Identifier le jour de la semaine d’une date médiévale avec R

Les chirographes tournaisiens sur lesquels je travaille pour le moment donnent souvent la date de temps en indiquant un jour de la semaine. Voici un exemple :

l’an de grasce .mil.ccc.&.xiiii., lendemain dou jour S[ain]t Luc par .i. samedi ou mois d’octembre

L’acte (ici, une reconnaissance de dette) est donc passé devant les échevins en 1314, durant le mois d’octobre. Pour le dater complètement, il faut encore déterminer à quel jour correspond le samedi dont il est question, le lendemain de la Saint-Luc. Ce saint étant fêté le 18 octobre, il y a tout à parier que la date que nous cherchons correspond au 19 octobre.

En constituant ma base de données, j’ai demandé à R d’identifier les jours de la semaine qui correspondent aux dates données dans les actes. En plus d’apporter d’éventuelles informations quant à l’élaboration des chirographes (imaginons par exemple que tous les chirographes soient datés d’un même jour de la semaine, cela suggérerait que les actes de juridiction gracieuse ne passent devant les échevins qu’une fois par semaine), cette opération permet de vérifier la cohérence de la date identifiée avec celle qui est donnée dans l’acte, et d’effectuer ainsi une sorte de data quality check. J’ai pour cela utilisé l’excellent package lubridate, qui permet d’écrire par exemple pour l’acte qui nous occupe :

wday(ymd("1314-10-19"),label = TRUE,abbr = FALSE,week_start = 1)

La réponse de R pour cette date-là m’a surpris :

[1] vendredi

Après avoir vérifié que je ne m’étais pas trompé de jour pour la Saint-Luc, j’ai effectué le test pour d’autres actes, et suis toujours arrivé à la même erreur, qui donne un décalage d’un jour par rapport au jour donné dans la documentation. J’étais d’autant plus étonné que j’avais déjà utilisé ces fonctions pour identifier les jours de la semaine qui correspondaient aux actes des chirographes passés devant les échevins d’Ypres entre 1249 et 1291, et que cela fonctionnait sans problème.

Après quelques heures jours de frustration totale, j’ai fini par comprendre que le problème provenait de la différence entre le calendrier julien et le calendrier grégorien. C’est le second qui est utilisé par le package lubridate. Mais, puisqu’il n’est instauré qu’en 1582, ce n’est évidemment pas celui qui est utilisé au 14e siècle : les dates de mes chirographes tournaisiens doivent donc être comprises selon le calendrier julien. Voici ce que dit la page Wikipedia dédiée à la différence entre les deux calendriers :

Dans le calendrier julien, tous les millésimes multiples de quatre sont des années bissextiles, ce qui produit un décalage d’environ 3 jours par 400 ans par rapport à l’année astronomique. Dans le calendrier grégorien, les années séculaires ne sont normalement pas bissextiles (on parle alors d’« années communes »). Les années 1700, 1800 et 1900 furent donc bissextiles dans le calendrier julien et communes dans le calendrier grégorien. Par contre, les millésimes multiples de 400 (1600, 2000, 2400, 2800, 3200. etc.) sont bissextiles dans les deux calendriers.

Le calendrier julien « retarde » par rapport au calendrier grégorien. Ce retard était de 10 jours lors de l’instauration du calendrier grégorien en 1582. Du fait que les années séculaires ne sont normalement pas bissextiles dans le calendrier grégorien, le retard du calendrier julien s’accroit d’un jour par siècle, sauf à la fin des XVIe et XXe siècles. Le retard est actuellement de 13 jours.

La consultation d’une table de conversion entre les deux calendriers a fini de dissiper le mystère. Le problème ne s’était pas posé dans le cas des chirographes yprois du 13e siècle pour une bonne raison : le décalage est de sept jours entre 1100 et 1300, et est donc tout à fait invisible si on s’en tient aux jours de la semaine (lundi +7 = lundi !). Ce décalage passe à 8 jours à partir de 1300, raison pour laquelle j’observais un jour de différence dans les actes du 14e siècle.

Pour corriger ce problème dans R, j’ai d’abord été voir du côté du package ConvCalendar, dédié à la conversion entre différents calendriers. Hélas, celui-ci n’est plus disponible : la page CRAN du package dit

Package ‘ConvCalendar’ was removed from the CRAN repository.

