HAL Université de Tours
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An artificial neural network experiment on the prediction of the unemployment rate
International audienceThis paper proposes an advanced Artificial Neural Networks (ANN) methodology with a Genetic test in order to estimate unemployment forecasting in 23 high-tech and most-developed countries over the period 1998–2016. The main findings reveal that the methodology adopted ensures an excellent accuracy of unemployment forecasting for the selected countries, allowing the analysis of the contributions of each input to unemployment estimation as well. A significant role is exerted by GDP, labor productivity, population growth, and Artificial Intelligence innovation, while inflation assumes only a secondary role. A minor contribution is also observed in Foreign Direct Investments and government size. Therefore, economic growth based on innovation in Artificial Intelligence with explicit effects on productivity, under adequate population growth, seems to drive the unemployment rate
Développement de l’IRM pour l’abeille
National audienceComme souvent, l’histoire commence à la pause-café du Centre de biophysique moléculaire (CBM) où on discute entre autres de molécules, de protons, de bobines et de champs magnétiques intenses. Jean-Marc Bonmatin est chercheur, chimiste et toxicologue. Il dirige aujourd’hui des recherches sur les pesticides, les abeilles, la biodiversité et la santé. Pendant une dizaine d’années, il a d’abord étudié des antibiotiques d’insectes et des toxines de scorpion par résonance magnétique nucléaire (RMN). Frédéric Szeremeta est ingénieur de recherche et spécialiste d’imagerie par résonance magnétique (IRM). Ces deux-là ont clairement des points communs centrés sur la physique des noyaux d’hydrogène. Alors, sous l’impulsion de Matthieu Réfrégiers, ingénieur de recherche spécialisé en micro-spectroscopie et directeur du laboratoire, naît l’idée de mettre une abeille dans l’imageur du CBM : chiche
The at-Risk approach: a new tool for stress tests and overlays
International audienceWe present a general framework, called at-Risk (aR) modelling, that is particularly useful for both macroprudential and microprudential stress testing. The aR approach is based on a two-step semi-parametric estimation procedure that allows us to forecast the full conditional distribution of a variable as a function of a set of observed factors at a given horizon. These density forecasts can then be used to produce coherent forecasts for any risk measure, such as Value-at-Risk (VaR), expected shortfall, or downside entropy. The aR approach was originally introduced by Adrian et al. (Am Econ Rev 109(4):1263–1289, 2019) to reveal the vulnerability of economic growth to financial conditions. It is now widely used by international financial institutions to provide VaR-type forecasts for various macroeconomic variables, such as GDP growth (i.e., Growth-at-Risk or GaR) or inflation (i.e., Inflation-at-Risk or IaR). Our contribution in this paper is twofold. First, we provide a detailed overview of the aR-type models and discuss various extensions. We also propose an R package that can be used to automatically produce density forecasts and downside risk forecasts. Second, we discuss the potential uses of aR-type models in the specific context of internal or regulatory (IRB) bank stress tests as well as in the governance and monitoring of overlays (IFRS9). The at-Risk models can generate density forecasts of the risk parameter (i.e., PD or LGD) at any horizon, surpassing the mere point forecasts produced by traditional time series models. An aR models can be used in three ways: as a scenario generator for macroeconomic or sectoral risk factors, as a conditional stress model, or as a tool for integrating new risk factors into a PD model, thereby enhancing the rationale behind overlay decisions. Finally, we propose two empirical applications to illustrate these uses, with one application intended for use on a portfolio of retail credits
Le communicant scientifique : un Janus dans les universités françaises ?
