Directeur de recherche Inria · Sophia Antipolis

Arnaud Legout

Recherche, formation et conseil en data science

Je suis directeur de recherche à Inria, à Sophia Antipolis, et habilité à diriger des recherches. Depuis plus de vingt ans, j'analyse des données à très grande échelle pour comprendre l'Internet, les réseaux sociaux et la protection de la vie privée.

En parallèle, je forme des équipes à Python et à la data science depuis 2011, et j'accompagne des entreprises comme consultant indépendant.

Formation et conseil

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Formations Python et data science

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Conseil et audit en data science

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Parcours

Titulaire d'une maîtrise de mathématiques de l'université de Nice-Sophia Antipolis, j'ai préparé ma thèse à l'Institut Eurecom, dans l'équipe d'Ernst Biersack, sur le contrôle de congestion multicast. J'ai ensuite quitté deux fois le laboratoire pour l'entreprise.

2000
Doctorat en systèmes de communication, Institut Eurecom.
2000–2004
Architecte, puis adjoint du CTO, chez Castify Networks, startup de diffusion vidéo.
2004
Chargé de recherche à Inria, Sophia Antipolis.
2011
Premières formations Python en entreprise.
2012
Habilitation à diriger des recherches.
2014
Création, avec Thierry Parmentelat, du MOOC Python de la plateforme FUN.
2016–2020
Fondateur et dirigeant de la startup ElectroSmart, dont l'application a été téléchargée par plus d'un million de personnes.
2021
Directeur de recherche à Inria.
Aujourd'hui
Directeur de recherche à Inria, Sophia Antipolis, dans l'équipe-projet DIANA. Formation et conseil en data science en parallèle.

Recherche

Mes travaux portent sur la mesure de l'Internet, les réseaux sociaux et la propagation de l'information, la sécurité et la protection de la vie privée, les systèmes mobiles et la distribution de contenus en pair-à-pair. Ils sont publiés dans les conférences de référence de ces domaines.

Trois d'entre eux illustrent la démarche :

l'analyse de l'intégralité du graphe social de Twitter, plus de cinq cents millions de comptes, qui a établi que la majorité des articles partagés ne sont jamais lus ;
l'analyse de la totalité de la chaîne Bitcoin, seize milliards de liens, pour retrouver les fonds définitivement perdus ;
des années de mesure des échanges BitTorrent, qui ont montré que l'anonymat promis par certains outils n'existait pas.

Plusieurs de ces travaux ont été repris par la presse internationale, dont le New York Times, le Washington Post, Fortune et Le Monde. Mes travaux récents portent aussi sur l'effet des suggestions de type IA sur la justesse des décisions, sur l'identification d'adresses Bitcoin illicites dans les forums clandestins et sur les discours de santé sur les réseaux sociaux.

J'ai encadré six thèses jusqu'à la soutenance, siégé aux comités éditoriaux de Proceedings on Privacy Enhancing Technologies (2021–2023) et d'Elsevier Computer Networks (2012–2016), et aux comités de programme de conférences comme ACM SIGCOMM, ACM IMC, ACM CoNEXT et PETS.

La liste complète de mes publications se trouve sur ma page de recherche Inria, qui présente aussi mes projets et mes interventions, ainsi que sur Google Scholar et sur mon CV HAL.

Enseignement

Le MOOC Python que j'ai conçu avec Thierry Parmentelat sur la plateforme FUN a réuni plus de 200 000 inscrits depuis 2014 ; il est aussi utilisé par Sorbonne Université et CentraleSupélec.

J'enseigne en master à l'université Côte d'Azur, aujourd'hui un cours sur la blockchain et la vie privée dans le master Ubinet, et auparavant des cours sur les applications pair-à-pair, la communication scientifique et l'introduction à la data science. Depuis 2024, j'enseigne aussi à Eurecom le cours ComEng, consacré à la communication orale et écrite pour les ingénieurs.

Depuis 2011, je forme aussi des ingénieurs et des chercheurs en entreprise : c'est l'objet de mon site de formation.

Liens et contact

Pour la recherche : arnaud.legout@inria.fr. Pour une formation ou une mission de conseil : arnaud.legout@gmail.com.