J’ai donc finalement écrit une petite fonction qui fait la conversion pour les deux siècles qui m’occupent pour le moment :

library(lubridate)

Jul2Gre = function(dateJul){
    if (dateJul > dmy("28-02-1100") & dateJul <= dmy("28-02-1300")) {
        delta = 7
    } else if (dateJul > dmy("28-02-1300") & dateJul <= dmy("28-02-1400")){
        delta = 8
    } else {
        delta = NA
    }
    dateGre = dateJul + delta
    return(dateGre)
}

Le problème est ainsi résolu !

wday(Jul2Gre(dmy("19-10-1314")),label = TRUE,abbr = FALSE)
[1] samedi

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

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;
  4. Soussi,R., Cuvelier,E., Aufaure, M.-A., Louati, A., Lechevallier, Y. (2013), DB2SNA : an All-in-one Tool for Extraction and Aggregation of underlying Social Networks from Relational Databases, In : The influence of technology on social network analysis and Mining, Tansel Ozyer et al. (eds.), Lecture Notes in Social Networks, Volume 6, pp. 521-545, Springer.

2012

  1. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A., Bous, G., Kleser, G. (2012 ), ARSA : Analyse de Réseaux Sociaux pour les Administrations, in Ingénierie des Systèmes d’Information(ISI), Numéro spécial « Impact des réseaux sociaux et du web 2.0. dans, sur, pour les systèmes d’information », 6, pp. 17-39.
  2. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A., (2012), Graph Mining and Communities Detection, in First European Business Intelligence Summer School (eBISS 2011), Lecture Notes in Business Information Processing (LNBIP/LNCS), 5, pp. 117-138.

2011

  1. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A. (2011) , A buzz and e-reputation monitoring tool for Twitter based on Galois Lattices, Conceptual Structures for Discovering Knowledge, 19th International Conference on Conceptual Structure, ICCS 2011, Lecture Notes in Artificial Intelligence(LNAI/LNCS), Vol. 6828, pp. 91-103, Derby July 25-29, 2011.
  2. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A. (2011), EVARIST : un outil de monitoring du buzz et de l’e-réputation sur Twitter, 9e Atelier Visualisation et Extraction de Connaissances, 11ème Conférence Internationale Francophone sur l’Extraction et la Gestion des Connaissances – EGC 2011, Brest, France, 25-28 janvier 2011.
  3. Engelbeen C., Fiorini S., Kiesel A. (2011), A closest vector problem arising in radiation therapy planning, Journal of Combinatorial Optimization, vol 22, n°4, pp 609-629, 2011.
  4. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A. (2011), Community Detection in Social Networks : a review, Ecole Centrale Paris, 43 pages, 2011.
  5. de Valeriola, S., and Willem, M., « Existence of nodal solutions for some nonlinear elliptic problems », Contemporary Mathematics (Nonlinear Elliptic Partial Differential Equations), 540 (2011), 231–240

2010

  1. de Valeriola, S., and Moonens, L., « Removable sets for the flux of continuous vector fields », Proceedings of the American Mathematical Society 138, 2 (2010), 655–661.
  2. Engelbeen, C. and Kiesel, A. (2010), Binary matrix decompositions without tongue-and-groove underdosage for radiation therapy planning, Algorithmic Operations Research vol 5, issue 2, pp 119-132, 2010.
  3. Engelbeen C. and Fiorini, S. (2010), Constrained decompositions of integer matrices and their applications to intensity modulated radiation therapy, Networks, vol 55, issue 2, pp 138-148, 2010.

2009

  1. de Valeriola, S., and Willem, M., « On some quasilinear critical problems », Advanced Nonlinear Studies 9, 4 (2009), 825–836

2008

  1. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2008), Classification de données fonctionnelles par décomposition de mélange : Apports de la visualisation dans le cas des distributions de probabilité, Revue d’Intelligence Artificielle, volume 22, issue 3-4, pp. 421-442.
  2. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2008), An approach to stochastic process using quasi-arithmetic means, Recent Advances in Stochastic Modeling and Data Analysis, pp. 2-9, World Scientific.
  3. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2008), Parametric families of probability distributions for functional data using quasi-arithmetic means with Archimedean generators, Functional and Operatorial Statistics, collection Contributions to Statistics, pp. 127-133, Physica-Verlag HD.
  4. Noirhomme-Fraiture, M., Cuvelier,E. (2008), Symbolic Markov Chains, Selected Contributions in Data Analysis and Classification, collection Studies in Classification, Data Analysis and Knowledge Organization, pp. 103-111, Springer.

