Cœurs stables de communautés dans les graphes de terrain

Dans de nombreux contextes, des ensembles d'entites en relation peuvent etre modelises par des graphes, dans lesquels les entites individuelles sont representees par des sommets et les relations entre ces entites par des liens. Ces graphes, que nous appellerons "graphes de terrain", peuvent etre rencontres dans le monde reel dans differents domaines tels que les sciences sociales, l'informatique, la biologie, le transport, la linguistique, etc. La plupart des graphes de terrain sont composes de sous-graphes denses faiblement inter-connectes appeles communautes et de nombreux algorithmes ont ete proposes afin d'identifier cette structure communautaire automatiquement. Nous nous sommes interesses aux problemes des algorithmes de detection de communautes, notamment leur non-determinisme et l'instabilite qui en decoule. Nous avons presente une methodologie qui permets d'ameliorer les resultats obtenus avec les techniques actuelles de detection de communautes. Nous avons propose une approche basee sur le concept de communautes fortes ou cœurs de communautes et nous avons montre l'amelioration apportee par notre approche en l'appliquant a des graphes reels et artificiels.