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“Les valeurs extrêmes d’hier peuvent être les valeurs normales d’aujourd’hui”

Antoine Usseglio-Carleve a rejoint l’ENSAI en tant que post-doctorant en statistique, sous la co-direction de Gilles Stupfler, enseignant-chercheur à l’ENSAI et au CREST et d’Abdelaati Daouia, maitre de conférences à Toulouse School of Economics. Ses travaux s’inscrivent dans le cadre du projet de recherche ANR ExtremReg.

Titulaire d’un Master en actuariat de l’Institut de Science Financière et des Assurances ainsi que d’un doctorat en statistiques de l’Université Lyon 1, Antoine Usseglio-Carleve a débuté son post-doctorat à l’ENSAI en octobre 2020. Il est également chargé d’enseignement en statistique avec R et en probabilité auprès des étudiants de première année.

Le projet ANR ExtremReg

Le post-doctorat d’Antoine Usseglio-Carleve s’insère dans le projet de l’Agence Nationale de la Recherche ExtremReg. Coordonné par Abdelaati Daouia, de la Fondation Jean Jacques Laffont de Toulouse School of Economics, ce projet porte sur la Régression extrême avec applications à l’économétrie, l’environnement et à la finance. Il compte sept établissements partenaires parmi lesquels l’ENSAI, le CREST, l’Inria Grenoble, l’IRMA-UNISTRA et l’Université de Séoul.

“Ce projet regroupe des statistiques des valeurs extrêmes et principalement de l’estimation de mesure de risque extrême. Avec Gilles Stupfler, nous travaillons plus spécifiquement sur l’expectile”.

Les deux chercheurs ont récemment soumis quatre publications à ce sujet, dont l’une, “Nonparametric extreme conditional expectile estimation”, a été acceptée dans le Scandinavian Journal of Statistics.

La statistique des valeurs extrêmes

Antoine Usseglio-Carleve a rejoint la communauté des Extrêmes alors qu’il rédigeait une thèse sur les estimations de mesure de risque, à l’Université Lyon 1.

Je suis venu aux extrêmes un peu par hasard, en obtenant des résultats dans ce domaine. J’ai trouvé particulièrement intéressant d’obtenir des approximations sur la queue de la distribution, c’est-à-dire, sur ce qui se passe rarement”. Gilles Stupfler et Stéphane Girard de l’Inria Grenoble ont pris connaissance des travaux d’Antoine Usseglio-Carleve et l’ont invité à rejoindre leur équipe dans le cadre d’un premier post-doctorat.

Gilles Stupfler co-encadre le deuxième post-doc d’Antoine Usseglio-Carleve, conjointement avec Abdelaati Daouia.

Antoine Usseglio-Carleve et Gilles Stupfler travaillent à l’estimation de mesures de risque extrême, c’est à dire des quantités liées à des événements survenant rarement, voire jamais. Ceux-ci peuvent être des catastrophes naturelles ou encore des crashs financiers dans les domaines d’application que sont l’assurance et la finance.

Pour parer aux risques catastrophes, il s’agit donc d’obtenir une référence permettant des réserves suffisantes pour faire face à un tel scénario.

Les réserves peuvent être des fonds pour prévoir un crash financier, ou par exemple un mur suffisamment haut pour se protéger des vagues. Dans le cas de l’accident de Fukushima au Japon, le mur autour de la centrale était bien en deçà des 15 mètres de la vague”.

Comment se prémunir face à un risque extrême lorsque la réalité rejoint les projections catastrophes ? “Les valeurs extrêmes d’hier peuvent être les valeurs normales d’aujourd’hui. Les extrêmes sont un sujet en mouvement perpétuel. La détection de tendances peut permettre de prendre en compte des changements climatiques par exemple”.

Perspectives de recherche

En parallèle de son post-doctorat, Antoine Usseglio-Carleve mène des travaux autour de l’expectile multivarié au sein d’une équipe composée de chercheurs de l’Inria Grenoble et de l’Université La Trobe de Melbourne.

S’il compte poursuivre ses recherches sur les extrêmes, il s’intéresse également aux statistiques en grande dimension. Avec des collègues de l’Inria Grenoble, Antoine Usseglio-Carleve réalise des estimations de matrice en grande dimension. Il souhaite approfondir ce sujet et le fusionner avec la régression de mesure de risque extrême sur laquelle il collabore avec Gilles Stupfler.

“On estime une mesure de risque conditionnellement à un vecteur aléatoire. Combiner le Big Data et les extrêmes permet de trouver des méthodes efficaces dans le cas où la taille du vecteur serait en grande dimension”.

A quelques mois de la fin de son post-doctorat, Antoine Usseglio-Carleve a donné des présentations lors de la conférence ERCIM et dans le cadre de divers séminaires de recherche. En ligne de mire, un poste de maître de conférences ou de chargé de recherche.

Plus d’informations sur Antoine Usseglio-Carleve et sur la recherche à l’ENSAI.