2007

  1. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2007), Classification de fonctions continues à l’aide d’une distribution et d’une densité définies dans un espace de dimension infinie, Revue des Nouvelles Technologies de l’Information (RNTI), volume RNTI-E-9, pp. 679-690, Cépaduès-Éditions.

2006

  1. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2006), A Probability Distribution of Functional Random Variable with a Functional Data Analysis Application, The Second International Workshop on Mining Complex Data – MCD’06 – In Conjunction with IEEE ICDM’06, IEEE Computer Society, pp 247-252, Hong-Kong, December 18-22, 2006.
  2. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2006), Classification de distributions par décomposition de mélange de copules archimédiennes : choix de la dimension des copules par visualisation, 4e Atelier Visualisation et Extraction de Connaissances, EGC 2006, Lille, 17-20 janvier 2006.

2005

  1. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M.(2005), Clayton copula and mixture decomposition, Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2005), pp 699-708, Brest, May 17-20, 2005.

2003

  1. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M.(2003), Mélange de distributions de distributions : Décomposition de mélange avec la copule de Clayton, XXXVèmes Journées de Statistiques, pp. 377-380, Lyon, 2-6 juin, 2003.

QuaResMI

Notre Nom

Nous sommes un laboratoire de recherche en méthodes quantitatives basé à l’ICHEC et notre nom,  QuaResMI, signifie donc tout naturellement “Quantitative Research Methods @ ICHEC”. Notre nom évoque aussi (sous une forme qui se veut latinisée) le célèbre mathématicien Al-Khwârizmî :

Son nom est à l’origine du mot algorithme et le titre de l’un de ses ouvrages (Abrégé du calcul par la restauration et la comparaison) à l’origine du mot algèbre [source : Al-Khwârizmî, Wikipédia ]

Son travail peut donc aujourd’hui être vu comme étant à la frontière des mathématiques et de l’informatique, exactement comme nos recherches.

Le carnet et le labo

Le laboratoire de recherche, fondé par trois chercheurs de l’ICHEC, se concentre sur les méthodes quantitatives. Ce carnet est dédié à ces recherches dans une perspective générale, incluant (de manière non exhaustive) la statistique, la théorie des graphes, l’algorithmique et l’analyse de données. Les exemples concrets d’application, dans des domaines variés qui font la part belle aux sciences humaines, y côtoient les questions méthodologiques et les tutoriels. Si l’accent est mis sur des billets à caractère scientifique, nous désirons que ceux-ci soient abordables par un large public, dans un but de diffusion des méthodes que nous mettons en œuvre dans les projets de recherche du laboratoire QUARESMI.

Notre logo

Passez votre curseur au-dessus de chaque lettre pour obtenir la signification de chacun des symboles :

 

Les membres de Quaresmi

Le laboratoire Quaresmi compte pour le moment quatre membres, qu’il s’agit de présenter très brièvement dans ce billet.

Céline Engelbeen

Céline Engelbeen est actuellement chargée de cours à l’ICHEC ainsi que maître d’enseignement à l’ULB (Solvay Brussels School of Economics and Management). Elle est cofondatrice du laboratoire QUARESMI.

Après avoir réalisé une thèse de doctorat en mathématiques portant sur l’optimisation des traitements de radiothérapie par IMRT (ULB, 2010), elle passe deux années à enseigner les mathématiques dans un Athénée de Bruxelles. Elle rejoint par la suite l’ICHEC en 2012 et y donne des cours de mathématiques, de statistiques et de recherche opérationnelle.

Elle s’intéresse à la recherche opérationnelle, l’optimisation combinatoire, l’algorithmique.

Page ICHEC

Étienne Cuvelier

Etienne CuvelierÉtienne Cuvelier est chargé de cours à l’ICHEC Brussels Management School (Bruxelles, Belgique), formateur chez CentraleSupélec Executive Education (Paris, France) , et professeur en promotion sociale en Hainaut (Belgique). Il est cofondateur du laboratoire QUARESMI.

Après une licence en mathématiques et une licence en informatique effectuées à l’UMons (Mons, Belgique),  il commence une première carrière dans l’enseignement secondaire, supérieur et de promotion sociale. Étienne Cuvelier effectue ensuite une thèse de doctorat en informatique à la faculté d’informatique de l’UNamur (Namur, Belgique). Celle-ci sera suivie d’un séjour post-doctoral de 30 mois à l’Ecole Centrale Paris (Paris, France).

