Séminaire Quaresmi ce 4 mars 2021 “Hagiographie et data mining : comment l’ordinateur peut indiquer à quel saint se vouer”

Ce jeudi 4 mars à 14h, Sébastien de Valeriola du laboratoire Quaresmi nous présentera un exposé intitulé “Hagiographie et data mining : comment l’ordinateur peut indiquer à quel saint se vouer” dont voici un résumé :

Depuis le milieu du XVIIe siècle, les Bollandistes décrivent de façon systématique les nombreux manuscrits conservés dans les bibliothèques et les institutions religieuses de nos régions et du reste de l’Europe qui contiennent des textes hagiographiques, c’est-à-dire racontant la vie des saints. Dans ce projet de recherche en cours en collaboration avec Bastien Dubuisson (Université du Luxembourg-Université de Namur), nous appliquons à la base de données qui résulte de ces dépouillements des outils de data mining qui permettent d’étudier ces manuscrits sous un angle nouveau. Au cours de cet exposé, nous présenterons les premiers résultats que nous avons obtenus, notamment en termes de classification automatique des manuscrits d’après leur système d’organisation interne, et de reconstitution des collections hagiographiques des abbayes.

La présentation aura lieu sur Teams. Pour faciliter l’organisation, merci de vous inscrire auprès de Celine.Engelbeen@ichec.be.

Au plaisir de vous y voir nombreux !

Séminaire quaresmi ce 4 février 2021 “Essence Random Forest : a methodology for classifying highly redundant fine-grained data”

Jeudi 4 février à 14h, Christian Colot de l’UNamur nous présentera un exposé intitulé “Essence Random Forest : a methodology for classifying highly redundant fine-grained data” dont voici un résumé:

The rise of unstructured data leads not only to unprecedented opportunities for marketing applications but also to new methodological challenges to leverage it. In particular, redundancy among extracted features from this data deserves special attention as it might prevent current methods to benefit from it. In this study, we propose an adaptation of the Random Forest algorithm called Essence Random Forest to solve this issue. Analysing fine-grained data of a telephone company for churn detection, we establish that Essence Random Forest better leverages the value of unstructured data on two dimensions: besides a better classification performance, it also converges quicker to stable results. In addition, from a managerial perspective, we highlight that geo-spatial mobility data might be a good alternative to the classical communication network from which the data quality might decrease due to the emergence of alternative communications applications. Finally, an Essence Random Forest model that includes all  fined-grained data sources is able to outperform any individual model, which validates the quest of many companies for alternative data sources.

La présentation aura lieu sur Teams. Pour faciliter l’organisation, merci de vous inscrire auprès de Celine.Engelbeen@ichec.be.

Au plaisir de vous y voir nombreux !

Séminaire quaresmi ce 10 décembre 2020 « Processus de Markov et files d’attente à l’aéroport »

Jeudi 10 décembre à 14h, Sarah Dendievel du laboratoire Quaresmi nous présentera un exposé intitulé « Processus de Markov et files d’attente à l’aéroport » dont voici un résumé:

Les processus de Markov participent à la création de modèles mathématiques permettant de gérer les files d’attentes. Les objectifs de ces derniers sont d’évaluer les performances d’un système et d’en garantir la qualité de service. On calcule généralement le nombre moyen de clients à un instant donné, le temps d’attente moyen dans la file, le temps de service moyen d’un client, la proportion de temps qu’un « serveur » est occupé etc. Ces résultats permettent d’optimiser les paramètres d’un système.

Le but de cet exposé est de présenter une application de cette théorie au cas concret des files d’attente à l’aéroport. Lors d’un voyage, les passagers sont soumis à un contrôle de sécurité où ils peuvent être fouillés par un officier de même sexe. Les règles de ces contrôles interdisent de dépasser un groupe de voyageurs. Si plusieurs voyageurs de même sexe se suivent, ceux de sexe opposé plus loin dans la file peuvent être bloqués par les premiers bien qu’un officier de leur sexe soit libre. En termes de modélisation, ce système est composé d’une unique file d’attente avec deux types de « clients », de deux « serveurs » dédiés chacun à un seul type de clients et où les clients sont servis par ordre d’arrivée. L’objectif de cette étude est d’abord de quantifier l’impact de ces caractéristiques sur les performances du système et ensuite d’évaluer si cet impact mérite d’être pris en compte.

