Actualités > Soutenance de thèse de Monsieur Nhu Khoa NGUYEN


 

AVIS DE PRÉSENTATION DE THÈSE EN SOUTENANCE POUR L’OBTENTION DU DIPLÔME NATIONAL DE DOCTEUR
 

 

Monsieur Nhu Khoa NGUYEN présentera ses travaux intitulés :

« Détection de tendances émergentes dans les articles d’actualité »

Spécialité : informatique et applications

Le 27 février 2023 à 14h00

Lieu : La Rochelle Université
Pôle Communication, Multimédia et Réseaux
Amphithéâtre Michel Crépeau
44 Av. Albert Einstein
17000 LA ROCHELLE

Composition du jury :

Mme BERTET Karell, Professeure, La Rochelle Université
Mme BOROS Emanuela, Research Scientist, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
M. DELAHAUT Thierry, Professeur, Quantitative portfolio Manager, La Banque Postale
M. DIAS Gaël, Professeur, Université Caen Normandie
M. DOUCET Antoine, Professeur, La Rochelle Université
M. LEJEUNE Gaël, Maître de conférences, Sorbonne Université
M. MAUREL Fabrice, Maître de conférences HDR, Université Caen Normandie
Mme VILNAT Anne, Professeure, Université Paris Saclay

Résumé :
Dans le domaine de la finance, l’information joue un rôle extrêmement important dans la prise de décisions en matière d’investissement. En effet, une meilleure connaissance du contexte peut conduire à l’élaboration d’approches plus appropriées quant à la manière d’investir et à la valeur de l’investissement. En outre, être capable d’identifier les thématiques émergentes fait partie intégrante de ce domaine, car ceci peut aider à prendre de l’avance sur les autres investisseurs, et donc à obtenir des avantages concurrentiels considérables. Pour identifier les thèmes susceptibles d’émerger à l’avenir, des sources telles que les rapports financiers annuels, les données des marchés boursiers ou encore les résumés des réunions de la direction sont examinées par des experts financiers professionnels. Des sources d’information fiables provenant d’éditeurs de presse réputés peuvent également être utilisées pour détecter les thèmes émergents. Contrairement aux médias sociaux, les articles de ces éditeurs jouissent d’une crédibilité et d’une qualité élevées. Ainsi, lorsqu’ils sont analysés en grande quantité, il est probable que l’on découvre des informations dormantes/cachées sur les tendances ou ce qui peut devenir des tendances futures. Cependant, en raison de la grande quantité d’informations générées chaque jour, il est devenu plus exigeant et difficile d’analyser les données manuellement tout en détectant les tendances au plus vite.

Notre recherche explore et analyse des données de différentes sources de qualité, telles que des résumés de publications scientifiques et un ensemble de données d’articles d’actualité fournis par Bloomberg, appelé Event-Driven Feed (EDF), afin d’expérimenter la détection des tendances émergentes. En raison de l’énorme quantité de données disponibles réparties sur de longues périodes de temps, elle encourage l’utilisation d’une approche contrastive pour mesurer la divergence entre le contexte environnant, passé et présent des mots et des phrases extraits, comparant ainsi la similarité entre les représentations vectorielles uniques de chaque intervalle pour découvrir des évolutions dans l’utilisation des termes qui peuvent conduire à la découverte d’une nouvelle tendance émergente. Les résultats expérimentaux révèlent que l’évaluation de l’évolution dans le temps du contexte des termes est susceptible de détecter les tendances critiques et les points d’émergence. On découvre également que l’évaluation de l’évolution du contexte sur une longue période est préférable à la simple comparaison des deux points les plus proches dans le temps.

https://www.univ-larochelle.fr/recherche/doctorat-et-hdr/soutenances-de-theses/soutenances-de-theses/

publie le lundi 13 février 2023