Ses divers cours recouvrent les mathématiques de base, l’algèbre, les statistiques, les probabilités, la programmation, les bases de données, les principes des systèmes d’exploitation, l’analyse de données, les méthodes quantitatives et l’aide à la décision.

Ses principaux sujet de recherche concernent l’analyse de données complexes (données fonctionnelles, données symboliques, graphes attribués). Les treillis de Galois et les copules complètent ses centres d’intérêt scientifiques.

Page ICHEC

Sébastien de Valeriola

Sébastien de Valeriola est chargé de cours à l’ICHEC Brussels management school, et chargé de cours invité à l’ULB (filières STIC et sciences actuarielles) et à l’UCL (filière sciences actuarielles). Il est cofondateur du laboratoire QUARESMI.

Après une thèse de doctorat en mathématiques (2011, UCL) et un master en sciences actuarielles (2012, UCL), il a travaillé pendant sept ans dans une entreprise de consultance spécialisée en actuariat et en finance quantitative. Il se consacre maintenant à l’enseignement de l’actuariat, des mathématiques, des statistiques, de l’informatique et de la science des données en haute école et à l’université. Parallèlement à ces activités, Sébastien a matérialisé sa passion pour l’histoire en réalisant un master (2017, UCL) puis en entamant une thèse de doctorat dans cette discipline (UCL/UGent).

Ses activités et publications scientifiques concernent les mathématiques, l’actuariat, l’application de méthodes quantitatives aux sciences humaines et l’histoire médiévale.

Page ICHEC ; compte ORCID

Mohamed Selmouni

Mohamed Selmouni est actuellement chargé de cours à l’ICHEC et membre du laboratoire QUARESMI. Docteur en Sciences orientation Statistique de l’Université Libre de Bruxelles, il a enseigné dans plusieurs institutions belges notamment l’Université Libre de Bruxelles, les facultés Saint-Louis et l’Université de Namur.  Ses principaux domaines de recherche sont la statistique mathématique, la finance stochastique et l’actuariat.

Nos activités

Futures

  • 19 au 21 février 2020, colloque, intervention, Céline Engelbeen, Correlation clustering problem with mediations, Roadef 2020, mercredi 19 février, 16h30, Montpellier.
  • 27 février 2020, séminaire, intervention, Sébastien de Valeriola, « … a ses meules & a ses cateus » : Culture(s) du risque et pratiques de l’écrit à Tournai au début du 14e siècle, jeudi 27 février 2020, à l’ICHEC, site d’Anjou, 14h.

Passées

 

