Jean-Pierre Nadal, né le à Paris, est un physicien français, chercheur dans les domaines de la physique statistique des systèmes complexes appliqués aux Sciences économiques et sociales, des Neurosciences computationnelles et des Sciences cognitives. Il est directeur de recherche émérite au Centre national de la recherche scientifique (CNRS) et Directeur d’études à l’École des hautes études en sciences sociales. Il a assuré jusqu'en la direction du Centre d'analyse et de mathématique sociales (CAMS) de l’EHESS.
Formation et carrière
Ancien élève de l'École polytechnique (promotion 1977) Jean Pierre Nadal est titulaire d'un doctorat de cycle (1983) et d'un doctorat d'État (1987) en Physique sous la direction de Jean Vannimenus (Université Paris XI).
Après son doctorat de cycle, il est recruté comme Chargé de Recherche au CNRS où il prépare son doctorat d'état au sein du groupe de Physique des Solides (GPS) de l'école normale supérieure, avec un séjour d'un an au département de Physique de l'Université de Californie à Berkeley USA (9/84 - 8/85). En 1988, il est affecté au Laboratoire de Physique Statistique (LPS) où il restera affecté avec sa nomination comme Directeur de Recherche CNRS en 1998. À partir de 2006, il cumule cette affectation avec le Centre d'Analyse et de Mathématique Sociales (CAMS) à l'École des hautes études en sciences sociales (EHESS), où il sera nommé Directeur d'Études cumulant en 2012 (Chaire : Systèmes complexes en sciences sociales et sciences cognitives).
Jean-Pierre Nadal a enseigné les sciences cognitives dans le DEA de sciences cognitives entre 1990 et 2004 (commun EHESS, Paris 6, École Polytechnique, ENS) puis dans la seconde année de Master (M2) de sciences cognitives (commun EHESS, ENS, Paris 5, ENS de Cachan) de 2004 à 2024. Il a co-organisé jusqu'en 2024 les Séminaires du Centre d'Analyse et de Mathématique Sociales : Systèmes complexes en sciences sociales, et le séminaire de la chaire « Systèmes complexes en sciences sociales et sciences cognitives ». À l'occasion de son départ à la retaite en il a été nommé directeur de recherche émérite du CNRSA l'occasion de son départ à la retraite, deux journées scientifiques internationales en l'honneur de Jean-Pierre Nadal ont été organisées par l'institut des Systèmes complexes d'Ile-de-France avec le CNRS, l'ENS et l'EHESS
Contributions scientifiques
Modélisation des réseaux de neurones et neurosciences computationnelles
Les réseaux de neurones artificiels peuvent “apprendre” de manière autonome, en mimant le mode de fonctionnement du cerveau humain et de ses connexions neuronales. Ces travaux sur les réseaux connexionnistes serviront de base dans les années 2000, aux développement de l'intelligence artificielle, grâce les grandes capacités de traitement des données et aux techniques d'apprentissage profond (), qui rendront opérationnel les propriétés qui ont été étudiées dans les années 1980-2000, en particulier par Jean-Pierre Nadal. Parti de l'étude de la physique statistique des systèmes désordonnés, Il s'intéresse rapidement à la modélisation des réseaux de neurones artificiels et aux processus d'apprentissage artificiels associés, à la suite des travaux pionniers de J.J. Hopfield sur les réseaux de neurones à attracteurs. Les contributions de Jean Pierre Nadal sur les réseaux neuronaux et les neurosciences computationnelles concernent plus particulièrement la modélisation de la mémoire à court terme, les théories de l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'étude du codage neuronal à l'aide de la physique statistique et des outils de la théorie de l'information. Dans ce domaine, il a collaboré avec des neurobiologistes comme Jean-Pierre Changeux (1984). Certains de ses travaux les plus récents sont motivés par des problèmes à la frontière entre la linguistique et les neurosciences (par exemple en collaboration avec des psycholinguistes). Cela l'a amené à étudier le codage neuronal des phonèmes et les mécanismes neuronaux qui sous-tendent la prise de décision dans les tâches à choix multiples.
