusieurs entreprises établies dans au moins deux pays de l’Union Européenne. La fraude consiste à obtenir la déduction ou le remboursement de TVA afférente à une livraison intracommunautaire de bien, alors que cette TVA n’est abusivement pas reversée au fisc. Les entreprises fraudent le fisc en créant des sociétés « écrans » qui disparaissent à la fin de l’opération.

Un exemple simple 

Imaginons une société française A qui achète à une société Belge B pour 1 million d’euros. La société A est bien sur exemptée des 200 000€ de TVA car il s’agit d’une livraison intracommunautaire.

La société A, ou société « écran », vend ensuite la marchandise à une société française C pour un montant inférieur, 980 000 € par exemple. La marchandise est facilement revendue car moins chère que le prix du marché. La société C paye donc 980 000 + 21% de TVA = 1 185 000€

La société écran empoche les 185 000€ et disparaît.

EXEMPLE : L’analyse des réseaux dans la détection de fraude

La réalité étant bien plus complexe, avec une multitude de sociétés intermédiaires et des relations difficiles à identifier.

Le développement de nouvelles techniques de l’information, comme le “datamining” et l’analyse des réseaux permettent une détection précise et pratiquement immédiate mettant ainsi un terme à la fraude. C’est ainsi que les pertes pour le Trésor belge ont diminué de 80% depuis 2001.

Conclusion

La masse de données disponibles et les avancées théoriques et technologiques, type Big Data, permettent aujourd’hui d’apporter une nouvelle dimension aux méthodes d’analyses traditionnelles, limitée cependant par la volonté des consommateurs de protéger leur vie privée.

le Forum Emploi Mathématique (FEM)

SFDS

Dans sa mission de promotion de la Statistique et de ses applications, la SFdS  cherche à faciliter les échanges entre les scientifiques, les établissements de formation et les entreprises ou organismes qui utilisent ou développent la Statistique et emploient des statisticiens. Ainsi, elle organise, chaque année depuis la 1ère édition de janvier 2012, avec la SMAI et l’AMIES, le Forum Emploi Mathématique (FEM). Ce billet se propose de vous le présenter et de vous inviter à y participer.

Le FEM se tient sur toute une journée en décembre ou janvier au centre de Paris. L’Institut Océanographique, le CNAM et maintenant la cité internationale accueillent tour à tour la manifestation. Le FEM réunit diplômés et futurs diplômés en mathématiques, en particulier en statistique, des universités (licence, master, doctorat, post doctorat) et des écoles d'ingénieurs, ainsi qu’un vaste panel d'entreprises à caractère scientifique, technologique ou industriel. De nombreuses institutions (EPIC, EPST, laboratoires universitaires) sont également présentes. L’objectif est triple :

  • permettre aux entreprises de proposer des offres de stages, de thèses et d'emplois aux étudiants présents comme aux centres de formation représentés ;
  • offrir aux étudiants de la France entière un large panorama des débouchés des études de Mathématiques, en particulier dans le monde de l'entreprise ;
  • permettre aux responsables de formation de faire connaître leurs filières auprès des entreprises.

Sur le Forum, des stands tenus par les entreprises et organismes favorisent les rencontres avec les étudiants. En parallèle des cycles d’information et de témoignages de jeunes professionnels en amphi permettent de présenter les différents métiers des mathématiques et de la statistique, les compétences recherchées par les entreprises et les formations associées. A titre indicatif, lors de la troisième édition près de 1500 étudiants inscrits se pressaient autour de 80 stands dont 50 entreprises dans de nombreux secteurs d’activité.
Pour faciliter l’organisation du Forum, une inscription préalable est nécessaire et une participation financière aux dépenses logistiques est demandée aux entreprises et organismes (de l’ordre de 200 € pour les PME de moins de 250 salariés et 600 € pour les autres entreprises pour une inscription avant le 15 octobre).
Les informations sur l’organisation du Forum, son programme et les modalités d’inscription sont disponibles sur le site. Vous pouvez également prendre contact avec l’équipe en charge des relations avec les Organismes et Entreprises au sein du Comité d’Organisation.

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