  • 27 au 31 janvier 2020, colloque, organisation, organisation de la conférence EGC2020, ICHEC Bruxelles.
  • 21 novembre 2019, séminaire, intervention, Zacharie Ales, Rosa Figueiredo, Céline Engelbeen, « Problème de Correlation Clustering avec Médiateurs », jeudi 21 novembre 2019, à l’ICHEC, site d’Anjou, 14h.
  • 20-21 novembre 2019, mission scientifique, venue des chercheurs Zacharie Ales (ENSTA) et Rosa Figueiredo (Université d’Avignon) dans le cadre du projet PGMO (ICHEC)
  • 28-30 octobre 2019, séminaire, organisation, intervention, Etienne Cuvelier, Sébastien de Valeriola, « Du parchemin à la fouille de données. Nouveaux outils pour la création, la formalisation et l’analyse des corpus médiévaux », Paris, 28-30 octobre
    2019.
  • 24 octobre 2019, séminaire, intervention, Isabelle Linden, « A methodology to build DataWarehouse », jeudi 24 octobre 2019, à l’ICHEC, site d’Anjou, 14h.
  • 19 septembre 2019, séminaire, intervention, Sébastien de Valériola, « Introduction à la grammaire graphique et à ggplot », jeudi 19 septembre 2019, à l’ICHEC, site d’Anjou, 14h.
  • 23 mai 2019, séminaire, organisation, intervention, Mohamed Selmouni, « Estimation Adaptative dans les Modèles ARCH Semi-Paramétriques avec une Tendance Linéaire », jeudi 23 mai 2019, à l’ICHEC, site d’Anjou, local E103, 14h00.
  • 02 mai 2019, séminaire, organisation, intervention, Étienne Cuvelier, « QAMML : une famille de distributions de probabilité pour l’Analyse de Données Fonctionnelles », jeudi 02 mai 2019, à l’ICHEC, site d’Anjou, local E103, 14h00.
  • 29 avril 2019, mission scientifique, Céline Engelbeen, rencontre recherche avec Zacharie Ales et Rosa Figueiredo dans le cadre du projet PGMO (CNAM, Paris).
  • 28 mars 2019, séminaire, organisation, Sylvie Vande Velde (ULB), « Le cancer et les nouvelles thérapies », jeudi 28 mars 2019, à l’ICHEC, site d’Anjou, local E103, 14h00.
  • 28 février 2019, séminaire, intervention, organisation, Sébastien de Valeriola, « Risque de défaut et réseaux de crédit à Ypres au XIIIe siècle », jeudi 28 février 2019, à l’ICHEC, site d’Anjou, local E100, 14h00.
  • 05 février 2019, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, « Classification de Données Complexes par Globalisation de Mesures de Similarité via les Moyennes Quasi-Arithmétiques », Midis de la Recherche, ICHEC, mardi 05 février 2019, 12h30. 
  • 30 janvier 2019, colloque, intervention, Sébastien de Valeriola,  « Méthodes quantitatives, analyse critique de données et histoire médiévale : des données contemporaines aux sources anciennes »,  Réunion du groupe de contact FNRS « Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique », mercredi 30 janvier 2019, à l’Université libre de Bruxelles (auditoire AY2.108, bâtiment A, campus du Solbosch), 13h30. Lien.
  • 22 janvier 2019, colloque, intervention, Céline Engelbeen, « Identification automatique des sources des notices zoologiques du Speculum naturale de Vincent de Beauvais », Atelier DAHLIA de la conférence EGC2019, mardi 22 janvier 2019, 14h30.
  • 20 décembre 2018, séminaire, organisation, intervention, Céline Engelbeen, « Théorie de la complexité, la question de P = NP », Séminaire de la Haute Ecole Galilée, section mathématiques, jeudi 20 décembre 2018, 8h30.
  • 06 décembre 2018, séminaire, intervention, Céline Engelbeen, Sébastien de Valeriola, Étienne Cuvelier, “Présentation du nouveau laboratoire Quaresmi”, suivi de “Identification automatique des sources d’un texte : le cas d’une encyclopédie médiévale”, Midis de la Recherche, ICHEC, jeudi 06 décembre 2018, 12h30. 
  • 20-21 novembre 2018, colloque, participation, Céline Engelbeen, « Correlation clustering problem with mediations », PGMO Days, EDF’Lab Paris Saclay-Saclay. Lien.
  • 26 octobre 2018, colloque, intervention, Sébastien de Valeriola,  « Crédit, risque de défaut et commerce international à Ypres au XIIIe siècle : l’apport de l’analyse des réseaux » , « Foires, change et crédit au Moyen Âge », 3ème journée d’étude organisée par le Centre de recherches sur le commerce international médiéval (CRECIM), vendredi 26 octobre 2018, Archives départementales de l’Aube, Troyes. Lien.
  • 18-20 octobre, 2018, colloque, interventionÉtienne Cuvelier, « Symbolic Data Clustering Using Quasi-Arithmetic Means », Symbolic Data Analysis Workshop SDA 2018, 18-20 October 2018, Polytechnic Institute of Viana do Castelo, Portugual. Lien. 
  •  08-10 octobre 2018, mission scientifique, Céline Engelbeen,  séjour à l’Université d’Avignon dans le cadre du projet PGMO,  avec Zacharie Ales (UMA-ENSTA) et Rosa Figueiredo (Université d’Avignon).
  • 11 septembre 2018colloque, intervention, Sébastien de Valeriola, « Convex and log-convex hybrid pension schemes and risk-sharing », European Actuarial Journal Conference 2018,  9-11 September 2018,   KU Leuven. Lien.

