Illustration d’un chercheur analysant un graphe biparti pondéré avec NetworkX pour mesurer la similarité structurelle entre profils utilisateurs.

NetworkX : La bibliothèque Python qui donne vie aux graphes intelligents

ByProf. Dr. Betty
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Tu veux comprendre comment modéliser les relations, analyser les réseaux sociaux, mesurer les connexions entre utilisateurs ou explorer des systèmes complexes ?
Alors laisse-moi te présenter NetworkX, la bibliothèque Python incontournable pour travailler avec les graphes.

Que tu sois data scientist, chercheur, ou simplement curieux, NetworkX est l’outil qui transforme les données en réseaux dynamiques et intelligents. Et dans cet article, on va tout explorer :
✅ Les bases de NetworkX
✅ Des exemples de code concrets
✅ Un superbe travail scientifique sur la similarité structurelle entre profils utilisateurs
✅ Les liens entre NetworkX, Numpy et Pandas
✅ Et même les entreprises américaines qui s’en servent chaque jour

Qu’est-ce que NetworkX ?

NetworkX est une bibliothèque Python open source dédiée à la création, la manipulation et l’analyse de graphes et de réseaux complexes.

Un graphe, c’est une structure composée de nœuds (ou nodes) et d’arêtes (ou edges) reliant ces nœuds.
Grâce à NetworkX, tu peux facilement :

  • Créer des graphes orientés ou non orientés
  • Ajouter ou supprimer des nœuds et des arêtes
  • Calculer des mesures de centralité, de similarité ou de connectivité
  • Visualiser les relations entre entités

En résumé, NetworkX te permet de comprendre les connexions cachées dans tes données.

Installation et importation de NetworkX

Avant de commencer, installe la bibliothèque :

pip install networkx

Et importe-la dans ton code :

import networkx as nx

Créer ton premier graphe avec NetworkX

Commençons simplement :

import networkx as nx

G = nx.Graph()
G.add_node("Alice")
G.add_nodes_from(["Bob", "Charlie"])
G.add_edge("Alice", "Bob")
G.add_edges_from([("Bob", "Charlie"), ("Alice", "Charlie")])

print("Nœuds :", G.nodes())
print("Arêtes :", G.edges())

Résultat : un petit réseau entre trois personnes.

Tu peux ensuite visualiser ton graphe :

import matplotlib.pyplot as plt

nx.draw(G, with_labels=True, node_color="skyblue", node_size=1200)
plt.show()

✨ Et voilà ! Un joli graphe interactif reliant Alice, Bob et Charlie.

Les types de graphes dans NetworkX

NetworkX prend en charge plusieurs types de graphes :

  • Graph() : graphe non orienté
  • DiGraph() : graphe orienté
  • MultiGraph() : plusieurs liens possibles entre deux nœuds
  • MultiDiGraph() : graphe orienté avec arêtes multiples

Exemple :

DG = nx.DiGraph()
DG.add_edge("A", "B")
DG.add_edge("B", "C")
DG.add_edge("C", "A")

Mesures utiles avec NetworkX

NetworkX intègre de nombreuses fonctions d’analyse des réseaux :

Degré d’un nœud

print(G.degree("Alice"))

Mesure de centralité

centrality = nx.degree_centrality(G)
print(centrality)

Plus court chemin

print(nx.shortest_path(G, source="Alice", target="Charlie"))

Ces fonctions sont essentielles pour comprendre l’importance relative d’un nœud dans le réseau.

Exemple : Analyser un petit réseau social

Imaginons un mini-réseau :

amis = nx.Graph()
amis.add_edges_from([
    ("Alice", "Bob"),
    ("Alice", "David"),
    ("Bob", "Charlie"),
    ("Charlie", "David"),
    ("David", "Emma")
])

Trouvons la personne la plus connectée :

centralite = nx.degree_centrality(amis)
meilleur = max(centralite, key=centralite.get)
print("La personne la plus connectée est :", meilleur)

Lien entre NetworkX, Numpy et Pandas

Tu veux aller plus loin ?
NetworkX s’intègre parfaitement avec Numpy et Pandas.

  • Numpy te permet de calculer rapidement les matrices d’adjacence des graphes.
  • Pandas t’aide à importer et manipuler les données avant de les transformer en réseau.

Exemple :

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx

data = pd.DataFrame({
    "Source": ["A", "A", "B", "C"],
    "Cible": ["B", "C", "C", "D"]
})

G = nx.from_pandas_edgelist(data, "Source", "Cible")
print(nx.info(G))

Et hop, tu viens de transformer un tableau Pandas en graphe NetworkX.

Travail scientifique exceptionnel : Mesure de similarité structurelle avec NetworkX

l’étude intitulée « Structural Similarity Measure of Users Profiles Based on Weighted Bipartite Graphs » démontre la puissance de NetworkX dans un contexte de recherche avancée.

NetworkX La bibliothèque python et la recherche de ELACHKAR

L’objectif :

mesurer la similarité entre utilisateurs en se basant sur la structure d’un graphe biparti pondéré.

