Professeur
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Unité : Département de mathématiques
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
- Modèles linéaires appliqués (2025, 2023, 2022, 2020)
- Analyse de données en actuariat (2024, 2020)
- Équité et discrimination des modèles prédictifs (2024)
- Statistique pour les sciences (2022)
- Statistique I (2021)
- Initiation à la science des données et à l'intelligence artificielle (2020)
- Modèles de régression (2020)
Communications
- UCSB InsurTech Summit, University of California, Santa Barbara
- Risk Analytics Conference, University of Illinois, Chicago (2019)
- European R Users Meeting, Budapest , Hungary (2018)
- XXVIIIth International Biometric Conference, Barcelona, Spain (2018)
- Third International Congress on Actuarial Science and Quantitative Finance Manizales, Colombia (2019)
- Natural Catastrophe Economics Workshop, Risk Center, ETH Zurich, Switzerland (2019)
Directions de thèses et mémoires
Thèses de doctorat
- Ratz, Phlipp. (2024). Constraints in fair estimation and games. (Thèse de doctorat). Université du Québec à Montréal.
Mémoires
- Matar, Rawanda. (2022). Testing Fairness in Insurance (Tester l'équité en assurance). (Mémoire de maîtrise). Université du Québec à Montréal.
- Matar, Rawanda. (2022). Testing fairness in insurance. (Mémoire de maîtrise). Université du Québec à Montréal.
Publications
Articles scientifiques
- Charpentier, A. et Flachaire, E. Oaxaca-Blinder decomposition of changes in means and inequality: A simultaneous approach. Economics Bulletin.
Notes: À paraître - Barry, A., Oualkacha, K. et Charpentier, A. (2023). Alternative fixed-effects panel model using weighted asymmetric least squares regression. Statistical Methods & Applications, Prépublication. http://dx.doi.org/10.1007/s10260-023-00692-3.
- Hu, F., Ratz, P. et Charpentier, A. (2023). Fairness in Multi-Task Learning via Wasserstein Barycenters.
- Barry, A., Charpentier, A. et Oualkacha, K. (2022). A new GEE method to account for heteroscedasticity using asymmetric least-square regressions. Journal of Applied Statistics, 49(14), 3564–3590. http://dx.doi.org/10.1080/02664763.2021.1957789.
- Charpentier, A., Barry, L. et James, M. (2022). Insurance against Natural Catastrophes: Balancing Actuarial Fairness and Social Solidarity. The Geneva Papers on Risk and Insurance – Issues and Practice, 47, 50–78. http://dx.doi.org/10.1057/s41288-021-00233-7.
- Charpentier, A. et Barry, L. (2022). L’équité de l’apprentissage machine en assurance. Statistiques & Société, 10(3), 47–68. http://statistique-et-societe.fr/article/view/866.
- Charpentier, A. et Flachaire, E. (2022). Pareto Models for Top Incomes and Wealth. The Journal of Economic Inequality, 20(1), 1–25. http://dx.doi.org/10.1007/s10888-021-09514-6.
- Charpentier, A., James, M. et Ali, H. (2022). Predicting Drought and Subsidence Risks in France. Natural Hazards and Earth System Sciences, 22(7), 2401–2418. http://dx.doi.org/10.5194/nhess-22-2401-2022.
- Bigot, R., Cayol, A. et Charpentier, A. (2022). Risque de pandémie, pertes d’exploitation et incertitudes des garanties assurantielles. Responsabilité civile et Assurances, (6), 13–17.
- Charpentier, A., Denuit, M. et Trufin, J. (2021). Autocalibration and Tweedie-dominance for Insurance Pricing with Machine Mearning. Insurance: Mathematics and Economics, 101(Part B), 485–497. http://dx.doi.org/10.1016/j.insmatheco.2021.09.001.
- Charpentier, A., Mussard, S. et Ouraga, T. (2021). Principal Component Analysis: A Generalized Gini Approach. European Journal of Operational Research, 294(1), 236–249. http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2021.02.010.
- Charpentier, A., Élie, R. et Remlinger, C. (2021). Reinforcement Learning in Economics and Finance. Computational Economics. http://dx.doi.org/10.1007/s10614-021-10119-4.
- Charpentier, A., Élie, R., Laurière, M. et Tran, V.C. (2020). COVID-19 pandemic control: balancing detection policy and lockdown intervention under ICU sustainability. Mathematical Modelelling of Natural Phenomena, 15, article 57. http://dx.doi.org/10.1051/mmnp/2020045.
