Contrats ANR
L’Agence nationale de la recherche (ANR) est un établissement public à caractère administratif, placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation. L’Agence met en œuvre le financement de la recherche sur projets, pour les opérateurs publics en coopération entre eux ou avec des entreprises.
ANR CPJ
Chaire Professeur Junior
ANR Chaire Professeur Junior
Responsable scientifique LÉO : Chahir ZAKI
Montant total : 200 000 €
Montant LEO : 200 000 €
Durée : 01/09/2023 au 31/08/2027
Dans le cadre de la loi de programmation de la recherche, le ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche a mis en place un dispositif de création de 2 000 chaires de professeur junior (CPJ) d’ici 2030. Ces chaires visent à accélérer la carrière académique de jeunes chercheurs à fort potentiel en leur offrant des conditions attractives de recrutement et de développement scientifique. Elles s’accompagnent d’un financement moyen de l’ordre de 200 000 €, attribué par l’Agence nationale de la recherche (ANR), destiné à soutenir la structuration et le développement de leurs activités de recherche.
En 2023, l’Université d’Orléans a obtenu une chaire de professeur junior intitulée CEME (Circular Economy and Mineral Economics), dont le titulaire est Chahir Zaki, rattaché au Laboratoire d’Économie d’Orléans (LEO). Ce projet s’inscrit pleinement dans la stratégie de site de l’Université d’Orléans en contribuant à renforcer les coopérations scientifiques avec le Bureau de recherches géologiques et minières (BRGM). Le BRGM, établissement public à caractère industriel et commercial placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche et du ministère de la Transition écologique, compte plus de 1 050 collaborateurs, dont environ 750 ingénieurs et chercheurs. Il ambitionne de devenir un acteur de référence sur l’ensemble de la chaîne de valeur des ressources minérales afin d’accompagner la transition d’une économie linéaire vers une économie circulaire.
Dans cette perspective, le BRGM coordonne depuis 2022 l’Observatoire français des ressources minérales (OFREMI), en partenariat avec le CEA, l’IFPEN, l’ADEME, l’IFRI et le CNAM. Basé à Orléans, cet observatoire mobilise une équipe d’environ vingt-cinq ingénieurs et chercheurs et vise à produire des travaux d’intelligence économique reposant sur des approches interdisciplinaires, associant notamment économie, sciences de la Terre, géopolitique, sociologie, évaluation environnementale et génie des procédés.
La création de cette chaire au sein de l’Université d’Orléans constitue un appui scientifique important pour les activités de l’OFREMI et permettra de développer une expertise en économie des ressources minérales couvrant l’ensemble de leur cycle de vie. Les travaux conduits dans ce cadre viseront notamment à développer des outils d’analyse permettant de quantifier les effets économiques liés à l’exploitation, à la transformation et à l’usage des ressources minérales dans l’économie. Le projet contribuera également à renforcer les interactions entre sciences humaines et sociales et sciences de la Terre, tout en participant au développement de formations de master et de doctorat dans le domaine de l’économie des ressources naturelles.
Cette initiative s’inscrit par ailleurs en cohérence avec le Programme et Équipements Prioritaires de Recherche (PEPR) sur le sous-sol, co-piloté par le BRGM, qui vise à structurer la recherche autour des enjeux scientifiques liés à l’approvisionnement de nos sociétés en ressources minérales.
AESOP
Avancées sur les préférences éthiques et sociales
ANR PRCE appel à projets générique 2024
Coordinatrice : Béatrice BOULU-RESHEF
Montant total : 414 614,37€
Montant LEO : 91 821,50€
Durée : 01/10/2024 au 31/03/2028
Ce projet de recherche remet en question l'hypothèse économique traditionnelle selon laquelle les individus agissent uniquement en fonction de leur intérêt personnel, en soulignant au contraire le rôle important des préférences sociales et éthiques dans la prise de décision.