La présentation aura lieu sur Teams. Pour faciliter l’organisation, merci de vous inscrire auprès de Celine.Engelbeen@ichec.be.

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Séminaire Quaresmi ce 19 novembre 2020 “Clustinity : community detection and clustering on complex data, application in a real study case on job matching in the human resources sector”

Jeudi 19 novembre à 14h, Etienne Cuvelier nous présentera un exposé intitulé “Clustinity : community detection and clustering on complex data, application in a real study case on job matching in the human resources sector” dont voici un résumé:

The vast majority of classification methods are designed for a given type
of variable.
However, describing real situations often requires mixing different types
such as numerical, categorical, interval or other values.
In this paper, we propose a method for merging similarity matrix
using quasi-arithmetic means allowing to mix the various dimensions of the data.
This method has been applied in the Human Resources sector.
The search for the job-candidate matching is an important task, both for
recruiting companies and for candidates looking for a job, but before
considering this matching, a segmentation of the offers on the basis of
the different skills and the geographical locations of the recruiters is required.
The experiment was carried out on a sample of 1760 offers extracted from
an original database of job offers.
Various parameterizations were tested with spectral clustering to
analyze these offers. We analyze the results obtained in this paper.

La présentation aura lieu sur Teams. Pour faciliter l’organisation, merci de vous inscrire auprès de Celine.Engelbeen@ichec.be.

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Séminaire Quaresmi ce 15 octobre 2020 “The Markovian binary tree applied to demography and conservation biology”

Jeudi 15 octobre à 14h, Sophie Hautphenne, senior lecturer à la School of Mathematics and Statistics de l’université de Melbourne, nous fera l’honneur de nous présenter un exposé intitulé “The Markovian binary tree applied to demography and conservation biology”, dont voici un résumé:

Markovian binary trees form a general and tractable class of continuous-time branching processes, which makes them well-suited for real-world applications. Thanks to their appealing probabilistic and computational features, these processes have proven to be an excellent modelling tool for applications in population biology. Typical performance measures of these models include the extinction probability of a population, the distribution of the population size at a given time, the total progeny size until extinction, and the asymptotic population composition. Besides giving an overview of the main performance measures and the techniques involved to compute them, we discuss recently developed statistical methods to estimate the model parameters, depending on the accuracy of the available data. We illustrate our results in human demography and in conservation biology.

La présentation aura lieu sur Teams et sera retransmise en direct à l’ICHEC, site Anjou, local E101 à 14h. Pour faciliter l’organisation, merci de vous inscrire auprès de Celine.Engelbeen@ichec.be.

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Séminaire Quaresmi ce 27 février: “… a ses meules & a ses cateus” : Culture(s) du risque et pratiques de l’écrit à Tournai au début du 14e siècle.

Ce jeudi 27 février, Sébastien de Valeriola animera le séminaire Quaresmi avec un exposé intitulé “… a ses meules & a ses cateus: Culture(s) du risque et pratiques de l’écrit à Tournai au début du 14e siècle.

Dans cet exposé, nous considérons les clauses de garantie qu’on trouve dans les reconnaissances de dette du 13e et du début du 14e siècles dans nos régions.
Partant de l’observation que celles-ci présentent une variabilité importante, nous présentons d’abord un point de vue global en examinant l’ensemble des chirographes de ce type rédigés à Douai, Ypres et Tournai durant la période d’intérêt. Nous nous intéressons ensuite à un sous-corpus particulier, celui des dettes tournaisiennes du début du 14e siècle. L’exceptionnel état de conservation de ces documents permet d’enquêter de manière plus approfondie sur la variabilité des clauses, et de mettre celle-ci en parallèle avec le processus de rédaction des actes passés devant les voirs-jurés. L’exposé fait la part belle aux méthodes utilisées pour enquêter, quantitatives et exploratoires dans leur majorité.

