Research

about my research

Ma recherche porte principalement sur la science des données pour l’étude des transformations mondiales, vues à travers deux dimensions principales : (1) les changements géographiques, et (2) les changements technologiques. Ces deux dimensions sont fortement liées. J’utilise la science des données (R, SIG, économétrie) pour étudier l’innovation, les institutions, les réglementations et les dynamiques économiques. Plus spécifiquement, ma région d’intérêt est l’Europe. En fait, j’étudie l’Union européenne du point de vue de l’intégration économique, politique et financière depuis sa création en 1993. Cela signifie principalement que j’étudie le processus d’intégration interne et les défis de l’Europe (BCE, PSC, Union bancaire européenne, etc.) ainsi que les défis externes affectant l’Europe (crise financière de 2008, pays émergents, crise des réfugiés, etc.)

“It’s better to build our scholarship around pressing real-world problems than simply to fill little gaps in the literature.” - James Tobin, Nobel d’économie

Historique de recherche

D’un point de vue méthodologique, j’adore le nouveau domaine de la science des données. Je l’aime parce qu’il est multidisciplinaire par nature, et qu’il tire parti des statistiques, des algorithmes (informatique) et des données (structurées et non structurées). Et pour être en phase avec la citation de James Tobin ci-dessus, nous avons besoin d’au moins deux caractéristiques pour relever les défis croissants de notre époque : la science ouverte et la multidisciplinarité. Le niveau de complexité du monde augmente, tout comme notre boîte à outils pour relever ces défis. En tant que chercheurs, nous devons parfois prendre du recul et recentrer nos recherches sur ce qui est vraiment essentiel. Il peut s’agir de recherche fondamentale ou appliquée, mais elle doit être essentielle.

Transformation globale 1 : l’intégration européenne. D’un point de vue disciplinaire, j’ai commencé ma recherche en étudiant la première transformation globale que j’ai rencontrée en tant que jeune chercheur : l’intégration européenne et ses réplications mondiales. Je me suis donc aventuré dans la macroéconomie ouverte en étudiant le lien entre la macroéconomie et la théorie des jeux (modèles de crédibilité). J’ai étendu les modèles de crédibilité canoniques à l’économie ouverte. L’utilisation de la théorie des jeux m’a permis d’introduire une perspective d’économie politique. L’objectif était de disposer d’un cadre pour étudier la crédibilité de la nouvelle Banque centrale européenne à la fin des années 1990 et au début des années 2000. Ce cadre m’a conduit à étudier la théorie de la zone monétaire optimale ainsi que la littérature sur la zone monétaire optimale endogène (e-OCA). L’un de mes articles est l’une des premières tentatives de validation de l’e-OCA dans le contexte de l’intégration économique européenne. La littérature sur l’e-OCA est particulièrement intéressante lorsqu’il s’agit d’étudier la dynamique de la régionalisation. Ensuite, j’ai étudié d’autres éléments de ce cadre : les politiques fiscales et structurelles en tant qu’éléments clés d’une intégration régionale, et en particulier la question de la coordination des politiques (c’est-à-dire le Pacte de stabilité et de croissance en Europe). En termes de méthodologie, j’ai utilisé la théorie des jeux, l’économétrie, les modèles DSGE et les données à haute fréquence et non structurées (médias sociaux). Je suis un fervent utilisateur de R. L’intégration financière est un autre élément clé de l’intégration régionale. Elle est également liée à la théorie de l’e-OCA en tant qu’outil important pour l’intégration. Les investissements directs étrangers des entreprises multinationales et les réglementations financières pour le secteur bancaire sont alors très pertinents.

Transformation globale 2 : la crise financière de 2008. La deuxième transformation globale à laquelle je me suis intéressé en tant que chercheur est la crise financière de 2008. Au carrefour de la finance et des réglementations financières se trouve le concept de risque systémique. Il est intéressant de noter que la théorie moderne traditionnelle du portefeuille définit les risques systématiques et spécifiques à partir du MEDAF. Dans l’un de mes articles, j’augmente le cadre théorique de la MPT en introduisant l’inflation des prix des actifs (supposée être l’un des éléments clés de la crise financière de 2008) et, par conséquent, je peux ajouter une troisième définition du risque : le risque systémique. En conséquence, le nouveau modèle justifie et appelle à une meilleure réglementation financière.

Transformation globale 3 : Le changement de paradigme de l’IA et l’infrastructure mondiale de l’innovation. Cette transformation globale concerne évidemment l’innovation globale. Elle concerne également l’innovation architecturale qui a eu un impact sur le monde. Des questions telles que : à qui appartient la nouvelle infrastructure technologique mondiale ? Quel est son impact sur nos sociétés ? Quel est son impact sur les entreprises et les chaînes de valeur mondiales ? Quel est le rôle de l’architecture de la plateforme dans Cet axe de recherche est très lié à la science des données. En effet, l’utilisation des données a été encore plus impactée que toute autre transformation puisque les données sont le carburant de l’apprentissage automatique et des modèles basés sur l’IA. Je m’intéresse ici à la nouvelle infrastructure technologique mondiale en tant qu’innovation architecturale et à ses impacts sur le commerce international.

Transformation Globale 4 : La Pandémie Globale. En tant que chercheur ” confiné “, je me suis évidemment intéressé à l’utilisation de ma plateforme de Data Science pour tenter d’aider dans cette course actuelle contre notre ennemi invisible, la pandémie de COVID-19. J’ai créé l’un des plus grands package sur la littérature relative aux coronavirus, appelé EpiBibR. Veuillez consulter ici également pour avoir accès à une publication sur une analyse bibliométrique de la littérature sur les coronavirus. Ce défi mondial m’a incité à m’intéresser à l’utilisation de la science des données pour améliorer la santé mondiale.