Les goulots d'étranglement dans les réseaux complexes représentent la contrainte centrale qui limite l'efficacité, la stabilité et la capacité de résistance aux perturbations du système. Ils reflètent un déséquilibre structurel dans la topologie du réseau, les flux fonctionnels et les relations de couplage entre les composants, ce qui affecte de manière significative la performance opérationnelle et la fiabilité des infrastructures critiques et des systèmes socio-économiques. Ce domaine est un sujet de recherche important, mais les études existantes sont dispersées sur les plans théorique et méthodologique, rendant difficile l'élaboration de stratégies ciblées de résolution des goulots d'étranglement pour divers scénarios réseau. Parallèlement, la popularisation des technologies émergentes telles que le big data et l'intelligence artificielle reconfigure les paradigmes analytiques traditionnels. Cet article passe en revue systématiquement les résultats de recherche avancés actuels, classifie les goulots d'étranglement selon l'objet d'identification, les causes, la portée d'effet et les caractéristiques temporelles, et divise les méthodes d'identification en catégories basées sur la topologie, le flux ou la charge, la dynamique, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. L'article résume par ailleurs les tendances futures du domaine et souligne les problèmes clés restant à résoudre.

réseaux complexes; identification des goulots d'étranglement; infrastructures critiques; résilience des réseaux; systèmes réseaux