Projets Récents

Une sélection de mes travaux.

Optimisation de portefeuille dans un contexte de données massives (Big Data)

Introduction de méthodes innovantes (Autometrics, Décomposition de Cholesky basée sur la régression) pour l'estimation de matrices de précision parcimonieuses en haute dimension.

StatistiquesRModélisationHaute DimensionAutometrics
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Tracking et prédiction du prix du carburant

Analyse et modélisation des variations des prix des carburants en France (2019-2021) avec Apache Spark (PySpark) pour le traitement distribué de données massives.

PySparkMachine LearningBig DataGeoPandasScikit-Learn
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Prédiction Boursière à partir de données textuelles (FinLDA)

Extension de l'algorithme LDA incorporant les variations financières (S&P 500) pour exploiter les actualités de presse dans la prévision des marchés.

Machine LearningNLPTopic ModelingFinLDASVR
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Home Credit Default Risk

Prédiction de la probabilité de défaut de paiement (AUC 0.763) via un modèle d'ensembling (LightGBM & XGBoost) pour maximiser l'inclusion financière.

LightGBMXGBoostEnsemble LearningFeature Engineering
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Prédiction de Faillite d'Entreprises

Modélisation du risque de banqueroute (ROC-AUC > 0.90) intégrant des indicateurs macroéconomiques et financiers pour l'aide à la décision.

Machine LearningSMOTEXGBoostLightGBMSHAP
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Credit score classification

Classification multiclasse des profils financiers (Good, Standard, Poor) pour automatiser l'évaluation du risque crédit avec une précision de 90%.

Machine LearningXGBoostLightGBMData PreprocessingMulticlass Classification
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