Il est fréquent de se sentir perdu face à la variété de services proposés par un centre spécialisé. Nous le savons et c’est pourquoi nous proposons une gamme claire de services centrés sur la recherche appliquée, la modélisation économique et le développement d’outils d’analyse. Notre équipe accompagne des institutions publiques, des entreprises et des acteurs associatifs dans leurs projets de réflexion et d’innovation autour de l’économie computationnelle.

Vous vous demandez peut-être si nos travaux sont accessibles au grand public ou réservés aux spécialistes. Nous veillons à publier régulièrement des rapports, des synthèses et des outils interactifs sur notre site afin de rendre nos recherches compréhensibles, quel que soit votre niveau de familiarité avec l’économie computationnelle.

Entrer en contact avec un centre de recherche peut sembler intimidant. Nous comprenons ce sentiment. Notre formulaire de contact en ligne permet de poser toutes vos questions ou de soumettre une proposition de collaboration. Nous répondons dans des délais raisonnables, et nous encourageons les échanges ouverts avec tous les profils.

Il est naturel de se demander comment les projets collaboratifs sont choisis. Nous sélectionnons les projets en fonction de leur pertinence scientifique, de leur impact potentiel et de la complémentarité des expertises. Un premier échange avec notre équipe permet d’étudier chaque demande et d’identifier la meilleure manière d’avancer ensemble.

Comprendre qui compose notre équipe peut vous rassurer sur notre sérieux. Notre Centre réunit des chercheurs, des analystes en modélisation et des spécialistes en communication scientifique. Tous partagent le même engagement en faveur de la rigueur, de la transparence et de la valorisation des savoirs.

Lexique

Glossaire de l’économie computationnelle

L’économie computationnelle utilise des concepts techniques qui prêtent souvent à confusion. Ce lexique explique les principaux termes pour permettre à chacun de suivre nos analyses, quel que soit son niveau de familiarité avec la discipline.
Méthodologie 1

  • Modélisation multi-agents

    L’agent-based modeling (modélisation multi-agents) consiste à simuler le comportement individuel d’agents autonomes au sein d’un système. Chaque agent possède des caractéristiques propres et prend des décisions en fonction de règles prédéfinies ou d’interactions avec d’autres agents. Cette approche permet d’étudier les dynamiques émergentes, l’évolution de réseaux économiques et les effets de politiques publiques dans des environnements hétérogènes.

Analyse de données 1

  • Analyse de données massives

    L’analyse de données massives (big data) désigne le traitement de volumes importants et variés de données, souvent en temps réel, pour en extraire des tendances, des corrélations ou des comportements atypiques. Dans le contexte économique, cela permet d’affiner les prévisions, d’identifier des signaux faibles et d’apporter un éclairage nouveau sur des marchés complexes.

Technologie 1

  • Apprentissage automatique

    L’apprentissage automatique (machine learning) est une branche de l’intelligence artificielle qui consiste à concevoir des algorithmes capables d’identifier des motifs, de s’adapter et d’améliorer leurs prédictions à partir de données. Appliqué à l’économie computationnelle, il permet d’automatiser certaines analyses, de détecter des anomalies et d’explorer des scénarios complexes à grande échelle.

Simulation 1

  • Simulation informatique

    La simulation informatique désigne l’utilisation d’ordinateurs pour reproduire le fonctionnement d’un système réel ou hypothétique. Dans l’économie computationnelle, les simulations sont utilisées pour tester des hypothèses, anticiper les conséquences de politiques ou visualiser les interactions entre agents économiques dans un environnement contrôlé.

Modélisation 1

  • Modèle économique computationnel

    Un modèle économique computationnel est une représentation mathématique ou algorithmique d’un système économique réel ou théorique. Il permet de simuler, d’analyser et de prédire les comportements d’agents (entreprises, ménages, institutions) dans des environnements complexes. Ces modèles reposent sur des équations, des règles ou des processus stochastiques et facilitent la compréhension de phénomènes économiques difficiles à observer directement.