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Data Science Lab2021-04-12T15:51:30+02:00
Digital Science Lab
Data Science Lab

Dans une société toujours plus numérique, les données générées par l’activité humaine sont devenues le nouvel or noir. De nouvelles méthodes sont mises au point pour acquérir, transmettre, trier, stocker et analyser ces données en croissance exponentielle afin d’en extraire des informations utiles. La science des données (data science) permet d’analyser de manière algorithmique les quantités massives de données numériques structurées et non structurées (big data) au moyen de méthodes analytiques et de technologies informatiques. Ces opérations sont rendues possibles par le développement de nouvelles architectures pour le stockage et le traitement des données (cloud computing ; high performance computing), l’exploration des données (data mining), l’apprentissage automatique(machine learning ; deep learning) et l’utilisation de l’intelligence artificielle (artificial intelligence).

La collecte et l’étude de données, en particulier les traces numériques, permettent aux sciences humaines et sociales de définir un sens aux comportements humains et sociaux. Les réseaux socionumériques et les plateformes deviennent ainsi des point d’observation et d’analyse privilégiés de l’évolution de notre société, notamment dans le domaine de l’information ou, en miroir, de la désinformation et des fake news.

Le recours à des méthodes économétriques et statistiques non seulement révèle des tendances et fournit des informations sur les marchés, mais aussi permet de prédire et d’influencer le comportement d’achat d’une personne. Dans le domaine juridique, les LegalTechs développent des algorithmes capables de croiser et traiter les données jurisprudentielles pour rendre ou prédire des décisions de justice (predictive justice).

Le profilage des individus au moyen des données numériques soulève des questions sociales et éthiques. Le traitement des données numériques des individus à grande échelle, intervenant souvent à l’insu des utilisateurs qui génèrent ces données, requiert de pouvoir protéger les données personnelles et sensibles qui sont souvent difficiles à anonymiser. Une mise en perspective s’impose avec le droit de contrôler ses propres données, le droit d’empêcher toute divulgation non autorisée, de même que le droit à l’oubli ou le droit au déréférencement.

Projets
Publications
Publications dans le domaine des sciences

Maissen Pascal / Felber Pascal / Kropf Peter / Schiavoni Valerio, FaaSdom: a benchmark suite for serverless computing, DEBS’20: Proceedings of the 14th ACM International Conference on Distributed and Event-based Systems, 2020, p. 73-84.

Rocha Isabelly / Morris Nathaniel / Chen Lydia / Felber Pascal / Birke Robert / Schiavoni Valerio, PipeTune: Pipeline parallelism of hyper and system parameters tuning for deep learning clusters, Middleware’20: Proceedings of the 21st International Middleware Conference, 2020, p. 89-104.

Birke Robert / Rocha Isabelly / Pérez Juan Fernando / Schiavoni Valerio / Felber Pascal / Chen Lydia, Differential approximation and sprinting for multi-priority big data engines, Middleware’19: Proceedings of the 20th International Middleware Conference, décembre 2019, p. 202-214.

Ghiassi Amirmasoud / Younesian Taraneh / Zhao Zilong / Birke Robert / Schiavoni Valerio / Chen Lydia, Robust (Deep) Learning Models Against Dirty Labels, Proceedings of IEEE TPS 2019, International Conference on Trust, Privacy and Security in Intelligent Systems, and Applications, Los Angeles, 2019.

Publications dans le domaine des sciences économiques

Ammann Manuel / Fischer Sebastian / Weigert Florian, Factor exposure variation and mutual fund performance, Financial Analysts Journal, 2020, p. 101-118.

Burri Marc / Kaufmann Daniel, A daily fever curve for the Swiss economy, Swiss Journal of Economics and Statistics, 2020.

Moro Arielle / Holzer Adrian, A framework to predict consumption sustainability levels of individuals, Sustainability, 2020.

Ungeheuer Michael / Ruenzi Stephan / Weigert Florian, Joint extreme events in equity returns and liquidity and their cross-sectional pricing implications, Journal of Banking and Finance, 2020.

Moro Arielle / Holzer Adrian, A framework to predict fine-grained sustainable consumption behavior levels of individuals, International Conference on Information Systems (ICIS), 2019.

Pignard-Cheynel Nathalie / Standaert Olivier / Van Dievoet Lara / Ballarini Loïc, Experimenting how Facebook’s algorithm works. Feedback on a case study with journalism students, 5th World Journalism Education Congress, Paris, 2019.

Chabi-Yo Fousseni / Ruenzi Stefan / Weigert Florian, Crash sensitivity and the cross section of expected stock returns, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2018, p. 1059-1100.

Ruenzi Stefan / Weigert Florian, Momentum and crash sensitivity, Economics Letters, 2018, p. 77-81.

Agarwal Vikas / Ruenzi Stefan / Weigert Florian, Tail risk in hedge funds : A unique view from portfolio holdings, Journal of Financial Economics, 2017, p. 610-636.

Weigert Florian, Crash aversion and the cross-section of expected stock returns worldwide, The Review of Asset Pricing Studies, 2016, p. 135-178.

Communauté
Prénom Nom
Profil

Prof. Pascal Felber
Faculté des sciences

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Profil

Prof. Florence Guillaume
Faculté de droit

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Profil

Prof. Florian Weigert
Faculté des sciences économiques

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Profil

Prof. Tim Kroencke
Faculté des sciences économiques

Prénom Nom
Profil

 Prof. Adrian Holzer
Faculté des sciences économiques

Prénom Nom
Profil

 Prof. Nathalie Pignard-Cheynel
Faculté des sciences économiques

Prénom Nom
Profil

 Prof. Daniel Kaufmann
Faculté des sciences économiques

Prénom Nom
Profil

Dr. Valerio Schiavoni
Faculté des sciences

Prénom Nom
Profil

Dr. Arielle Moro
Faculté des sciences économiques

Prénom Nom
Profil

Dr. Matthieu Mulot
Faculté des sciences

Prénom Nom
Profil

Dr. Rebecca Stuart
Faculté des sciences économiques

Prénom Nom
Profil

Marc Burri
Doctorant, Faculté des sciences économiques

Prénom Nom
Profil

Nikolay Pugachyov
Doctorant, Faculté des sciences économiques

Prénom Nom
Profil

Emanuele Guidotti
Doctorant, Faculté des sciences économiques

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