- Charpentier, A. et Gallic, E. (2020). La démographie historique peut-elle tirer profit des données collaboratives des sites de généalogie ? Population, 75, 391–421. http://dx.doi.org/10.3917/popu.2002.0391.
- Barry, L. et Charpentier, A. (2020). Personalization as a Promise: Can Big Data Change the Practice of Insurance? Big Data & Society, 7(1). http://dx.doi.org/10.1177/2053951720935143.
- Charpentier, A. et Gallic, E. (2020). Using collaborative genealogy data to study migration: a research note. The History of the Family, 25(1), 1–21. http://dx.doi.org/10.1080/1081602X.2019.1641130.
- Charpentier, A., Ka, N., Mussard, S. et Ndiaye, O.H. (2019). Gini Regressions and Heteroskedasticity. Econometrics, 7(1), article 4. http://dx.doi.org/10.3390/econometrics7010004.
- Charpentier, A., Flachaire, E. et Ly, A. (2018). Econometrics and Machine Learning. Économie et statistiques/Economics & Statistics, (505-506), 147–169. http://dx.doi.org/10.24187/ecostat.2018.505d.1970.
- Charpentier, A. et Coulmont, B. (2018). We are not Alone! (At least, Most of us aren't). Significance, 15(1), 28–33. http://dx.doi.org/10.1111/j.1740-9713.2018.01108.x.
- Charpentier, A., David, A. et Élie, R. (2017). Optimal Claiming Strategies in Bonus Malus Systems and Implied Markov Chains. Risks, 5(4), article 58. http://dx.doi.org/10.3390/risks5040058.
- Geenens, G., Charpentier, A. et Paindaveine, D. (2017). Probit transformation for nonparametric kernel estimation of the copula density. Bernoulli, 23(3), 1848–1873. http://dx.doi.org/10.3150/15-BEJ798.
- Charpentier, A. et Gallic, E. (2016). Kernel density estimation based on Ripley’s correction. Geoinformatica, 20(1), 95–116. http://dx.doi.org/10.1007/s10707-015-0232-z.
- Charpentier, A., Galichon, A. et Henry, M. (2016). Local Utility and Multivariate Risk Aversion. Mathematics of Operations Research, 41(2), 466–476. http://dx.doi.org/10.1287/moor.2015.0736.
- Charpentier, A. et Pigeon, M. (2016). Macro vs. Micro Methods in Non-Life Claims Reserving (an Econometric Perspective). Risks, 4(2), article 12. http://dx.doi.org/10.3390/risks4020012.
- Charpentier, A. et Flachaire, E. (2015). Log-transform kernel density estimation of income distribution. L'Actualité économique, 91(1-2), 141–149. http://dx.doi.org/10.7202/1036917ar.
- Charpentier, A. et Durand, M. (2015). Modeling earthquake dynamics. Journal of Seismology, 19(3), 721–739. http://dx.doi.org/10.1007/s10950-015-9489-9.
- Bastos, M.T., Mercea, D. et Charpentier, A. (2015). Tents, Tweets, and Events: The Interplay Between Ongoing Protests and Social Media. Journal of Communication, 65(2), 320–350. http://dx.doi.org/10.1111/jcom.12145.
- Tavéra, C., Poutineau, J.-C., Pentecôte, J.-S., Cadoret-David, I., Charpentier, A., Guéguen, C., Huchet-Bourdon, M., Licheron, J. et L’Oeillet, G. (2015). The ”Mother of All Puzzles” at thirty: a meta-analysis. International Economics, 141, 80–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.inteco.2015.01.001.
- Charpentier, A., Fougères, A.-L., Genest, C. et Nešlehová, J.G. (2014). Multivariate Archimax copula. Journal of Multivariate Analysis, 126, 118–136. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmva.2013.12.013.
- Charpentier, A. et Le Maux, B. (2014). Natural catastrophe insurance: How should the government intervene? Journal of Public Economics, 115, 1–17. http://dx.doi.org/10.1016/j.jpubeco.2014.03.004.
- Charpentier, A. et Mussard, S. (2011). Income inequality games. Journal of Economic Inequality, 9(4), 529–554. http://dx.doi.org/10.1007/s10888-011-9184-1.