Activités antérieures à la création du laboratoire Quaresmi

  • 27 août 2018, école d’été, intervention, Sébastien de Valeriola, « Les garanties contre le risque de défaut dans les chirographes d’Ypres, de Tournai et de Douai (XIIIe – XIVe s.) », Septième école d’été d’histoire économique, Les écritures de l’économie aux époques médiévale et moderne, Suse, 27-28-29 août 2018. Lien.
  • 2 juillet 2018, colloque, intervention, Sébastien de Valeriola, « « Et se en defaloient de cest paiement… ». Personal pledging and social networks (Ypres, XIIIth century) », International Medieval Congress at Leeds, session 112 (Network analysis for medieval studies, I: Network analysis of medieval charters), 2-5 juillet 2018. Lien.
  • 7 et 8 mai 2018, colloque, co-organisation et intervention, Sébastien de Valeriola, « Introduction » et « Atelier d’initiation à l’analyse des réseaux », Humanités numériques : de nouveaux outils pour le médiéviste, Namur et Louvain-la-Neuve, 7-8 mai 2018. Lien.
  • 05 mai 2018, article non-scientifique, contributionÉtienne Cuvelier, Sources et données S.V.P, Chronique Universités, La Libre Entreprise, La Libre Belgique.
  • 27 mars 2018, séminaire, intervention, Sébastien de Valeriola, « Se protéger contre le risque de défaut à Ypres et à Douai. Premiers jalons d’une analyse des reconnaissances de dette sous l’angle des garanties (XIIIe s.) », séminaire H37 à l’UCLouvain, 27 mars 2018. Lien.
  • 24 janvier 2018, colloque intervention, Étienne Cuvelier, « Classification de Données Complexes par Globalisation de Mesures de Similarité via les Moyennes Quasi-Arithmétiques », 18ème Conférence Internationale sur l’Extraction et la Gestion des Connaissances – EGC2018, 22-26 janvier 2018, Maison des Sciences de l’Hommes, Paris. Lien.
  • 22-23 janvier 2018, école d’été/d’hiver, participation, Étienne Cuvelier, École d’hiver é-EGC 2018 sur le thème « Social Networks », 22-23 janvier 2018, Paris, France. Lien.
  • 11 décembre 2017, séminaire, intervention, Céline Engelbeen, « Le processus de recherche en recherche opérationnelle – le cas du problème de segmentation en radiothérapie et autres applications », Midis de la Recherche, ICHEC, lundi 11 décembre 2017, 12h30. 
  • 8 décembre 2017, colloque de vulgarisation, intervention, Sébastien de Valeriola, « Une petite histoire des tables de mortalité », Vulgariser n’est pas vulgaire ! (30 ans du magazine Tangente), Bruxelles 8 et 9 décembre 2017. Lien.
  • décembre 2017, visite de chercheurs, Céline Engelbeen reçoit Zacharie Ales (UMA-ENSTA) et Rosa Figueiredo (Université d’Avignon) dans le cadre du projet PGMO, « Exploiting Antagonistic Relations in Signed Networks under the Structural Balance Hypothesis ».
  • novembre 2017, visite de chercheursCéline Engelbeen reçoit  Zacharie Ales (UMA-ENSTA) et Rosa Figueiredo (Université d’Avignon) dans le cadre du projet PGMO, « Exploiting Antagonistic Relations in Signed Networks under the Structural Balance Hypothesis ».
  • 30 septembre 2017, article non-scientifique, contribution, Étienne Cuvelier, Sources et données S.V.P, Chronique Universités, La Libre Entreprise, La Libre Belgique.
  • 28 septembre 2017, journées d’études, intervention, Sébastien de Valeriola, « Risque de défaut et réseaux de garants à travers les chirographes yprois », L’invention du chirographe échevinal (XIIIe-XIVe siècles), Namur, 28-29 septembre 2017. Lien.
  • 15 septembre 2017, colloque, intervention, Sébastien de Valeriola, « Practical considerations about the implementation of some Machine Learning LGD models in companies », Data Science in Finance and Insurance (chaire DAMI), 15 septembre 2017, Louvain-La-Neuve. Lien.
  • 26 août 2016, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, « Joint similarity measures defined with quasi-arithmetic mean », invited speaker in the CO037 invited session: Interval and distributional data in data science, Organizers: Antonio Irpino, Javier Arroyo, in the 22nd International Conference on Computational Statistics, Auditorium/Congress Palace Principe Felipe, Oviedo, Spain, 23-26 August 2016. Lien
  • 7 septembre 2016, colloque, intervention, Sébastien de Valeriola, « Comparison of pension capitalization methods using the Margrabe formula », European Actuarial Journal Conference 2016, Lyon, 5-8 septembre 2016. Lien.
  • 19 novembre 2015, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, « Joining Similarity Measures Using Quasi-Arithmetic Means » , 5th Workshop on Symbolic Data Analysis, SDA2015, Orléans, France, 17-19 November 2015. Lien