Séminaire ouvert à tous. La présentation aura lieu à l’ICHEC, site Anjou, local E105 à 14h00. Pour faciliter l’organisation, merci de vous inscrire auprès de  quaresmi@ichec.be.

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EGC 2020 à l’ICHEC

Cette année, c’est la 20ème édition de la conférence EGC !  20 ans déjà : santé, jeunesse flamboyante et des projets plein la tête. La 20ème édition aura lieu à Bruxelles du 27 au 31 janvier 2020 sur le campus de l’ICHEC Brussels Management School et sera organisée par le laboratoire QUARESMI .

La conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC) est un événement annuel réunissant des chercheurs et praticiens de disciplines relevant des sciences des données et des connaissances. Ces disciplines incluent notamment l’apprentissage automatique, l’ingénierie et la représentation de connaissances, le raisonnement sur des données et des connaissances, la fouille et l’analyse de données, les systèmes d’information, les bases de données, le web sémantique et les données ouvertes, etc.

Pour la 20édition de la conférence EGC, l’association EGC et le laboratoire Quaresmi ont décidé d’organiser une grande journée ouverte au public et aux professionnels. Cette journée sera une interface entre les scientifiques et le grand public. Plusieurs conférences plénières (keynotes) seront données sur le thème de l’intelligence artificielle. Le travail des scientifiques sera aussi visible lors des événements “minute of madness” et la remise des prix de l’association EGC pour les meilleurs travaux. Des démonstrations logicielles et des posters scientifiques seront visibles lors du buffet. Des stands d’entreprises seront présents sur le site, permettant des job dating dans les domaines de l’IA et des data sciences. La journée se terminera par une table ronde sur le thème « Promesses et risques : quel monde pour demain avec l’IA ? », animée par nos conférenciers invités (Jean-Gabriel Ganascia, Laurence Devillers) et le président du comité scientifique de la conférence, Antoine Cornuéjols.

Affiche journée publique

Toutes les informations sont disponibles sur le site de la conférence https://egc2020.sciencesconf.org/

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Séminaire Quaresmi ce 21 novembre: Problème de Correlation Clustering avec Médiateurs

Ce jeudi 21 novembre, le laboratoire Quaresmi accueillera Zacharie Ales de l’ENSTA-Paris-Tech, Rosa Figueiredo de l’Université d’Avignon. Avec Céline Engelbeen, ils proposeront un exposé intitulé “Problème de Correlation Clustering avec Médiateurs”.

Le problème de correlation clustering (CCP) consiste à partitionner les sommets d’un graphe afin que la somme des poids positifs entre les parties et la somme des poids négatifs à l’intérieur des parties soient minimales. Dans cette présentation, nous introduisons un nouveau problème de ce type dans lequel un ensemble de sommets appelés médiateurs doit également être identifié. Les médiateurs doivent avoir de bonnes relations les uns avec les autres. Par exemple, dans un contexte politique, un ensemble de médiateurs pourrait représenter un ensemble de députés chargés d’évaluer une loi.

Les propriété définies par les contraintes de notre problème sont non héréditaires et ce problème est NP-difficile. Nous présentons un programme linéaire en nombres entiers, un algorithme d’énumération ainsi que des résultats numériques préliminaires.

Séminaire ouvert à tous. La présentation aura lieu à l’ICHEC, site Anjou, local E103. Pour faciliter l’organisation, merci de vous inscrire auprès de  celine.engelbeen@ichec.be

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Séminaire Quaresmi ce 23 mai : Estimation adaptative dans les modèles ARCH semi-paramétriques avec une tendance linéaire

Ce jeudi 23 mai à 14h, le laboratoire Quaresmi aura le plaisir de clôturer sa première année de séminaire avec la présentation de Mohamed Selmouni, chargé de cours à l’ICHEC, intitulée:

Estimation adaptative dans les modèles ARCH semi-paramétriques avec une tendance linéaire

We establish a local asymptotic normality property (LAN) for multivariate linear regression models with errors that follow a stationary multivariate ARCH process. We show that, in a semiparametric setup, all the parameters (in the parametrization chosen) are adaptively estimable. We provide an explicit efficient (and adaptive) estimator. The advantage of the semiparametric approach is that no specific (and unavoidably arbitrary) assumptions are required on the density of the innovations.