Bien que les modèles existants expliquent avec succès de nombreux comportements sociaux, ils présentent deux limites majeures : ils se concentrent principalement sur les résultats finaux plutôt que sur les considérations éthiques ou procédurales (motivations déontologiques) et peinent à aborder les questions contemporaines liées au temps, à l'incertitude, à l'autonomie et à la liberté. Pour combler ces lacunes, le projet vise à explorer les fondements déontologiques et procéduraux des préférences sociales, tant sur le plan théorique qu'empirique. En étudiant les comportements dans des contextes incertains et autonomes, la recherche cherche à affiner les modèles de préférences sociales, les rendant plus applicables aux défis économiques et politiques modernes. L'approche combine des expériences en laboratoire et une modélisation théorique pour mieux comprendre comment les considérations éthiques et sociales influencent la prise de décision au-delà des perspectives purement conséquentialistes.
InsurFraud
Économétrie et data science pour la détection de la fraude à l'assurance
ANR PRCE appel à projets générique 2023
Coordinatrice : Georgiana Denisa BANULESCU-RADU
Montant total : 259 136 €
Montant LEO : 239 108 €
Durée : 01/10/2023 au 30/09/2027
InsurFraud est un projet de recherche interdisciplinaire à la frontière de l'économétrie et de l'apprentissage automatique, qui vise à contribuer au développement et à la diffusion (dans les domaines académique et professionnel) des avancées récentes en Data Science appliquées au domaine de la détection de la fraude à l'assurance. Surtout, cette fraude n'est pas un phénomène récent, mais elle continue d'avoir un énorme impact financier, économique et social. De nos jours, la fraude à l'assurance enregistre des montants impressionnants et affiche toujours une tendance à la hausse en raison de l'expansion de la technologie. L'objectif du projet InsurFraud sera d'identifier les principales spécificités de la fraude à l’assurance et de proposer des solutions appropriées pour la détecter. Par ailleurs, le partenariat avec une compagnie d'assurance nous permettra d'utiliser des bases de données propriétaires originales sur des cas de fraude.
Les principales motivations du projet sont liées (i) au défi de la modélisation du comportement stratégique des fraudeurs, (ii) au besoin de systèmes de détection efficaces, compte tenu des énormes pertes financières générées par la fraude à l'assurance, (iii) à l'existence de nouvelles bases de données permettant d’identifier les mécanismes de fraude. Les principales attentes du projet sont (i) de proposer de nouveaux modèles avec de bonnes performances prédictives, et qui conservent leur interprétabilité, (ii) de renforcer la recherche française dans le domaine de la fraude à l'assurance, et (iii) de sensibiliser le grand public aux enjeux de sa détection.
Le projet s'articule autour de quatre objectifs principaux. Premièrement, la fraude est un phénomène complexe, évolutif et intentionnel. La fraude à l'assurance peut prendre une grande variété de formes (par exemple, la fraude à l'assurance automobile, la fraude à l'assurance habitation, etc.), et même si leurs caractéristiques sont les mêmes et que l'objectif final consiste à détecter les cas de fraude, la solution à chaque problème est plutôt sectorielle. En outre, les fraudeurs ont un comportement très évolutif dans le temps et leurs actions sont intentionnelles. Pour toutes ces raisons, le premier objectif du projet est de développer des méthodes de détection combinées, automatisées et en temps réel pour les repérer.
Deuxièmement, la fraude est un événement rare, ce qui signifie que les bases de données utilisées pour la détection des fraudes sont fortement déséquilibrées, rendant le processus de détection encore plus compliqué. Le problème du déséquilibre des classes compromet fortement le processus d'apprentissage et l'évaluation des résultats. Notre objectif est d'évaluer le comportement de différentes méthodologies face à des bases de données déséquilibrées, à la fois théoriquement et empiriquement.
Troisièmement, l'évaluation des modèles de détection des fraudes est cruciale et soulève plusieurs problèmes. InsurFraud se concentrera principalement sur la construction de nouveaux tests statistiques utilisés pour évaluer la performance de différents modèles de classification.
Enfin, le quatrième objectif du projet InsurFraud est de mener une analyse de recherche académique sur le compromis entre la performance statistique des modèles prédictifs, le coût économique de la fraude et les ressources financières et humaines limitées utilisées pour l'investigation des alertes.
Les bénéfices attendus du projet InsurFraud auront donc un double impact : (i) le projet contribuera à la littérature sur la détection de la fraude à l’assurance, et (ii) l'industrie tirera parti des résultats du projet et les utilisera pour réduire les pertes dues à la fraude, améliorer la satisfaction du client et fidéliser ses meilleurs clients.