  • 11 septembre 2015, école d’été/d’hiver, participation, Étienne Cuvelier, ECM-PKDD 2015, Summer School on Data Science for Big Data, 3-6 Septembre 2017, Porto, Portugual.
  • 27 mars 2014, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, « Big or not, your data are complex ! » , Midis de la Recherche, ICHEC Brussels Management School, Bruxelles, Belgique, 2014.
  • 15-21 juillet 2012, école d’été/d’hiver, participation, Étienne Cuvelier, Second European Business Intelligence Summer School (eBISS 2012), organized by Marie-Aude Aufaure (ECP) and Esteban Zimányi (ULB), Université Libre de Bruxelles, July 15-21, 2012, Bruxelles, Belgique.
  • 11 juillet 2012, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, ClustCom, a new method to discover, in one step, clusters and communities on attributed graphs , Séminaires de l’équipe AXIS, INRIA Rocquencourt, France, 2012.
  • 24 janvier 2012, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, EVARIST : a Buzz and E-reputation Monitoring Tool Based on Galois Lattices for Twitter , ARSA Consortium Meeting, DGCIS, Paris, France, 2012. 
  • 25-29 juillet 2011, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, A buzz and e-reputation monitoring tool forTwitter based on Galois Lattices, Conceptual Structures for Discovering Knowledge, 19th International Conference on Conceptual Structure, ICCS 2011, July 25-29 2011, Derby, United-Kingdom. 
  • 03 juillet 2011, article non-scientifique, contribution, Étienne Cuvelier, Social Networks for Business Intelligence, UPGRADE, Special Issue on Business Intelligence, Guest Editors : Jorge Fernández- González and Mouhib Alnoukari, Vol. XII, Issue No. 3, July 2011. 
  • 3-8 juillet 2011, école d’été/d’hiver, organisation, intervention, Étienne Cuvelier, First European Business Intelligence Summer School (eBISS 2011), organized by Marie-Aude Aufaure (ECP) and Esteban Zimányi (ULB), École Centrale Paris, July 3-8, 2011, Paris, France. 
  • 01 juin 2011, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, EVARIST : a Buzz and E-reputation Monitoring Tool Based on Galois Lattices for Twitter , Séminaires de l’équipe AXIS, INRIA Rocquencourt, France, 2011.
  • 01 avril 2011, conférence, vulgarisation, intervention,
    Étienne Cuvelier, Data Mining : Extraits de Vies, par Nathalie Grandjean (Doctorante, membre de la Commission Nouvelles technologies LDH) et Étienne Cuvelier(Chercheur postdoctoral, École Centrale de Paris), le 01/04/2011, au Théâtre Varia, Bruxelles, dans le cadre de la semaine « liberté, égalité, sécurité » (du 29/03/2011 au 02/04/2011), organisée par La Ligue des Droits de l’Homme Belge.
  • 30 mars 2011, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, E-Reputation Monitor Based on Galois Lattices , ARSA Consortium Meeting, DGCIS, Paris, France, 2011.
  • 28 mars 2011, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, EVARIST : a Buzz and E-reputation Monitoring Tool Based on Galois Lattices for Twitter , Séminaires scientiques de la Faculté d’Informatique (Staffsem), FUNDP, Namur, 2011. 
  • 31 janvier 2011, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, EVARIST : a Buzz and E-reputation Monitoring Tool Based on Galois Lattices for Twitter , ARSA Consortium Meeting, SAP Research, Sophia-Antipolis, France, 2011.
  • 15 septembre 2010, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, Social Networks Data Analysis: A State Of The Art, ARSA Meeting,Paris, France 2010. 
  • 21-23 juillet 2010, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, « Parametric Families of Probability Distributions for Symbolic and Functional Data Analysis, 34th Annual Conference of the German Classication Society (GfKl), Karlsruhe, Germany, 21-23 july, 2010.
  • 17 mai 2010, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, E-Reputation Monitor Based on Galois Lattices , Séminaires de l’équipe AXIS, INRIA Rocquencourt, France, 2010.
  • 14 avril 2010, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, Les méthodes de « résumé de graphes » SNAP et k-SNAP , Séminaires de l’équipe AXIS, INRIA Rocquencourt, France, 2010,18-20 octobre 2009.
  • 18-20 octobre 2009, colloque, interventionÉtienne Cuvelier, Application of QAMML Distributions to Symbolic Data, or computing probability distributions for probability distributions ! Workshop in Symbolic Data Analysis, Wienerwaldhof, Austria, October 18-20, 2009. 
  • 30 juin- 3 juillet 2009, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, QAMML distributions : a spell to break the curse of dimensionality for stochastic process, Applied Stochastic Models and Data Analysis ((ASMDA 2009), Vilnius, Lithuania, June 30-July 3, 2009. 
