Arthur Charpentier

Professeur

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Téléphone : (514) 987-3000 poste 8234
Local : PK-5330
Langues : Français, Anglais
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Liens d'intérêt
Informations générales

Cheminement académique

2018- : Professeur UQAM, département de Mathématiques
2017-2018 : Professeur Université de Rennes, faculté des Sciences Économiques, France
2014-2017 : Maitre de Conférences Université de Rennes, faculté des Sciences Économiques, France
2011-2014 : Professeur UQAM, département de Mathématiques
2010-2011 : Professeur invite UdeM, département de Mathématiques
2007-2010 : Maitre de Conférences Université de Rennes, faculté des Sciences Économiques, France
2002-2010 : Charge de Cours, ENSAE et Ecole Polytechnique, France

Partenaires (organismes, entreprises)

  • Chaire ACTINFO (Valorisation et nouveaux usages actuariels de l'information) Institut Louis Bachelier, Covea (2015-2018).
  • Université de Rennes 1 (Faculté des Sciences Économiques)
Enseignement
Communications
Participation à l’édition d’une revue

Directions de thèses et mémoires

Mémoires

Publications

Articles scientifiques
Chapitres de livre
  • Charpentier, A., Flachaire, E. et Gallic, E. (2023). Optimal Transport for Counterfactual Estimation: A Method for Causal Inference. Dans N.N. Thach, V. Kreinovich, D.T. Ha et N.D. Trung (dir.). Optimal Transport Statistics for Economics and Related Topics. Springer Nature.
  • Charpentier, A. (2023). Quantifying fairness and discrimination in predictive models. Dans V. Kreinovich, S. Sriboonchitta et W. Yamaka (dir.). Machine Learning for Econometrics and Related Topics. Springer.
  • Charpentier, A. (2021). Changement Climatique et Assurance. Dans E. Challier (dir.). Impact du changement climatique. Pommier Éditions.
  • Charpentier, A. et Flachaire, E. (2021). Pareto Models for Risk Management. Dans Dufrénot. G. et T. Matsuki (dir.). Recent Econometric Techniques for Macroeconomic and Financial Data (p. 355–387). Springer. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-54252-8_14.
  • Charpentier, A. et Bigot, R. (2020). Le rôle des actuaires. Dans Bigot. R. et A. Cayol (dir.). Le droit des assurances en tableaux (p. 68–73). Ellipses Éditions.
  • Charpentier, A. et Denuit, M. (2020). On limits for machine learning algorithms in insurance. Dans F. Planchet et C.Y. Robert (dir.). Insurance data analytics: Some Case Studies of Advanced Algorithms and Applications. Economica.
  • Charpentier, A. (2020). Prévision avec des copules en finance. Dans A. Charles, O. Darné et L. Ferrara (dir.). Méthodes de prévision en finance. Economica.
  • Cocteau-Senn, D., Charpentier, A. et Bigot, R. (2019). La protection des données personnelles en assurance : dialogue du juriste avec l’actuaire. Dans E. Netter, V. Ndior, J.F. Puyraimond et S. Vergnoll (dir.). Regards sur le nouveau droit des données personnelles (p. 259–302). CEPRISCA.
  • Charpentier, A. (2018). Central Limit Theorem. Dans B. Frey (dir.). The SAGE Encyclopedia of Educational Research, Measurement, and Evaluation. SAGE. http://dx.doi.org/10.4135/9781506326139.n105.
  • Escoto, B. et Charpentier, A. (2014). Bayesian Philosophy. Dans A. Charpentier (dir.). Computational Actuarial Science With R. CRC Press.
  • Charpentier, A. (2014). Copules et risques multiples. Dans J.-J. Droesbeke, M. Maumy-Bertrand, G. Saporta et C. Thomas-Agnan (dir.). Approches statistiques du risque. Technip.
  • Charpentier, A. et Kaas, R. (2014). Introduction. Dans A. Charpentier (dir.). Computational Actuarial Science With R. CRC Press.
  • Charpentier, A. (2014). Mesures de risque. Dans J.-J. Droesbeke, M. Maumy-Bertrand, G. Saporta et C. Thomas-Agnan (dir.). Approches statistiques du risque. Technip.
  • Charpentier, A. (2014). Risque et assurance. Dans J.-J. Droesbeke, M. Maumy-Bertrand, G. Saporta et C. Thomas-Agnan (dir.). Approches statistiques du risque. Technip.
  • Charpentier, A. et Tufféry, S. (2014). Statistical Learning. Dans A. Charpentier (dir.). Computational Actuarial Science With R. CRC Press.
  • Charpentier, A., Fermanian, J.D. et Scaillet, O. (2007). The estimation of copulas: Theory and practice. Dans J. Rank (dir.). Copulas: from theory to application in finance (p. 35–64). Risks Books.
Articles professionnels ou de magazines
Livres
Actes de colloque
  • Stocksieker, S., Charpentier, A. et Pommeret, D. (2023). Data Augmentation for Imbalanced Regression. Dans F. Ruiz, J. Dy et J.-W. van de Meent (dir.). Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2023), (p. 7774-7799). https://proceedings.mlr.press/v206/stocksieker23a/stocksieker23a.pdf.
    Notes: collection Proceedings of Machine Learning Research (PMLR), vol. 206
Autres publications

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Le Département de mathématiques de l’UQAM regroupe plus d’une quarantaine de professeurs, et offre 11 programmes au premier cycle et cycles supérieurs en plus de répondre aux besoins de plusieurs autres programmes de premier cycle. Les activités du département, qu'elles soient en recherche ou en enseignement, couvrent un large spectre, incluant la didactique des mathématiques à tous les niveaux scolaires, les mathématiques fondamentales, la statistique, l'actuariat et les mathématiques financières.

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