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 Les groupes InfoStat-logiciels de la SFDS et MODE de la SMAI 
 ont le plaisir de vous annoncer la tenue d'une rencontre
 conjointe sur le theme OPTIMISATION ET STATISTIQUE a l'interface
 des disciplines, qui aura lieu le 05 fevrier 2004, IHP Paris. 
 En voici le programme:
  
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 	OPTIMISATION ET STATISTIQUE
 	Jeudi 05 fevrier 2004
 a l'Institut Henri Poincare, 11 Rue Pierre et marie Curie, 75005 Paris,
 	Amphitheatre Hermite (rez de chaussee)
 	metro : RER Luxembourg
 	WEB : http:// www.sfds.asso.fr/
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 13h30 - Presentation de la Journee (M.L.Bougeard, Lyon1,SYRTE-Paris)
 13h45 - "Programmation quadratique et ses applications en
 	Finance et Analyse de donnees"
 	Adnan YASSINE (LMAH, Universite du Havre, 76)
 14h30 - "Modelisation par estimateurs contraints ou penalises:
 	le point de vue de l'optimisation et de la Statistique"
 	Mireille L. BOUGEARD ( UMR5028, Univeriste Lyon1-UCBL)
 15h10 - "Evolution de l'algorithme genetique vers une meilleure
 	application au probleme du voyageur de commerce"
 	Said BOURAZZA (LMAH, Universite du Havre)
 16h00 - Pause
 16h15 - "Marche de l'assurance et marche financier: problematique
 	produits et approche simulation"
 	Richard Tournebize (S.P.B, Paris) et
 	Ruyard Ekindi (Credit Suisse group)
  
 17h15 - Synthese et discussion
 
 *** Pour tout renseignement sur ce programme, contacter
 Mireille BOUGEARD (Mireille.Bougeard@obspm.fr), 
 groupe INfoStat-logiciels de la SFDS et groupe MODE de la SMAI
  
 ***INSCRIPTION: 
 envoyer un email a (sfds@ihp.jussieu.fr) en precisant si vous
 etes membre SFDS ou SMAI-MODE.
 
 
 *RESUMES: Rencontre OPTIMISATION ET STATISTIQUE du 05.02.2004
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   La Programmation Quadratique et ses applications en Finance
   et Analyse de donnees
   Adnan YASSINE (LMAH, Universite du Havre, 76)
 
 La gestion du portefeuille et la determination de la 
 frontiere d'efficience sont deux problemes importants en
  Finance. Dans cet expose, nous montrerons que tous ces 
  problemes peuvent s'ecrire comme un programme quadratique.
 Il en va de meme des regressions isotones et concaves qui
 interessent beaucoup de chercheurs en analyse des donnees.
 Nous presenterons, ensuite, des algorithmes de resolution
  efficaces. 
 
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  Modelisation par estimateurs contraints ou penalises:
  le point de vue de l'optimisation et de la Statistique"
  Mireille L. BOUGEARD (Universite Lyon1-UCBL, SYRTE-Paris) 
  
  Parmi les problemes relevant de l'optimisation quadratique,
  figure en bonne place, celui de la regression classique par
  Moindres Carres. La potentialite de colinearite en fait un
 probleme souvent mal conditionne (approximation par B-splines,
 ondelettes, traitement d'images...etc). En alternative, sont
 apparus depuis longtemps, le recours a des estimateurs contraints
 ou penalises. Une abondante litterature concerne leur comparaison
  en termes d'optimalite pour un risque donne, voire  de leur
  formulation en termes bayesiens. Mais qu'en est-il du point
 de vue du praticien et de celui de l'optimisation? Nous aborderons
 ces questions en considerant la regression RIDGE (avec contrainte 
 quadratique) et le recent LASSO de Tibshirani avec
 contrainte en norme L1 sur les coefficients a estimer.
 
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  Evolution de l'algorithme genetique vers une meilleure
  application au probleme du voyageur de commerce
  said BOURAZZA (LMAH, Universite Le Havre)
 
 Dans les problemes d'optimisation de grande taille, la plupart
  des algorithmes deterministes sont incapables de trouver 
  une solution d'ou le recours aux  methodes heuristiques 
  (recuit simule, algorithme genetique, methode Tabou, etc.)
  qui donnent  des solutions approximatives. L'algorithme
  genetique est issu de la theorie de l'evolution de Darwin.
  Son schema classique  consiste a optimiser sur un ensemble 
 de taille fixe, d'individus (chromosomes) appele population,  
  et d'appliquer sur eux deux operateurs genetiques (mutation
 et croisement). Les individus obtenus remplaceront leurs 
 generateurs et reconstitueront la nouvelle population. On reitere 
  jusqu'a l'obtention de la solution optimale.
 Nous considerons le probleme,aux nombreuses applications, du 
 voyageur de commerce qui consistea trouver le plus court 
 circuit passant par chacune des villes une et une seule fois.
  Nous en presentons une variante de l'algorithme genetique
 qui ameliore en moyenne les resultats.
   
 
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  Marche de l'assurance et marche financier: problematique
  produits et approche simulation
  Richard Tournebize (S.P.B, Paris, Le Havre) et
  Ruyard Ekindi (Credit Suisse Group)
 
 Le sujet propose est l'articulation entre marche de l'assurance
 et marche financier a travers 2 exemples pratiques. Apres avoir
 presente les produits et leur concept, on en examinera les
 processus de simulation.