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La statistique des réseaux sociaux, contrairement à la statistique classique, fait face à l’épineux problème de la dépendance des observations. Pour le résoudre, elle propose un nouveau type de modélisation statistique, les Exponential Random Graph Models (ERGM). À la base de ces modèles, se trouve la notion élémentaire de triade, discutée de longue date dans la littérature sociologique, en premier lieu chez Simmel. Cet article, qui vise, pour la première fois, à présenter en français, les fondements des ERGM, fait le point sur l’intérêt de l’approche triadique pour l’analyse des processus sociaux. Il donne un exemple détaillé de mise en œuvre des ERGM sur des données de réseau (celles d’un cabinet d’avocats d’affaires), et présente quelques travaux récents qui les mobilisent pour appréhender par exemple la sociabilité des adolescents ou les coopérations inter-organisationnelles.

Exploring social networks at the triadic level: The contribution of ERGM statistical models In contrast to conventional statistical analysis, statistical models for social networks must account for dependencies between observations. To address this issue, a specific class of models has been developed, Exponential Random Graph Models (ERGM). The basis for these models is the fundamental idea of triads, a longstanding concept within sociology, as seen in Simmel’s work. This article aims to present for the first time in French ERGM’s theoretical foundations, and reviews the usefulness of the triadic approach for exploring social processes. Using a case study of a business law firm, the ERGM estimation process is presented in detail, followed by a review of recent research using ERGM.