Tout en travaillant sur des problèmes motivés par la modélisation du traitement cognitif humain, il a également abordé des questions dans les domaines connexes de l'apprentissage machine (aspects théoriques et algorithmiques dans le cadre de l'apprentissage supervisé), de l'inférence statistique, de l'analyse des données (en particulier en bioinformatique) et du traitement du signal (notamment en travaillant sur la séparation aveugle des sources et l'analyse en composantes indépendantes). L'analyse du codage neuronal optimal 'la également amené à étudier les propriétés statistiques des images naturelles. Enfin, pendant une dizaine d'années, il a été consultant pour un laboratoire de recherche privé, travaillant sur les applications des techniques d'apprentissage machine
Physique statistique des systèmes complexes appliqués aux sciences économiques et sociales
Jean-Pierre Nadal travaille partir de la fin des années quatre-vingt-dix sur des phénomènes collectifs en sciences économiques et sociales en collaboration interdisciplinaires avec des physiciens, des mathématiciens, des économistes et d'autres spécialistes des sciences sociales. Ces travaux commencent avec l'étude de l'organisation des marchés (avec le Physicien Gerard Weisbuch et l'économiste Alan Kirman), qui se poursuit ensuite avec la dynamique des opinions (avec Guillaume Deffuant et Frédéric Amblard).
À partir de 2003-2004, à la suite du programme de l'économie cognitive et de l'action concertée "Systèmes complexes pour SHS", il initié d'autres collaborations interdisciplinaires avec des économistes. Dans l'ouvrage de synthèse de l'école CNRS de Porquerolles (2001) sur l'économie cognitive qu'il publie en 2004 avec Paul Bourgine, on trouve un chapitre co-signé par l'économiste Denis Phan et la physicienne Mirta Gordon intitulé : Celui-ci porte sur l'apport de la mécanique statistique pour les modèles de choix économiques avec interactions (influence) sociales, en particulier grâce aux les travaux de . Ce travail collectif a pu se poursuivre avec le projet ELICCIR, dirigé par Henri Berestycki. Plusieurs travaux issus de ce projet ont été publiés par les trois auteurs, en particulier dans Quantitative Finance en 2005 (avec le physicien Jean Vannimenus) et l'article général : en 2009 dans Mathematical Models and Methods in Applied Sciences (M3AS) (avec Viktoriya Semeshenko).
La classe de modèles développés par Gordon, Nadal et Phan (GNP) partage des propriétés mathématiques communes avec une autre classe de modèles de choix individuels avec influence sociale développée prcédement par et co-auteurs (DB). Ces deux classes sont au niveau d'ensemble du système des modèles d'Isings (un modèle de physique statistique qui permet d'étudier des phénomènes caractérisés par des interactions locales de particules à deux états - par exemple de ferromagnétisme). Mais ces deux approches utilisent des hypothèses économiques comportementales différentes au niveau des choix individuel: les modèles de Durlauf et co-auteurs diffèrent de ceux de GNP par la nature du désordre : d’un côté, le caractère aléatoire de la fonction de choix des agents (BD) ; de l’autre, l’hétérogénéité des préférences des agents (GNP). En d'autres termes, pour BD, la partie déterministe des préférences individuelles est identique pour tous les agents et l’hétérogénéité entre agents provient d’un terme aléatoire. Au contraire, pour GNP, les agents sont hétérogènes relativement à des préférences idiosyncrasiques fixes, et il n’y a pas de terme additif stochastique.
Le mécanisme à l'œuvre formalise des exemples bien connus en économie (Schelling, Becker) ou en sociologie (Granovetter), lorsque le choix des agents dépend du choix des autres agents. Dans les deux cas, pour un niveau suffisamment élevé de l'influence sociale, on voit apparaitre deux équilibres avec une faible ou une forte participation des agents. Une présentation pédagogique de ces classes de phénomènes été publiée par Mirta Gordon et Jean Pierre Nadal en 2005 dans la Revue Mathématiques et sciences humainesMirta Gordon et Jean Pierre Nadal (2005) Physique statistique des phénomènes collectifs en sciences économique et sociale, Mathématiques et Sciences humaines / Mathematical Social Sciences année, n◦ 172, – .
