Depuis la thèse de Louis Bachelier en 1900 – une théorie du mouvement brownien cinq ans avant Einstein –, notre compréhension des marchés financiers a raisonnablement progressé. Au cours des dernières décennies, l’ingénierie financière s’est considérablement développée, jusqu’à dépasser notre compréhension. La physique statistique nous a appris que les systèmes constitués d’un grand nombre d’entités individuelles peuvent présenter des régularités robustes (souvent imprévues) qui dépassent les comportements individuels ou, comme le dit P. W. Anderson, « More is different » (Science, 177, 1972).

Comprendre comment des interactions locales entre agents — qu’il s’agisse de consommateurs, d’entreprises, de banques ou de réseaux sociaux — peuvent générer des phénomènes émergents, structurer les inégalités de richesse, influencer la dynamique des prix ou la propagation des risques constitue un défi fascinant et crucial.

Nous souhaitons favoriser la mutualisation des connaissances et les échanges entre le monde professionnel et la communauté scientifique autour des systèmes complexes économiques et sociaux, avec des applications touchant à la microstructure des marchés, aux réseaux économiques, à la gestion des risques, aux séries temporelles financières, au changement climatique ou encore aux phénomènes émergents et aux inégalités de richesse et de revenu.

Formation :

30 thèses, 10 post-doctorants et une cinquantaine de stagiaires de M2, soit plus de 80 étudiants formés à ce jour.

Production scientifique : plus de 100 publications sur les thématiques du programme.

Objectif principal :

Comprendre les systèmes socioéconomiques complexes à l’aide des outils de la physique statistique.

En détail : modéliser la dynamique de systèmes composés de nombreux agents (traders, foyers, entreprises, banques) en prenant en compte leurs interactions, leur hétérogénéité et leur mémoire, comme pour des systèmes physiques tels que les molécules, les bancs de poissons ou les nuées d’oiseaux.

Les applications couvrent des domaines variés : climate economics, economic networks, emergent phenomena, financial time series, image processing, adaptive behavior, market microstructure, risk management, social dynamics, ainsi que l’étude des inégalités de richesse et de revenu.

Enseignement :

Création de trois cours en éconophysique : deux à l’ENSAE, en première et troisième années, et un à l’École polytechnique, en troisième année.

Cours cette année (deuxième trimestre) à l’École polytechnique : « Modélisation des marchés financiers : introduction à l’éconophysique » (MDC_52060_EP).

Diversité et inclusion :

Lancement de la bourse CFM WIQF (Women in Quantitative Finance) pour encourager les jeunes femmes à poursuivre des carrières dans un domaine où elles sont encore sous-représentées. La 7ᵉ lauréate démarre cette année.

Partenariats :

Collaboration avec :

• Imperial College
• Capital Fund Management
• Laboratoire MICS, CentraleSupélec, Université Paris-Saclay
• BNP Paribas Global Markets
• QUANT AI Lab
• NAEC (New Approaches to Economic Challenges) de l’OCDE

Site web :

Site web : www.econophysix.com

LinkedIn : Econophysix Lab

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