Établissement recruteur The Lab-STICC, affilié à l’Institut INS2I du CNRS, est une unité de recherche reconnue en Bretagne et en France dans le domaine des ICTS. Elle couvre un large spectre autour des sciences numériques, avec la capacité d’aborder de multiples champs disciplinaires (théorie de l’information, ondes et matériaux, électronique et informatique embarquée, sciences des données, communication et détection de signaux, interfaces homme‑machine, etc.) et s’ouvre à des secteurs d’application tels que l’environnement maritime, les objets communicants, la défense, l’espace, la santé, la sécurité et la robotique.

Le motto du laboratoire, « From sensors to knowledge: communicating and deciding », souligne l’objectif de donner du sens au signal par l’interprétation et la valeur ajoutée des traitements. Cette dynamique est aujourd’hui renforcée par l’importance des données comme vecteur d’innovation technologique et scientifique, soutenue par les progrès en cognition et en intelligence artificielle.

Le Lab-STICC offre une capacité à relier les couches inférieure et supérieure (jusqu’à la coopération entre systèmes humains et complexes), ce qui constitue un atout pour mobiliser ses forces et fédérer la recherche autour des enjeux sociétaux tels que le numérique, l’environnement et l’énergie. Le laboratoire est structuré autour de neuf départements de recherche réunissant vingt‑six équipes. Cette architecture repose sur des compétences disciplinaires coordonnées au sein de pôles et articulées de manière transversale autour des défis sociétaux et scientifiques.

Description du stage Ce Master 2 vise à développer et évaluer des algorithmes de détection longitudinale des contributeurs sur Wikipédia. Le challenge est double : d’un point de vue technique, concevoir des méthodes de clustering temporel capables de suivre l’évolution cohérente des communautés au fil du temps ; d’un point de vue applicatif, ces méthodes doivent permettre d’analyser les dynamiques de collaboration sur Wikipédia en intégrant des métriques organisationnelles issues des sciences de gestion. Wikipédia, avec plus de 50 versions linguistiques actives et des millions de contributeurs, constitue un terrain privilégié pour comprendre comment les équipes de contributeurs se forment, évoluent et se coordonnent dans des projets éditoriaux. Les algorithmes seront évalués sur des benchmarks académiques puis appliqués à des projets réels de Wikipédia pour caractériser la formation, l’évolution et la dissolution des équipes éditoriales.

L’étude portera sur l’implémentation et l’évaluation de l’algorithme Spatio-Temporal Graph Laplacian, en le comparant à des méthodes de référence, et sur la caractérisation des communautés détectées à l’aide de métriques organisationnelles (cohésion interne, viabilité collective, efficacité collaborative, structure cœur‑périphérie). Un objectif essentiel est la publication d’un article scientifique pour une conférence internationale et la mise à disposition du code en open source.

Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet PEPR eNSEMBLE – CONGRATS (COllectives for kNowledge pRoduction mAnagement That Scale).

Full description of the offer: https://kdrive.infomaniak.com/app/share/396506/5804a924-d349-439f-af32-18abc8964be3

Profil recherché Profil recherché : Étudiant(e) en Master 2 Recherche, avec les compétences suivantes:

• Algorithmique des graphes
• Maîtrise de Python (NetworkX, SciPy, pandas)
• Autonomie et capacité d’organisation

Prise de fonction 02/03/2026