Par ailleurs, Mirta Gordon et Jean Pierre Nadal développent à la fin des années 2000 et dans les années 2010 une collaboration avec le criminologue grenoblois Sebastian Roché, en particulier avec un projet coordonné par Jean Pierre Nadal et financé par l'Agence nationale de la recherche (ANR) : DYnamiques Citadines Collectives : Hétérogénéités Spatiales et Individuelles.
Entre autres sujets d'études, le programme "DYXI" a permis de développer une étude à la fois théorique et appliquée sur les émeutes urbaines de 2005, permise par l'accès à une large base de données de la police, répertoriant tous les incidents – jets de projectiles contre la police ou les pompiers, incendies de voitures, de poubelles, de bâtiments publics… – enregistrés dans toutes les communes de plus de , entre le et le , ce qui couvre la période des émeutes ainsi que deux semaines au-delà. Cette étude d'ampleur a été réalisée par une équipe pluridisciplinaire de sept chercheurs, comprenant le criminologue Sebastian Roché, deux physiciens (Mirta Gordon et Jean Pierre Nadal), deux mathématiciens: (Henri Berestycki et Nancy Rodríguez, de l'université de Caroline du nord, USA), un informaticien spécialiste du traitement et de l'analyse de données Laurent Bonnasse-Gahot. Les résultats sont publiés dans la revue Scientific Reports, du groupe Nature, et un compte rendu de vulgarisation cette étude parait dans Le Monde du Compte rendu de l'article de la revue Scientific Reports, du groupe Nature daté janvoer 2018 par Julia Pascual dans Le Monde 22 janvier 2018, "Les émeutes de 2005 vues comme une épidémie de grippe", voir aussi : France Inter : « Les émeutes contagieuses », interview pour l’émission La tête au carré, 25 janvier 2018 ; MIT Technology Review, Top Stories, Feb 3, 2017. Le processus de diffusion des émeutes apparait comme un phénomène spatial d'influence sociale comparable à une épidémie de grippe. . L'article du monde reprend la description du processus faite par Jean-Pierre Nadal:
Grâce à la quantité de données à l’échelle de tout un pays fournies par le ministère de l'intérieur, l'étude a permis d’étudier la diffusion des émeutes d’une ville à une autre, ce qui n'avait pas pu être fait jusque là. La modélisation épidémique a été modulée par un paramètre sociologique intégrant la présznce dans une commune, des jeunes entre 16 et , sans diplôme et hors du système scolaire. Ainsi les données montrent que l’émeute ne touche que les quartiers défavorisés, qui forment un réseau dense en région parisienne ; elle meurt au-delà. Le criminologue Sebastian Roché met en avant l’intérêt d’une telle modélisation pour les pouvoirs publics : « La propagation de la violence à la suite d’une intervention de police est liée aux conditions socio-économiques, et cela doit être intégré à une nouvelle manière de faire de la police dans les quartiers sensibles ».
Dans le cadre du projet "DYXI" autres travaux ont porté sur les phénomènes résidentiels spatiaux initiés par Schelling dans les années soixante dix. Il a par exemple étudié, avec l'économiste Annick Vignes, l'influence des revenus individuels et du prix de l'immobilier sur le fonctionnement du marché du logement avec un modèle spatial basé sur les agents. Dans ce modèle, les auteurs spécifient explicitement le comportement des acheteurs et des vendeurs ainsi que le mécanisme de formation des prix. Les simulations multi-agents exhibent les propriétés suivantes :
Distinction 1989 : Médaille de Bronze du C.N.R.S.
Publications Ouvrages et direction d’ouvrages ou de numéro spéciaux de revue