PROFESSEURS

Charles-Albert Lehalle est actuellement professeur à l’École Polytechnique à Paris, où il enseigne et mène des recherches sur la liquidité, la formation des prix et l’utilisation de l’intelligence artificielle sur les marchés financiers. Auparavant, il a occupé le poste de Global Head, Quantitative Research & Development à l’Abu Dhabi Investment Authority (ADIA) pendant trois ans. Il a débuté sa carrière au centre de recherche de Renault, où il était responsable des solutions d’intelligence artificielle embarquées, avant de rejoindre l’industrie financière lors de l’émergence du trading automatisé en 2005. Il a ensuite été Global Head of Quantitative Research chez Crédit Agricole Cheuvreux, puis Head of Quantitative Research on Market Microstructure chez Crédit Agricole Corporate Investment Bank, avant de rejoindre Capital Fund Management (CFM) pour une durée de sept ans. Sur le plan académique, le Pr. Lehalle a reçu en 2016 le Best Paper Award in Finance décerné par l’Europlace Institute for Finance (EIF) et a publié plus de quatre-vingts articles académiques et chapitres d’ouvrages. Il est co-auteur des livres Market Microstructure in Practice (World Scientific Publisher, 2ᵉ édition, 2018), qui analyse les principales caractéristiques des marchés modernes, et Financial Markets in Practice (World Scientific Publisher, 2022), qui explique comment le réseau interconnecté d’intermédiaires constituant le système financier influence la formation des prix. Il a également coédité avec le Pr. Agostino Capponi l’ouvrage Machine Learning and Data Sciences for Financial Markets: A Guide to Contemporary Practices (Cambridge University Press, 2023).

Vianney Perchet est professeur au Centre de recherche en économie et statistique (CREST) de l’ENSAE depuis octobre 2019. Ses travaux se concentrent principalement sur l’interaction entre l’apprentissage automatique (machine learning) et la théorie des jeux, à la croisée des mathématiques, de l’informatique et de l’économie. Son champ de recherche s’étend de la théorie la plus pure (par exemple, les taux de convergence optimaux des algorithmes) aux applications concrètes (modélisation du comportement des utilisateurs, optimisation des systèmes de recommandation, etc.). Il est également chercheur principal à temps partiel au Criteo AI Lab, à Paris, où il travaille sur l’exploration efficace dans les systèmes de recommandation. Avant de rejoindre l’ENSAE, il a été professeur et responsable du département de mathématiques à l’École Normale Supérieure Paris-Saclay, au CMLA (Centre Borelli), de 2016 à 2019. Auparavant, il était maître de conférences à l’Université Paris Diderot (Paris VII), au LPMA (aujourd’hui LPSM).