The asymptotic relative efficiency of the proposed estimator with respect to the traditional Gaussian one is uniformly larger than one. The models considered have many applications in, e.g., financial statistics/econometrics.

Séminaire ouvert à tous. La présentation aura lieu à l’ICHEC, site Anjou, local E103. Pour faciliter l’organisation, merci de vous inscrire auprès de  celine.engelbeen@ichec.be

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Séminaire : QAMML : une famille de distributions de probabilité pour l’Analyse de Données Fonctionnelles

Ce jeudi 2 mai à 14h le laboratoire Quaresmi aura le plaisir d’organiser son troisième séminaire intitulé : 

QAMML : une famille de distributions de probabilité pour l’Analyse de Données Fonctionnelles, par Étienne Cuvelier.

Les données fonctionnelles deviennent de plus en plus courantes. Ces données peuvent résulter des mesures répétées d’un phénomène au cours du temps, mais aussi lors de la variation d’un paramètre non temporel, comme par exemple une longueur d’onde. Ces données sont l’objet de l’Analyse de Données Fonctionnelles, ou Functional Data Analysis (FDA) en anglais. De telles données peuvent aussi avoir une origine statistique, comme lorsqu’on veut « résumer » le contenu d’une variable en utilisant sa distribution de probabilité, comme c’est le cas en Analyse de Données Symboliques.

Si ce type de données est souvent stocké sous forme discrétisée, c’est à dire sous forme multivariée, ces données sont par nature de dimension infinie. L’approche classique qui, consiste à appliquer des techniques multivariées aux versions discrétisées de ces données, donne lieu à un paradoxe : la minimisation de la perte d’informations lors du stockage, par augmentation de la finesse de discrétisation, est confrontée au fléau de la dimension, à savoir la raréfaction des données lors de l’augmentation de la dimensionnalité. La mise au point d’outils directement conçus pour ce type de données spécifiques que sont les données fonctionnelles est donc impérative. Mais l’infinité dimensionnelle de celles-ci rend difficile la mise au point de ce type d’outils, et c’est particulièrement vrai lors de la construction d’un incontournable en analyse de données : la notion de distribution de probabilité d’une variable aléatoire fonctionnelle.

Dans cet exposé, nous nous attacherons, tout en restant dans le cadre de l’analyse de données, à définir et construire une classe de distributions de probabilités directement définies dans l’espace de dimension infinie dans lequel sont plongées les données fonctionnelles. Cette classe de distributions, dénommées QAMML, est développée en associant un générateur de copule Archimédienne à une moyenne quasi-arithmétique.

Cette nouvelle famille de distributions de probabilités pour données fonctionnelles, nécessite aussi de définir un nouveau type de densité de probabilité, ce que nous faisons en utilisant la dérivée directionnelle de Gâteaux.

Notre approche n’est pas uniquement théorique, car nous illustrons l’utilité de ces distributions en analyse de données en « injectant », telles quelles, les distributions QAMML dans deux algorithmes initialement conçus dans le cadre de l’analyse multivariée : la classification non supervisée par décomposition de mélange et la classification supervisée bayésienne. Nous illustrons aussi l’usage de ces distributions en statistique en construisant des intervalles de confiance fonctionnels. Ces trois « illustrations » étant réalisées sur des données réelles.

