Category Publications

Les auteurs développent plusieurs algorithmes numériques d'apprentissage profond pour des systèmes couplés de type forward-backward d’équations différentielles stochastiques à sauts. Pour évaluer la performance de solveurs, plusieurs expériences numériques sont réalisées. Cette méthode est appliquée à: (1) l'évaluation des produits dérivés dans des modèles à sauts  et (2) à la résolution d'un système forward-backward multidimensionnel couplé, dirigé par un processus de Read more [...]

De nombreuses politiques publiques incitent les ménages, fiscalement ou financièrement, à rénover leur logement pour améliorer leur efficacité énergétique. L'objectif de cette étude est de présenter la structure d'un nouveau modèle de microsimulation qui permet d’une part, analyser le potentiel des politiques publiques différenciées sur le dynamique de rénovation énergétique des logements et d’autre part d’évaluer l’impact de ces politiques sur la précarité énergétique. Read more [...]

Pour accélérer la rénovation énergétique des bâtiments, nécessaire pour atteindre neutralité carbone d’ici 2050, différents mécanismes de subvention/d'aide pour rénovation de logements ont été mis en place. Ces subventions/aides sont efficaces si elles sont ciblées. En mettant en avant des effets secondaires non monétaires comme l’un des paramètres clés du l’efficacité des politiques, nous affirmons que ce ciblage ne doit pas reposer uniquement sur le revenu des ménages.

Les méthodes de type acteur-critique permettent de déterminer la commande optimale d'un système stochastique dont le modèle sous-jacent est inconnu. Dans ce cadre, cet article introduit une nouvelle approche basée sur les réseaux neuronaux de type moment pour le cas Mean Field control.

Réaliser des économies d’énergie auprès des consommateurs est un axe important pour les fournisseurs qui sont incités à le faire réglementairement via le système de certificats d’économie d’énergie et du fait du contexte actuel de crise énergétique. Nous proposons dans ce papier de recherche l’analyse de contrats incitatifs où le consommateur obtient un bonus/malus en fonction des économies qu’il a générées par rapport aux autres consommateurs ce qui permet d’atteindre Read more [...]

Cette publication s'intéresse aux marchés infrajournaliers de l'électricité en France et en Allemagne à l'échelle de la session de trading. Le modèle proposé permet de représenter et de comprendre la structure de la volatilité et des corrélations des différents prix à terme (24 heures de livraison) et est utilisé à des fins de valorisation de moyens de stockage sur ces marchés.

Les hausses des prix depuis 2019 ont entraîné une réponse d'urgence de la part du gouvernement français : la mise en place d'un bouclier tarifaire énergétique. Ce bouclier tarifaire est une mesure de court terme qui profite à tous mais ne protège pas tous les ménages de la précarité énergétique et n’a pas vocation à perdurer. Nous déterminons un mécanisme différentié qui permettrait à tous les  ménages de pouvoir consommer un niveau décent d'énergie, et ceci quel que Read more [...]

L’article constitue un développement des méthodes de machine learning adaptées (notamment) au traitement des modèles de jeux  / contrôle de type champ moyen. Plus précisément, les auteurs proposent deux architectures de réseaux de neurones sur l'espace des mesures de probabilité permettant d’approximer numériquement les solutions des problèmes de champ moyen.

Nous considérons un modèle de tarification dynamique, dans lequel une population de clients peut changer à tout moment de contrat en fonction des conditions tarifaires et de caractéristiques propres à chaque client, comme l'inertie (propension à rester chez le même fournisseur). Un fournisseur cherche alors à maximiser son revenu moyen par unité de temps, en supposant que la population est de taille infinie (limite ‘champ moyen’). Nous présentons une application issue de la tarification Read more [...]

Nous cherchons à résoudre des équations aux dérivées partielles (EDPs) impliquées dans la couverture des risques lorsque l'environnement n'est pas stationnaire. Re-calibrer un modèle de facteurs de risque ou ré-entraîner un modèle pour la résolution chaque fois que les conditions de marché changent est coûteux et insatisfaisant. Reposant sur des réseaux d'opérateurs profonds, notre modèle apprend les solutions d'une famille d'EDPs avec un unique apprentissage, et généralise à Read more [...]