  • 01 novembre 2008, article non-scientifique, contribution, Étienne Cuvelier, Short book review of  « A Handbook of Statistical Analyses using R. », Brian S. Everitt and Torsten Hothorn., Chapman & Hall/CRC, 2006, in  International Federation of Classication Societies Newsletter, Editor : André Hardy, 1 page, Number 36, November 2008.
  • 15-16 octobre 2008, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, The Generalized QAMML Families Of Probability Distributions For Functional Data, 16th Annual meeting of the Belgian Statistical Society, Wépion-Namur, 2008.
  • 24-29 août 2008, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, From quasi-arithmetic means to parametric families of probability distributions for functional data, COMPSTAT 2008 18th Conference of IASC-ERS, 24-29 august, 2008, Porto, Portugal. 
  • 7-10 juillet 2008, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, The QAMML families of parametric probability distributions for functional data, IWAP 2008 (International Workshop on Applied Probability), Compiègne, July 7-10, 2008. 
  • 29 mai- 01 juin 2008colloque, intervention, Étienne Cuvelier, An approach to stochastic process using quasi-arithmetic means, 12th International Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis (AMSDA2007), May 29 – June 1 , Chania, Crete, Greece. 
  • 12-21 juin 2008, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, Parametric families of probability distributions for functional data using quasi-arithmetic means with archimedean generators, International Workshop on Functional and Operatorial Statistics (IWFOS 2008, Université Paul Sabatier, june 19th 21st 2008, Toulouse, France. 
  • 03 mars 2008, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, Distributions QAMML, un outil pour la classication probabiliste de données fonctionnelles , Séminaires scientiques de la Faculté d’Informatique (Staffsem), FUNDP, Namur, 2008. 
  • 18-20 octobre 2007, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, Modeling Stochastic Process Using Quasi-Arithmetic Means, A Functional Data Analysis Approach, 15th Annual meeting of the Belgian Statistical Society, Antwerpen, 2007. 
  • 19 mars 2007, séminaire, intervention, Étienne Cuvelier, Classication de données fonctionnelles : le cas des distributions de probabilités dans le cadre de l’analyse symbolique , Séminaires scientiques de la Faculté d’Informatique (Staffsem) FUNDP, Namur, 2006.
  • 23-26 janvier 2007colloque, organisationEtienne Cuvelier, EGC 2007, 7èmes Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, du 23 au 26 janvier 2007, Institut d’Informatique FUNDP, Rue Grandgagnage, 21,5000 Namur, Belgique.
  • 18-22 décembre 2006colloque, interventionÉtienne Cuvelier, A Probability Distribution of Functional Random Variable with a Functional Data Analysis Application, The Second International Workshop on Mining Complex Data – MCD’06 – In Conjunction with IEEE ICDM’06, IEEE Computer Society, Hong-Kong, December 18-22, 2006. 
  • 11-13 octobre 2006, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, Probability distribution and density for functional random variable, A new tool for functional data analysis, 14th Annual meeting of the Belgian Statistical Society, Houffalize, 2006. 
  • 22 septembre 2006, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, A probability distribution and density for functional random variables, 1st Research Contact Day Computational Intelligence and Learning (CIL), Doctoral School, Bruxelles, 2006. 
  • 28-31 octobre 2005, colloque, interventionÉtienne Cuvelier, Classication of probability distributions by mixture decomposition using Archimedean copulas, 3rd world conference on Computational Statistics and Data Analysis, Limassol, Cyprus, October 28-31, 2005. 
  • 17-20 mai 2005, colloque, intervention, Étienne Cuvelier, Clayton copula and mixture decomposition, Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2005), Brest, May 17-20, 2005. 
  • 30 août-03 septembre 2004, colloque, organisationÉtienne Cuvelier, IHM’04, 16ème Conférence Francophone sur l’Interaction Homme-Machine, du 30 août au 3 septembre 2004, Institut d’Informatique FUNDP, Rue Grandgagnage, 21, 5000 Namur, Belgique.
  • 2-6 juin 2003colloque, intervention, Étienne Cuvelier, Mélange de distributions de distributions: Décomposition de mélange avec la copule de Clayton, XXXVèmes Journées de Statistiques, Lyon, 2-6 juin, 2003.