Séminaire ouvert à tous. La présentation aura lieu à l’ICHEC, site Anjou, local E103. Pour faciliter l’organisation, merci de vous inscrire auprès de  celine.engelbeen@ichec.be

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Séminaires Quaresmi 2018-2019

Le laboratoire Quaresmi est très heureux d’annoncer qu’il inaugurera le jeudi 28 février 2019 sa première série de séminaires, avec un exposé de M. Sébastien de Valeriola (ICHEC) intitulé “Risque de défaut et réseaux de crédit à Ypres au XIIIe siècle” .

Ces séminaires sont ouverts à tous, mais pour des raisons organisationnelles, merci de vous signaler à l’adresse celine.engelbeen_at_ichec.be.

Les séminaires se dérouleront sur notre site du Manoir d’Anjou : Rue au Bois, 365a, 1150 Bruxelles.

Vous pouvez retrouver ces séminaires dans notre section “Nos activités” .

Affiche des séminaires du laboratoire Quaresmi. Les dates sont aussi disponibles via notre section "nos activités".

Conférence EGC2020

Le laboratoire Quaresmi est particulièrement heureux de vous annoncer qu’il sera l’organisateur de la 20ème  édition de la conférence “Extraction et Gestion de Connaissance”.

La conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC) est un événement annuel réunissant des chercheurs et praticiens de disciplines relevant de la science des données et des connaissances. Ces disciplines incluent notamment l’apprentissage automatique, l’ingénierie et la représentation de connaissances, le raisonnement sur des données et des connaissances, la fouille et l’analyse de données, les systèmes d’information, les bases de données, le web sémantique et les données ouvertes, etc.

La conférence EGC est l’occasion de faire se rencontrer académiques et industriels afin de confronter des travaux théoriques et des applications pratiques sur des données réelles et de communiquer des travaux de qualité, d’échanger et de favoriser la fertilisation croisée des idées, à travers la présentation de travaux de recherche récents, de développements industriels et d’applications originales.

N’hésitez pas à consulter (gratuitement) les actes de l’édition 2019, comprenant les articles des communications orales ainsi que ceux associés aux posters via la revue RNTI. Les actes des ateliers sont disponibles via les pages de ceux-ci (lien). Vous pouvez aussi accéder aux slides des keynotes et enfin les vidéos des différentes sessions seront bientôt disponibles sur Canal C2.

Cette 20ème édition se déroulera sur le site de l’ICHEC situé Boulevard Brand Withlock (sis à côté du rond-point Montgomery). L’organisation de cette édition “anniversaire” se fera en étroite collaboration avec l’association EGC.

De plus amples informations bientôt.

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Atelier DAHLIA – EGC 2019

Ce mardi 22 janvier, j’ai eu l’occasion de présenter brièvement notre travail réalisé sur une partie de l’œuvre de l’encyclopédiste médiéval Vincent de Beauvais lors de l’atelier DAHLIA (Groupe de travail DigitAl Humanities and cuLtural herItAge) qui précédait la conférence EGC 2019 à Metz.

Face au volume très important que représente l’ensemble des encyclopédies médiévales, la question de l’identification des sources utilisées par les encyclopédistes paraît naturelle, mais représente une tâche colossale et fastidieuse pour les historiens si elle est entreprise manuellement. Le but de ce travail présenté est de créer un outil d’identification automatique des sources utilisées par Vincent de Beauvais dans ses livres 16 à 22 du speculum naturale.

Afin de créer cet outil, il a été nécessaire de découper en petites entités, appelées notices, les différentes œuvres sur lesquelles nous avons travaillé. Pour le speculum maius de Vincent de Beauvais, cette division existait déjà. Cette présentation, ainsi que les questions du public, ont été l’occasion de revenir sur la façon dont nous avons choisi d’effectuer ce découpage pour les différentes sources utilisées. Je suis également revenue brièvement sur les conséquences de cette subdivision sur l’outil.

Plans de pension hybrides et partage des risques entre générations

Ce mardi 11 septembre 2018, j’ai eu le plaisir de participer à la conférence de l’European Actuarial Journal, qui se déroulait à Leuven (Belgique). J’y ai présenté un exposé intitulé Convex and log-convex hybrid pension schemes and risk-sharing, basé sur un article en cours de finition avec Pierre Devolder (UCLouvain) dans le cadre de la Chaire d’excellence sur les pensions UCL, dont je suis chercheur associé.