Grâce à NetworkX, on peut :

  • Modéliser des utilisateurs et des ressources comme deux ensembles de nœuds distincts,
  • Créer des arêtes pondérées selon leurs interactions,
  • Calculer des mesures de similarité structurelle pour enrichir les profils utilisateurs,
  • Et proposer un modèle d’enrichissement intelligent basé sur l’analyse des liens entre profils.

Cette approche s’appuie sur les structures de graphe et la théorie des réseaux complexes, que NetworkX gère naturellement grâce à ses algorithmes de graphes pondérés et bipartis.

💡 En clair :

NetworkX a permis de transformer des données abstraites en relations mesurables et interprétables, ouvrant la voie à une personnalisation plus fine des systèmes éducatifs et de recommandation.

Exemple simplifié : Graphe biparti avec NetworkX

from networkx.algorithms import bipartite

B = nx.Graph()
B.add_nodes_from(["User1", "User2"], bipartite=0)
B.add_nodes_from(["CoursA", "CoursB", "CoursC"], bipartite=1)
B.add_edges_from([
    ("User1", "CoursA", {"weight": 0.8}),
    ("User1", "CoursB", {"weight": 0.5}),
    ("User2", "CoursA", {"weight": 0.7}),
    ("User2", "CoursC", {"weight": 0.9})
])

print("Nœuds du graphe :", B.nodes())
print("Arêtes pondérées :", B.edges(data=True))

Ce code modélise les relations entre des utilisateurs et des cours .

NetworkX et la créativité : des jeux, des réseaux et du fun

Et oui ! NetworkX ne se limite pas à la recherche ou à la data science.
Il peut aussi s’utiliser dans des projets ludiques comme l’analyse des réseaux de quêtes ou de cartes dans les jeux vidéo.

Tu peux, par exemple, combiner NetworkX avec Python et jeux vidéo pour modéliser les relations entre personnages, zones ou objets d’un jeu.

Imagine :
Chaque personnage est un nœud, chaque relation une arête.
Tu peux alors analyser la connectivité, la centralité ou même créer une IA qui navigue dans ton univers de jeu grâce à NetworkX.

Exercice pratique : Trouver la plus courte relation

Crée un graphe et trouve le chemin le plus court entre deux utilisateurs :

G = nx.Graph()
G.add_edges_from([
    ("Alice", "Bob"),
    ("Bob", "Charlie"),
    ("Charlie", "David"),
    ("David", "Emma")
])

print("Chemin le plus court entre Alice et Emma :")
print(nx.shortest_path(G, "Alice", "Emma"))

Résultat :

['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma']

NetworkX dans le monde réel

De nombreuses entreprises américaines exploitent la puissance de NetworkX pour comprendre et prédire des comportements complexes :

  • Google utilise NetworkX dans ses projets de recherche pour la modélisation de réseaux sémantiques.
  • Meta (Facebook) l’emploie pour analyser la connectivité sociale et détecter des communautés.
  • Netflix s’en sert pour modéliser les relations entre utilisateurs et contenus afin d’améliorer ses systèmes de recommandation.
  • IBM l’utilise pour la cybersécurité et l’analyse des graphes de dépendance.
  • LinkedIn l’exploite dans ses algorithmes de suggestions de contacts (“People You May Know”).

Ces exemples montrent à quel point NetworkX est devenu un standard de facto dans le traitement des graphes et l’analyse de réseaux complexes.

FAQ — Tout savoir sur NetworkX

Qu’est-ce que NetworkX exactement ?

C’est une bibliothèque Python pour créer et analyser des graphes et réseaux complexes. Elle permet de comprendre les relations entre entités à l’aide d’outils mathématiques puissants.

Pourquoi utiliser NetworkX plutôt qu’une autre librairie ?

Parce qu’elle est simple, documentée, flexible, et compatible avec Pandas et Numpy. Elle est utilisée aussi bien en recherche qu’en entreprise.

Peut-on visualiser des graphes avec NetworkX ?

Oui ! Il intègre des fonctions de visualisation et s’interface très bien avec Matplotlib.

Est-ce que NetworkX est utile en intelligence artificielle ?

Absolument. Il est utilisé dans les modèles de graphes neuronaux (GNN), en analyse sociale, et en recommandation personnalisée.

Peut-on combiner NetworkX avec Pandas et Numpy ?

Oui ! Pandas pour gérer les données tabulaires, Numpy pour les calculs, et NetworkX pour la modélisation des relations : le trio gagnant de la data.

Conclusion : NetworkX, le langage caché des connexions

NetworkX, c’est bien plus qu’une simple librairie Python.
C’est un pont entre la donnée brute et la compréhension des relations complexes.

Des chercheurs l’utilisent pour modéliser la similarité entre utilisateurs et enrichir leurs profils. Des géants américains comme Google, Meta, Netflix, IBM et LinkedIn s’en servent pour bâtir des systèmes connectés, intelligents et prédictifs.

Si tu veux évoluer dans la data science, l’IA ou même la recherche, NetworkX doit faire partie de ta boîte à outils.

Alors, à ton clavier : explore, visualise, connecte —
et laisse NetworkX t’ouvrir les portes du monde des graphes intelligents.

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