- Charpentier, A. (2011). On the return period of the 2003 heat wave. Climatic Change, 109(3-4), 245–260. http://dx.doi.org/10.1007/s10584-010-9944-0.
- Charpentier, A. et Oulidi, A. (2010). Beta kernel quantile estimators of heavy-tailed loss distributions. Statistics and Computing, 20(1), 35–55. http://dx.doi.org/10.1007/s11222-009-9114-2.
- Charpentier, A. et Sibaï, D. (2009). Dynamic flood modeling: Combining Hurst and Gumbel's approach. Environmetrics, 20(1), 32–52. http://dx.doi.org/10.1002/env.909.
- Charpentier, A. et Oulidi, A. (2009). Estimating allocations for Value-at-Risk portfolio optimization. Mathematical Methods of Operations Research, 69(3), 395–410. http://dx.doi.org/10.1007/s00186-008-0244-7.
- Charpentier, A. et Segers, J. (2009). Tails of multivariate Archimedean copulas. Journal of Multivariate Analysis, 100(7), 1521–1537. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmva.2008.12.015.
- Charpentier, A. et Segers, J. (2008). Convergence of Archimedean copulas. Statistics and Probability Letters, 78(4), 412–419. http://dx.doi.org/10.1016/j.spl.2007.07.014.
- Charpentier, A. (2008). Dynamic dependence ordering for archimedean copulas and distorted copulas. Kybernetika, 44(6), 777–794. http://dx.doi.org/10338.dmlcz/135890.
- Charpentier, A. (2008). Insurability of climate risks. Geneva Papers on Risk and Insurance: Issues and Practice, 33(1), 91–109. http://dx.doi.org/10.1057/palgrave.gpp.2510155.
- Charpentier, A. (2007). Actuariat et data mining : prise en compte des dépendances. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, RNTI-A-1, 145–167. https://www.editions-rnti.fr/?inprocid=1001492.
- Charpentier, A. et Segers, J. (2007). Lower tail dependence for Archimedean copulas: Characterizations and pitfalls. Insurance: Mathematics and Economics, 40(3), 525–532. http://dx.doi.org/10.1016/j.insmatheco.2006.08.004.
- Charpentier, A. et Juri, A. (2006). Limiting dependence structures for tail events, with applications to credit derivatives. Journal of Applied Probability, 43(2), 563–586. http://dx.doi.org/10.1239/jap/1152413742.
- Bouette, J.-C., Chassagneux, J.-F., Sibai, D., Terron, R. et Charpentier, A. (2006). Wind in Ireland: Long memory or seasonal effect? Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 20(3), 141–151. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-005-0029-y.
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
- Charpentier, A. La société du “bullshit”. Risques : les cahiers de l'assurance.
Notes: (soumis) - Charpentier, A. et Barry, L. (2023). Y-a-t-il une discrimination contre les pauvres ? Risques : les cahiers de l'assurance, (133).
- Charpentier, A. (2022). Assurance : discrimination, biais et équité. Opinions & Débats (Institut Louis Bachelier), (25). https://www.institutlouisbachelier.org/assurance-discrimination-biais-et-equite/.
- Charpentier, A. (2022). Le risque climatique, une tendance lente de long terme ? Risques : les cahiers de l'assurance, (132).
- Charpentier, A. (2022). Le tabou de l’exponentielle. Risques : les cahiers de l'assurance, (129), 117–122. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-129_Web.pdf.
- Charpentier, A. (2022). Modéliser la contagion. Risques : les cahiers de l'assurance, (130).
- Charpentier, A. (2022). Y-a-t-il des morts acceptables ? ou comment finir une pandémie. Risques : les cahiers de l'assurance, (131).
- Charpentier, A. (2021). Assurance et discrimination, quel rôle pour les actuaires ? Risques : les cahiers de l'assurance, (127), 107–112. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-127_Web.pdf.
- Charpentier, A. et Gallic, E. (2021). Intelligence collective et données. Risques : les cahiers de l'assurance, (126), 102–107. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-126_Web.pdf.
- Charpentier, A. (2021). Un double centenaire : "Treatise on probabilities" de John Maynard Keynes et "Risk, Uncertainty and Profit" de Frank Knight. Variances.eu, 2 septembre. https://variances.eu/?p=6028.
- Charpentier, A. (2021). Une mesure ne peut être un objectif. Risques : les cahiers de l'assurance, (125), 120–126. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-125_Web.pdf.