Voici en quelques lignes le problème auquel nous nous sommes intéressés dans ce projet de recherche.

Il concerne le premier pilier (c’est-à-dire la retraite légale, gérée par l’État) des pensions belges, qui pose un lot de réels problèmes aujourd’hui, et dont plusieurs éléments doivent certainement être repensés. Nous allons passer ici un revue un petit modèle simple, qui est très proche de la réalité mais pas identique. Les différences de fonctionnement entre le système décrit ici et le système effectivement utilisé n’ont pas d’impact significatif sur ce dont il est question.

Avant de rentrer dans les détails, il faut souligner deux caractéristiques de ce système : la répartition pure et la définition des prestations.

Répartition pure

Le premier pilier belge est un système en répartition pure, c’est-à-dire qu’on considère que les contributions payées pendant une année t par tous les travailleurs actifs servent à payer les retraites de tous les pensionnés. En notant P la pension moyenne, C la contribution moyenne (c’est-à-dire le montant que les actifs paient pour le plan de pension), L^p le nombre de pensionnés et L^a le nombre d’actifs, on obtient : L^p P = L^a C \quad \text{ ou } \quad \frac{L^p}{L^a} P = C. On nomme cette relation l’équation de budget, parce qu’elle signifie que le budget du système est “à l’équilibre” : si cette condition est remplie, on dispose de suffisamment d’argent pour payer les retraites.

Le quotient \frac{L^p}{L^a} est appelé quotient de vieillesse. L’équation de budget est souvent ré-exprimée en divisant de chaque côté par le salaire moyen, de sorte à obtenir des taux : \frac{L^p}{L^a} \frac{P}{S} = \frac{C}{S} \quad \text{ qu'on note } \quad D \delta = \pi. D représente donc le quotient de vieillesse, \delta le taux de remplacement (c’est-à-dire le montant de pension moyenne par rapport au salaire moyen, ou en d’autres termes la proportion du niveau de vie des pensionnés par rapport à celui des actifs) et \pi le taux de contribution (c’est-à-dire la part de leur salaire que les actifs donnent au plan de pension).

Ces dernières décennies, D = \frac{L^p}{L^a} a beaucoup augmenté suite à différents effets : augmentation de la longévité (et donc augmentation de L^p), effet papy boom (idem) et diminution de la fertilité (et donc diminution de L^a). Cette augmentation pose un véritable problème : si D augmente, comme l’équation de budget D \delta = \pi doit continuer à être vérifiée (puisqu’elle exprime que le système “dispose d’assez de fonds”), on a deux possibilités :

  • soit on abaisse \delta, c’est-à-dire on abaisse le niveau de vie des retraités ;
  • soit on monte \pi, c’est-à-dire on monte les contributions et donc on abaisse le niveau de vie des actifs.

Comme nous allons le voir dans un instant, le système belge est basé sur la deuxième solution.

Définition des prestations

Un plan de pension classique peut être construit selon deux architectures :

  • soit on définit ce que les pensionnés reçoivent (les prestations), puis on calcule ce que les actifs doivent verser (les contributions) pour que cela fonctionne (on parle d’un plan en prestations définies, abrégé d’après l’anglais en DB pour defined benefits) ;
  • soit on définit ce que les actifs versent (les contributions), et on calcule ce que les retraités recevront (les prestations) pour que cela fonctionne (on parle d’un plan en contributions définies, abrégé d’après l’anglais en DC pour defined contributions).

Ces deux architectures correspondent respectivement à la fixation du taux \delta et à la fixation du taux \pi dans l’équation de budget établie dans la section précédente.

Le système de la pension légale belge est en DB ; en d’autres termes, la retraite est définie légalement (il existe une formule expliquant ce à quoi un travailleur partant à la retraite a droit en fonction de la longueur de sa carrière, des salaires qui lui ont été versés, etc.). Cela signifie donc que l’impact de l’augmentation de D (c’est-à-dire l’impact de l’évolution démographique ou, en termes actuariels, de la réalisation du risque démographique) est entièrement supporté par les actifs.

