Refonte du cours en 12 séances alignées sur le programme officiel

README.md

@@ -21,40 +21,27 @@ Comprendre et utiliser les graphes pour analyser les **réseaux sociaux** et les
 | **Jupyter Notebook** | `pip install notebook` puis `jupyter notebook` |
 | **Google Colab** | [colab.research.google.com](https://colab.research.google.com) |
 
-## Programme
+## Programme — 12 séances (24h)
 
-### 1. Introduction contextuelle
+Aligné sur le programme officiel de la maquette (BCC5, EC "Algorithme des graphes"). Une séance tampon (11) est explicitement réservée pour absorber le retard selon le niveau réel de la promo plutôt que de préparer un second parcours en parallèle, notamment s'il y a du retard sur Python.
 
-Les graphes en sciences sociales : modélisation des relations, réseaux sociaux, exemples Facebook/Twitter.
+| # | Séance | Statut |
+|---|--------|--------|
+| 1 | Définitions, typologie des graphes, prise en main de NetworkX | Fait |
+| 2 | Représentations : matrice et liste d'adjacence, matrice/liste d'incidence | Fait |
+| 3 | Mesures statistiques avancées (clustering, distribution des degrés...) | Fait |
+| 4 | Parcours BFS/DFS | Fait |
+| 5 | Composantes connexes + diffusion d'information (BFS) | Fait |
+| 6-7 | Graphes pondérés et algorithme de Dijkstra (allégé) | Fait |
+| 8 | Centralité (degré, proximité, intermédiarité) | Fait |
+| 9 | Coloration de graphes | Fait |
+| 10 | Page-rank et propagation d'étiquettes (label propagation) | Fait |
+| 11 | Séance tampon / rattrapage | réservée, pas de contenu fixe |
+| 12 | Révisions + partiel blanc | Fait |
 
-### 2. Types de graphes
+### Applications sociologiques (fil rouge de tout le cours)
 
-| Type | Description | Exemple |
-|------|-------------|---------|
-| **Non dirigé** | Relations réciproques | Amitié Facebook |
-| **Dirigé** | Relations orientées | Followers Twitter |
-| **Pondéré** | Force des relations | Fréquence d'interaction |
-| **Biparti** | Deux types d'entités | Individus ↔ Opinions |
-
-### 3. Concepts fondamentaux
-
-- Sommets et arêtes
-- Degré d'un sommet
-- Chemins et cycles
-- Connexité
-
-### 4. Algorithmes
-
-| Algorithme | Usage |
-|------------|-------|
-| **Parcours en largeur (BFS)** | Plus court chemin, exploration |
-| **Parcours en profondeur (DFS)** | Détection de cycles, composantes |
-| **Dijkstra** | Plus court chemin pondéré |
-| **Centralité** | Identifier les nœuds influents |
-
-### 5. Applications sociologiques
-
-- Analyse des réseaux sociaux
+- Analyse des réseaux sociaux, identification des individus influents
 - Détection de communautés
 - Étude des inégalités d'accès aux ressources
 - Diffusion des idées et innovations
@@ -62,20 +49,30 @@ Les graphes en sciences sociales : modélisation des relations, réseaux sociaux
 ## Structure du dépôt
 
 ```
-├── FONDAMENTAUX.md      # Concepts de base
-├── Djikstra/            # Algorithme de Dijkstra
-├── Exercices/           # Exercices pratiques
-├── Corrige1/, 2/, 3/    # Corrigés
-├── copies/              # Travaux étudiants
-└── assets/              # Images et schémas
+├── COURS.md                                  # Chapitre 1 : introduction contextuelle
+├── FONDAMENTAUX.md                           # Chapitre 2 : concepts de base
+├── Seance_1.ipynb / Seance_1_TP.ipynb        # Séance 1 : prise en main de NetworkX
+├── Seance_2_Representations.ipynb            # Séance 2 : matrice/liste d'adjacence, incidence
+├── Seance_3_Mesures_Statistiques.ipynb       # Séance 3 : mesures statistiques avancées
+├── Seance_4_BFS_DFS.ipynb                    # Séance 4 : parcours & distances (BFS/DFS)
+├── Seance_5_Composantes_Diffusion.ipynb (+ Corrigé) # Séance 5 : composantes connexes & diffusion
+├── Dijkstra/                                 # Séance 6 (recap + intuition), Séance 7 (implémentation), annexes optionnelles (preuve/complexité, version dictionnaire)
+├── Seance_8_Centralite.ipynb                 # Séance 8 : centralité
+├── Seance_9_Coloration.ipynb                 # Séance 9 : coloration de graphes
+├── Seance_10_PageRank_LabelPropagation.ipynb # Séance 10 : page-rank & label propagation
+├── Exercices_1.md, Exercices_2.md            # Exercices complémentaires
+├── Seance_12_Partiel.md / Seance_12_Partiel_Corrige.md # Partiel blanc et son corrigé
+├── Exercices/, copies/                       # Travaux et rendus d'étudiants
+└── assets/                                   # Images et schémas
 ```
 
 ## Ressources
 
-- 📖 [Introduction contextuelle (cours)](COURS.md)
-- 📄 [Cours complet (PDF)](Cours.pdf)
-- 📄 [Algorithmes des graphes (PDF)](coursAlgoGraphes.pdf)
-- 📝 [Exercices](Exercices.md)
+- [Introduction contextuelle (cours)](COURS.md)
+- [Concepts fondamentaux (cours)](FONDAMENTAUX.md)
+- [Exercices — série 1](Exercices_1.md)
+- [Exercices — série 2](Exercices_2.md)
+- [Partiel blanc](Seance_12_Partiel.md) / [Corrigé](Seance_12_Partiel_Corrige.md)
 
 ## Licence