- Charpentier, A. (2020). Big Data, GAFA et assurance. Annales des Mines, 1(février), 53–57. http://dx.doi.org/10.3917/rindu1.201.0053.
- A.Charpentier et L.Barry. (2020). Concilier risques collectifs et décisions individuelles. Risques : les cahiers de l'assurance, (123), 122–128. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-123_Web.pdf.
- Charpentier, A. (2020). De la démarche scientifique en période de crise. Risques : les cahiers de l'assurance, (121), 75–80. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-121_Web_2020.pdf.
- Charpentier, A., Barry, L. et Gallic, E. (2020). Quel avenir pour les probabilités prédictives en assurance ? Annales des Mines, 1(février), 74–77. http://dx.doi.org/10.3917/rindu1.201.0074.
- Charpentier, A. (2019). Du pari au ”marché prédictif”. Variances.eu, 24 mai. https://variances.eu/?p=4139.
- Charpentier, A. et Cherrier, B. (2019). La valeur de la vie humaine. Risques : les cahiers de l'assurance, (118), 109–114. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-118_Web.pdf.
- Charpentier, A. (2019). Les autorités publiques face aux risques, de la confiance au doute. Risques : les cahiers de l'assurance, (119), 130–136. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-119_Web.pdf.
- Charpentier, A. (2019). Les classes de risques vont-elles plus loin que les stéréotypes? L'actuariel, (32).
- Charpentier, A. (2019). Les réseaux pour réinventer l’assurance ? Risques : les cahiers de l'assurance, (117), 95–99. https://www.revue-risques.fr/2019/03/risques-n117/.
- Charpentier, A. (2019). Petite histoire des paris sportifs. Variances.eu, 15 avril. https://variances.eu/?p=4048.
- Bigot, R. et Charpentier, A. (2019). Repenser la responsabilité et la causalité. Risques : les cahiers de l'assurance, (120), 123–128. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-120_Web.pdf.
- Charpentier, A. (2018). Fake news, post-truth, Wikipedia et blockchain : vérité et consensus. Risques : les cahiers de l'assurance, (115), 133–138. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-115_Web.pdf.
- Charpentier, A. (2018). Histoire du hasard et de la simulation. Risques : les cahiers de l'assurance, (116), 121–126. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-116_Web.pdf.
- Charpentier, A. (2018). La représentation cartographique des villes. Variances.eu, 5 novembre. https://variances.eu/?p=3581.
- Charpentier, A. (2018). Les modèles prédictifs peuvent-ils être loyaux et justes. Risques : les cahiers de l'assurance, (113), 91–96. https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2018/02/Risques-Charpentier-04.pdf.
- Charpentier, A. (2018). L’intelligence artificielle dilue-t-elle la responsabilité ? Risques : les cahiers de l'assurance, (114), 145–150. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/Risques-114_Web.pdf.
- Antonio, K. et Charpentier, A. (2017). La tarification par genre en assurance, corrélation ou causalité ? Risques : les cahiers de l'assurance, (110), 107–110. https://f.hypotheses.org/wp-content/blogs.dir/253/files/2017/02/Risques-Charpentier-04.pdf.
- Charpentier, A. (2017). Les marchés prédictifs comme technique de prévision. Risques : les cahiers de l'assurance, (111), 125–129. https://f.hypotheses.org/wp-content/blogs.dir/253/files/2017/09/Risques-Charpentier-V41.pdf.
- Charpentier, A. (2017). L’éthique de la modélisation dans un monde où la normalité n’existe plus. Risques : les cahiers de l'assurance, (112), 117–121. https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2017/11/Risques-Charpentier03.pdf.
- Charpentier, A., Eyraut-Loisel, A., Hannart, A. et Tomas, J. (2016). Changement Climatique et Assurance. Variances, (54), 41–44. https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2016/03/charpentier_climat_assurance.pdf.
- Charpentier, A. et Suire, R. (2016). Données et santé: valeurs, acteurs et santé. Risques : les cahiers de l'assurance, (107), 111–116. https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2016/12/Risques-107_Charpentier.pdf.
- Charpentier, A. (2016). Fibonacci, les lapins, le nombre d’or et les calculs actuariels. Risques : les cahiers de l'assurance, (106), 135–139. https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2016/06/Risques-charpentier-03.pdf.
- Charpentier, A. (2016). La guerre des étoiles: distinguer le signal et le bruit. Risques : les cahiers de l'assurance, (105), 125–130. https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2016/03/Risques-Charpentier-04-1.pdf.