Un partage des risques

L’idée de notre projet de recherche est d’explorer des architectures de plan de pension hybrides, c’est-à-dire qui ne sont ni tout à fait DB, ni tout à fait DC. De cette manière, le risque démographique lié au vieillissement de la population (matérialisé par l’augmentation du quotient de vieillesse D) est partagé entre les actifs et les retraités.

Le point de départ de ces plans d’un nouveau type est une règle introduite en 1981 par l’économiste américain Richard Musgrave : plutôt que de fixer \pi (comme en DC) ou \delta (comme en DB), on fixe le quotient de la rente de retraite par le salaire net des contributions :
\frac{P}{S\ (1-\pi)} = \frac{\delta}{1-\pi} qu’on appelle quotient de Musgrave.

En adaptant automatiquement \pi et \delta pour que ce quotient reste constant, les deux taux évoluent lorsque les conditions démographiques se transforment (par exemple lorsque la population vieillit). Le risque démographique est donc partagé entre les actifs et les retraités. Nous obtenons donc un plan de pension intermédiaire entre DB et DC (qu’on appelle aussi hybride).

Ceci n’assure cependant pas que ce partage soit “bien fait” : partager le risque n’implique pas forcément que le partage soit “équitable” (peu importe le sens qu’on donne à ce concept). Dans notre projet de recherche, nous avons étudié la règle de Musgrave, et déterminé qu’elle était en fait plus proche de DB que de DC.

Nous l’avons aussi et surtout généralisée à une famille* de nouveaux plans de pension qui sont tous des intermédiaires entre DB et DC. Cette famille est indexée par un paramètre \alpha qui est compris entre 0 et 1, c’est-à-dire qu’à n’importe quelle valeur \alpha entre 0 et 1 correspond un plan hybride. Pour \alpha = 0, on retrouve DC, et pour \alpha=1 on retrouve DB. Quelque part entre les deux se situe la règle de Musgrave (DM) :

Tous les plans qui appartiennent à cette famille (hormis DC et DB) — et donc tous les plans qui correspondent à des valeurs \alpha strictement comprises entre 0 et 1, c’est-à-dire “l’intérieur” du segment de droite ci-cessus — sont des plans hybrides dans lequel le risque démographique est partagé entre actifs et retraités. En plus de permettre de mieux comprendre la règle de Musgrave, cette construction offre donc d’autres architectures pour le premier pilier (ou pour n’importe quel régime en répartition).

Dans la suite de ce projet de recherche, nous étudions tous ces nouveaux plans de pension, et mettons sur pied des techniques pour sélectionner celui qui peut être considéré comme “optimal”…

Notre article est en cours de finalisation ; lorsqu’il sera publié, je le signalerai sur ce carnet !

* Il existe en fait une infinité de familles de ce genre ; deux ont retenu notre attention en raison de leur caractère facilement interprétable.

Nos publications

2023

  1. de Valeriola S., Ruffini-Ronzani N, Cuvelier E, (2023), Dealing with the Heterogeneity of Interpersonal Relationships in the Middle Ages. A Multi-Layer Network Approach, Digital Medievalist, vol. 15, https://doi.org/10.16995/dm.8070 ,

2022

  1. Dendievel, S., Latouche, G., Liu, Y., Tang, Y. (2022). Singularly Perturbed Markov Modulated Fluid Queues. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications. DOI: https://doi.org/10.1137/21M1395387.

2021

  1. Dendievel, S., Bruneel, H., Walraevens, J. (2021). A two class discrete-time queueing model with bounded variable-length service times. DOI: ISBN: 978-618-85079-1-3.

