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Science des données, transformation digitale, risques et systèmes complexes



L’Axe de recherche « Science des données, transformation digitale, risques et systèmes complexes » représente une collaboration concertée entre les chercheurs de l’ESILV et de l’EMLV. Leur expertise combinée offre une vision complète à travers laquelle ils abordent trois domaines principaux de recherche : Systèmes Complexes, Risques, et Science des Données et Transformation Digitale.




Sous-axes de recherche

Science des données, transformation digitale, risques et systèmes complexes

L’Axe de recherche « Science des données, transformation digitale, risques et systèmes complexes », avec ses trois sujets distincts mais interconnectés, témoigne des efforts profonds des chercheurs de l’ESILV et de l’EMLV pour contribuer à un monde plus informé et technologiquement avancé.

Systèmes Complexes

Le premier point focal, les Systèmes Complexes, est centré sur la modélisation des interactions complexes de diverses entités.

Cela comprend :

  • Fluides et Particules : La modélisation du comportement collectif dans les fluides (liquides, gaz ou plasmas) avec des modèles fluides et la théorie cinétique, en mettant l’accent sur les interactions onde-particule, a des applications dans de nombreuses disciplines scientifiques et d’ingénierie.
  • Dynamique des Opinions : Capturer l’évolution et la diffusion des opinions offre des perspectives sur le comportement humain, la prise de décision et les tendances sociétales.
  • Comportement de la Foule : L’étude des dynamiques des grands groupes peut offrir d’importantes révélations sur les actions et réactions humaines collectives dans divers scénarios.
  • Propagation : Comprendre la diffusion, que ce soit d’informations ou de tendances, à travers différents milieux ou systèmes, est essentiel pour de nombreuses applications.
  • Blockchain : Ce sujet se penche sur les systèmes décentralisés et la manière dont les informations sont stockées, vérifiées et partagées à travers un registre numérique distribué.

Risques

Le domaine des Risques se concentre sur les aspects multifacettes des menaces et défis potentiels :

  • Mesure et Gestion : Au cœur de ce segment, il s’agit de définir, quantifier et stratégiser autour de divers risques.
  • Risques Financiers, Économiques et Industriels : Cela implique de comprendre les incertitudes et les écueils potentiels dans la finance, les facteurs économiques plus larges et les opérations industrielles spécifiques.
  • Tarification et Incertitude Modèle : S’intéresser à la manière dont les actifs, biens ou services sont valorisés et aux incertitudes entourant ces modèles est essentiel pour les entreprises et les économies.
  • Sélection de Portefeuille, Économie et Finance Comportementale : Ce domaine d’étude examine comment les actifs sont regroupés, la dynamique des économies et les facteurs psychologiques affectant les décisions financières.

Science des Données et Transformation Digitale

Le troisième segment, Science des Données et Transformation Digitale, est un signe de notre ère numérique en évolution :

  • Collecte et Gestion des Systèmes d’Information et des données : Cela englobe les méthodologies et techniques de gestion des systèmes d’information et des données de manière efficace et significative.
  • Analyse et Extraction des Données : Le processus de dissection de vastes ensembles de données pour en extraire des informations et des perspectives pertinentes.
  • Graphiques de Données : Représentations visuelles des structures de données, montrant les connexions et les relations.
  • Big Data et IA : Gérer d’énormes volumes d’informations et exploiter la puissance de l’Intelligence Artificielle pour diverses applications.
  • Apprentissage Machine et Statistique : Explorer les algorithmes et techniques qui permettent aux machines d’apprendre à partir de données.
  • Exploration de Données : L’art et la science d’extraire des motifs, des tendances et des informations exploitables de grands ensembles de données.






Enseignants-chercheurs

L’équipe d’enseignants-chercheurs Science des données, transformation digitale, risques et systèmes complexes




Publications

L’ensemble des travaux des enseignants-chercheurs Science des données, transformation digitale, risques et systèmes complexes

418 Entrées « 9 de 9 »

2015

Proceedings Articles

Bérangère Branchet; Gaël Chareyron; Sébastien Jacquot

A new area tourist ranking method Proceedings Article

Dans: Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), p. 2930-2932, Santa Clara, USA, 2015, ISBN: ISBN: 978-1-4799-9926-2.

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Antonio Gaudiello; Kamel Hamdache

Ferroelectric thin structures Proceedings Article

Dans: Proceedings of the 8th Congress of Romanian Mathematicians, p. 121-127, Ias, Romania, 2015.

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Divers

Gaël Chareyron; Bérangère Branchet; Jérôme Da Rugna

Foules voyageuses et traces numériques : Le big data au service du tourisme Divers

l'Expansion, 2015.

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Gorgia Callegaro; Lucio Fiorin; Martino Grasselli

Quantized Local Volatility Divers

Risk.net, 2015.

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Gorgia Callegaro; Lucio Fiorin; Martino Grasselli

Quantized Calibration in Local Volatility Models Divers

2015.

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Griselda Deelstra; Martino Grasselli; Christopher Van Weverberg

Explosion time for some Wishart transforms Divers

2015.

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2014

Articles de journaux

Carl Chiarella; José Da Fonseca; Martino Grasselli

Pricing Range Notes within Wishart Affine Models Article de journal

Dans: Insurance Mathematics & Economics, vol. 58, no. 1, p. 193-203, 2014.

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Gaël Chareyron; Bérangère Branchet; Jérôme Da Rugna; Sébastien Jacquot

Patrolling TripAdvisor: Re-purposing large data-sets in Tourism research Article de journal

Dans: EspacesTemps.net, vol. x, no. x, p. x, 2014.

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Alexandro Gnoatto; Martino Grasselli

An affine multi-currency model with stochastic volatility and stochastic interest rates Article de journal

Dans: Siam Journal On Financial Mathematics, vol. 5, p. 493-531, 2014.

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José Da Fonseca; Martino Grasselli; Florian Ielpo

Estimating the Wishart Affi ne Stochastic Correlation Model using the Empirical Characteristic Function Article de journal

Dans: Studies In Nonlinear Dynamics And Econometrics, vol. 18, no. 3, p. 253-289, 2014.

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Alexandro Gnoatto; Martino Grasselli

The explicit Laplace transform for the Wishart process Article de journal

Dans: Journal Of Applied Probability, vol. 51, no. 3, p. 640-656, 2014.

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Conférences

Martino Grasselli

Analitically and Numerically Tractable Local Volatility Models Conférence

Quantitative Methods in Finance 2014, Sydney, Australia, 2014.

BibTeX

Edouard Pignot

Ideology is the Engine: How fantasy and political subjectivity play out when designing serious games and virtual worlds Conférence

Quadrangular Conference on Technology, Organizations and Society, London, 2014.

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Edouard Pignot

Ideology is the engine: How fantasy and political enjoyment play out in the choice and adoption of game technologies Conférence

30th EGOS colloquium, Rotterdam, 2014.

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2013

Conférences

Edouard Pignot

Analyzing corrupt forms of trading at Goldman Sachs: A Lacanian approach Conférence

Reworking Lacan at Work, Paris, 2013.

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Edouard Pignot

Is serious-games design political? The competing logics at stake when choosing and adopting a game engine?? Conférence

IEEE International Conference on Games and Virtual Worlds for Serious Applications, Bournemouth, 2013.

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2012

Conférences

Edouard Pignot

The ideology of the virtual and the practice of serious gaming Conférence

EDAMBA Summer Academy (European Doctoral Programmes Association in Management and Business Administration), Sorèze, 2012.

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0000

Bachelor Theses

[No title] Bachelor Thesis

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