- Charpentier, A. (2016). Les dérives du principe de précaution. Risques : les cahiers de l'assurance, (108), 122–127. https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2016/12/Risques-Charpentier-04.pdf.
- Charpentier, A. et Renault, T. (2016). Les promesses de la blogosphère économique. L’Écomomie Politique, 72(4), 80–88. http://dx.doi.org/10.3917/leco.072.0080.
- Charpentier, A. et Diogo, A. (2015). Barry Big data : passer d’une analyse de corrélation à une interprétation causale. Risques : les cahiers de l'assurance, (101), 107–111. https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2015/02/Risques-charpentier-2.pdf.
- Charpentier, A., Denuit, M. et Elie, R. (2015). Segmentation et Mutualisation, les deux faces d’une même pièce. Risques : les cahiers de l'assurance, (103), 19–23. https://f.hypotheses.org/wp-content/blogs.dir/253/files/2015/10/Risques-Charpentier-Denuit-Elie.pdf.
- Charpentier, A. et Cherrier, B. (2015). ‘Mathiness’ et Assurance. Risques : les cahiers de l'assurance, (104), 111–116. https://f.hypotheses.org/wp-content/blogs.dir/253/files/2015/12/Risques-char-04.pdf.
- Charpentier, A. (2014). De la difficulté de faire des prévisions (quand on a peu de données). Risques : les cahiers de l'assurance, (98), 109–112. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/2019/01/Risques-098-Juin2014_Web.pdf.
- Charpentier, A. (2014). Interprétation, intuition et probabilités. Risques : les cahiers de l'assurance, (99), 101–106. https://www.revue-risques.fr/wp-content/uploads/2019/01/Risques-099-Sept2014_Web.pdf.
- Charpentier, A. (2014). La loi des petits nombres. Risques : les cahiers de l'assurance, (97), 99–104. https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2014/04/Risques-97_Charpentier.pdf.
- Coulmont, B., Charpentier, A. et Gombin, J. (2014). Un homme, deux voix : le vote par procuration. La Vie des idées, 11 février. https://shs.hal.science/halshs-00945233/document.
- Charpentier, A. (2013). L’efficience des marchés : hypothèse de modèle ou fait stylisé? Risques : les cahiers de l'assurance, (96), 122–127. https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2014/04/Risques-96_Charpentier.pdf.
- Charpentier, A. (2011). La loi des grands nombres et le théorème central limite comme base de l’assurabilité ? Risques : les cahiers de l'assurance, (86), 136–141. https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2020/12/Charpentier_86.pdf.
Livres
- Charpentier, A. (2023). Insurance, biases, discrimination and fairness. Springer Nature.
Notes: collection : Springer Actuarial - Actuarial Community(membres: A. Charpentier et al.). (2022). Loss Data Analytics. https://openacttexts.github.io/Loss-Data-Analytics/index.html
- Actuarial Community(membres: A. Charpentier et al.). (2022). Loss Data Analytics [Texte en espagnol]. https://openacttexts.github.io/LDASpanish/
- Bénéplanc, G., Charpentier, A. et Thourot, P. (2022). Manuel de l’Assurance. Presses Universitaires de France.
- Charpentier, A. (dir.). (2015). Computational Actuarial Science with R. CRC Press.
- Charpentier, A. et Dutang, C. (2012). L'Actuariat avec R. CRAN. https://cran.r-project.org/doc/contrib/Charpentier_Dutang_actuariat_avec_R.pdf
- Denuit, M. et Charpentier, A. (2005). Mathématiques de l’assurance non-vie : t. II. Tarification et provisionnement. Economica (ESA).
- Denuit, M. et Charpentier, A. (2004). Mathématiques de l’assurance non-vie : t. I. Principes fondamentaux de théorie du risque. Economica (ESA).
Obtenir "Mathématiques de l’assurance non-vie : t. I. Principes fondamentaux de théorie du risque" aux bibliothèques de l'UQAM
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
- Hu, H., Charpentier, A., Ghossoub, M. et Schied, A. (2022). Multiarmed Bandits Problem Under the Mean-Variance Setting. https://arxiv.org/abs/2212.09192
- Barry, L. et Charpentier, A. (2022). The Fairness of Machine Learning in Insurance: New Rags for an Old Man?. https://arxiv.org/abs/2205.08112