International audienceCette communication explore l’évolution du rôle des communicants scientifiques dans les universités françaises. À partir d’entretiens menés avec des communicants en poste, il met en lumière les tensions qui traversent ces métiers, les relations parfois complexes avec les chercheurs, ainsi que les attentes croissantes de leur institution souvent floues, voire contradictoires, en matière de diffusion des savoirs
Bivariate asymptotics via random walks: application to large genus maps
International audienc
Starting a Non-Farm Enterprise to Escape Energy Poverty: Household Level Evidence from Rural West Africa
International audienceThe choice of cooking fuel is a critical economic and health decision for rural households, with significant implications for well-being and environmental sustainability. This paper examines whether rural non-farm entrepreneurship promotes the adoption of cleaner cooking fuels, specifically liquefied petroleum gas (LPG). Using large, nationally representative data from eight WAEMU countries – Benin, Burkina Faso, Côte d’Ivoire, Guinea-Bissau, Mali, Niger, Senegal, and Togo – we apply econometric techniques to address endogeneity and selection bias. Our findings show that households engaged in non-farm entrepreneurial activities are significantly more likely to adopt LPG. We further show that non-farm entrepreneurship enhances financial inclusion by improving access to microfinance, mobile banking, and informal savings groups (ROSCAs), thereby easing liquidity constraints that limit investments in clean energy. These results suggest that promoting rural non-farm enterprises, along with expanding financial services and infrastructure, can effectively reduce energy poverty and improve health outcomes in sub-Saharan Africa
Environmental policy stringency and firm efficiency in developing countries
International audienceThis article examines the impact of environmental stringency on firm efficiency, using a large cross-country dataset of 68 developing countries from 2006–2020. We combine the newly published Environmental Performance Index (EPI) as an indicator of the stringency of environmental regulations with firm data from the World Bank Enterprise Surveys (WBES). Our results indicate that stricter environmental policies significantly increase firm efficiency, and the effect is robust. Moreover, we find that the intensity of environmental stringency matters, and that firm size, firm pollution intensity, and institutional quality also influence the relationship between environmental stringency and efficiency. Thus, our results support the Porter hypothesis in the case of developing countries
Narração do vivido e formalização do saber experiencial: Uma história de enunciados
International audienceCe texte interroge les formes et les dynamiques de l’établissement du savoir, en examinant ses modes d’existence et les énoncés qui permettent sa formalisation. À cette fin, le savoir expérientiel est exploré à travers son mode d’existence phénoménal, en relation avec le savoir discursif, dont le texte constitue le lieu d’inscription. L’étude se penche ensuite sur la fonction du récit comme modalité de circulation des énoncés qui permettent la formalisation du savoir par le langage. La troisième partie du texte analyse, à l’aide d’un exemple, les conditions de passage et de circulation du savoir entre ses formes phénoménale, narrative et discursive, en précisant les pratiques et les régimes narratifs impliqués.Este texto interroga as formas e a dinâmicas do estabelecimento do conhecimento, examinando seus modos de existência e os enunciados que permitem a sua formalização. Para isso, o saber experiencial é explorado por meio do seu modo de existência fenomênico, em relação com o saber discursivo, do qual o texto constitui o local de inscrição. Em seguida, o estudo se volta para a função da narrativa como modalidade de circulação de enunciados que permitem que o conhecimento seja formalizado por meio da linguagem. A terceira parte do texto analisa, a partir de um exemplo, as condições de passagem e circulação do conhecimento entre suas formas fenomênica, narrativa e discursiva, especificando as práticas e os regimes narrativos envolvidos
Extraction automatique et modélisation lexicale des néologismes en chinois et en vietnamien (2015–2025) : le projet NeoLex
Le projet NéoLex s’inscrit dans le domaine de la lexicologie et de la lexicographie informatiques (computational lexicology and lexicography) et porte sur l’étude des néologismes dans un contexte multilingue et interculturel, principalement entre le chinois et le vietnamien dans un premier temps, à partir d’un corpus constitué par le scraping d’articles médiatiques publiés entre 2015 et 2025 (environ 2 000 articles au total).Son objectif principal est de recenser, analyser et modéliser les créations lexicales apparues dans ces deux langues, en tenant compte de leurs dimensions thématiques (ex. politique, médiatique, technologique).Le projet mobilise différentes méthodes de traitement automatique des langues (TAL) et des outils avancés d’intelligence artificielle : constitution de corpus comparables à l’aide d’outils tels que THULAC et PyVi (extraction, segmentation, tokenisation, nettoyage, fusion), détection automatique des néologismes (méthode PMI, entropie gauche–droite, TF-IDF, sliding window), analyse linguistique textométrique à l’aide de TXM, et représentation des données (JSON, XML-TEI-DTD) au moyen de modèles lexicographiques — avec visualisation via une application Streamlit — et ontologiques tels qu’OntoLex-Lemon et SKOS. Par la suite, nous intégrerons les méthodes récentes de représentations vectorielles et d’embeddings pour analyser la néologie sémantique.À long terme, NéoLex ambitionne de développer des ressources numériques innovantes, dont un dictionnaire interactif et une base de données lexicale structurée, destinées à la fois à la recherche et à la pédagogie, tout en contribuant à la réflexion sur la lexicographie computationnelle et sur la néologie en contexte plurilingue