2020

  1. Cuvelier, E, de Valeriola, S., Engelbeen, C. (2020) Identification automatique des sources des notices zoologiques du Speculum naturale de Vincent de Beauvais, Revue Ouverte d’Intelligence Artificielle, Volume 1 (2020) no. 1, pp. 19-42. DOI : 10.5802/roia.2
  2. Cornuéjols, A., Cuvelier, E. (Rédacteurs invités, 2020). Actes de la 20ème Conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC 2020). Revue des Nouvelles Technologies de l’Information, vol.RNTI-E-36

2019

  1. Dendievel, S., Hautphenne, S., Latouche, G., Taylor, P. (2019). The time-dependent expected reward and deviation matrix of a finite QBD process. Linear Algebra and its Applications.
  2. Dendievel, S., Latouche, G., Liu, Y., Tang, Y. (2019). Nearly-completely decomposable Markov modulated fluid queues. Proceedings of the tenth international conference on matrix-analytic methods in stochastic models.

2018

  1. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A. (2018), Classification de Données Complexes par Globalisation de Mesures de Similarités via les Moyennes Quasi-Arithmétiques, 18ème Conférence Internationale sur l’Extraction et la Gestion de Connaissances (EGC 2018), 22-26 Janvier, 2018.

2017

  1. de Valeriola, S., “L’escargot dans les encyclopédies médiévales : les conséquences zoologiques d’une confusion lexicale”, Reinardus 29 (2017), 164–200.
  2. de Valeriola, S., and Devolder, P., “Minimum protection in DC funding pension plans and Margrabe options”, Risks (special issue “Actuarial and Financial Risks in Life Insurance, Pensions and Household Finance”) 5, 5 (2017), 1–14.

2016

  1. de Valeriola, S., “L’installation à Jauchelette”; “La Ramée, un seigneur foncier cistercien”; “La langue d’un document “judiciaire” du XIIIe siècle : le latin médiéval”; “Le réemploi de fragments de manuscrits ou de documents d’archives”, Il lui donna le nom de Ramey. L’abbaye de La Ramée à travers ses archives (1216-2016), Van Eeckenrode, M., and de Valeriola, S. (dirs.), Bruxelles, Archives de l’État, 2016, 19–24, 29–32, 41–44, 67–70.
  2. de Valeriola, S., “Un pèlerinage à Compostelle au milieu du XIe siècle”, SaintJacquesInfo, 2016.
  3. Louati,A., Aufaure, M.-A., Cuvelier, E., Pimentel, B. (2016), Soft and Adaptive Aggregation of Heterogeneous Graphs with Heterogeneous Attributes, Semantic Web Collaborative Spaces – Second International Workshop, SWCS 2013, Montpellier, France, May 27, 2013, Third International Workshop, SWCS 2014, Trentino, Italy, October 19, 2014, Revised Selected and Invited Papers, LNCS, Vol. 9507, Springer, pp. 145-180.

2015

  1. Catanzaro, D. and Engelbeen, C. (2015), An Integer Linear Programming Formulation for the Minimum Cardinality Segmentation Problem, Algorithms 2015, 8(4), pp. 999-1020.

2014

  1. de Valeriola, S., “Explicit Föllmer-Schweizer decomposition of life-insurance liabilities using Malliavin Calculus”, SCOR papers 30 (2014), 1–28.
    Bartsch, T., and de Valeriola, S., “Normalized solutions of nonlinear Schrödinger equations”, Archiv der Mathematik 100, 1 (2013), 75–83.

2013

  1. Biedl T., Durocher S., Engelbeen C, Fiorini S., Young M. (2013), Faster optimal algorithms for segment minimization with small maximal value, Discrete Applied Mathematics, Vol 161, Issue 3, pp 317-329, 2013
  2. Bonheure, D., Derlet, A., and de Valeriola, S., “On the multiplicity of nodal solutions of a prescribed mean curvature problem”, Mathematische Nachrichten 286, 11–12 (2013), 1072—1086.
  3. de Valeriola, S., and Van Schatingen, J., “Desingularization of vortex rings and shallow water vortices by semilinear elliptic problem, Archive for Rational Mechanics and Analysis 210 (2013), 409–450;
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2006

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2003

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