La gestion du risque : les approches novatrices pour analyser le risque dans les secteurs financier et pétrolier

Compte-rendu de webinaire

Nota Bene : Pour un complément d’informations sur le webinaire, lisez ce l'article Christiane Lemieux optimise la gestion du risque grâce à des approches novatrices. 

Intitulé « La gestion du risque : les approches novatrices pour analyser le risque dans les secteurs financier et pétrolier », le webinaire de Genium360 du 25 mars 2026 a permis d’explorer les approches novatrices afin d’améliorer l’analyse des risques dans différents secteurs, notamment les secteurs financier et pétrolier. Animé par Oriane Morriet d’Humaniteq, il a donné la parole à Christiane Lemieux, professeure en statistiques et sciences actuarielles à l’Université de Waterloo.

Proposé sur l’heure du midi, le webinaire s’est articulé en trois grandes parties : une première partie sur la définition des méthodes quasi-Monte. Carlo et sur le type de problèmes que ces méthodes peuvent résoudre, une deuxième partie sur des exemples concrets d’applications des méthodes quasi-Monte Carlo dans le secteur financier et une troisième partie sur des exemples concrets d’applications de ces méthodes dans le secteur pétrolier. Les exemples s’appuyaient sur les recherches de Christiane Lemieux.

Définition des méthodes quasi-Monte Carlo

Les méthodes quasi-Monte Carlo sont des techniques d'intégration numérique et de résolution de problèmes numériques qui remplacent les nombres aléatoires de Monte Carlo par des suites à discrépance faible ou quasi-aléatoires pour une convergence plus rapide, offrant souvent une meilleure précision, même pour des problèmes en haute dimension, en utilisant des points de discrétisation bien répartis plutôt que des points aléatoires.

Types de problèmes que les méthodes quasi-Monte Carlo permettent de résoudre

Les méthodes quasi-Monte Carlo sont surtout utiles pour résoudre les problèmes de calcul numérique impliquant des intégrales définies sur des espaces en plusieurs dimensions, typiquement quand on doit estimer une espérance ou une moyenne sur un espace avec beaucoup de variables (finance quantitative, physique statistique, inférence bayésienne, etc.).

En remplaçant les tirages aléatoires classiques par des suites déterministes à faible discrépance, les méthodes quasi-Monte Carlo permettent de couvrir l’espace plus uniformément. Le résultat est que pour des intégrandes suffisamment régulières, on obtient une convergence plus rapide et plus stable, en particulier quand la dimension effective est modérée et que le problème est dominé par quelques directions importantes.

Application des méthodes quasi-Monte Carlo dans le secteur financier

La recherche de Christiane Lemieux sur des problématiques du secteur financier s’est faite en collaboration avec des chercheurs universitaires : Carole Bernard, actuellement professeure à l’Ecole de Management de Grenoble, et Marius Hofert, actuellement professeur à l’Université de Hong Kong.

Ce travail a porté sur la résolution de problèmes financiers complexes, tels que l’évaluation d’options ou de produits financiers dont la valeur future est incertaine, car dépendante de facteurs comme les taux d’intérêt. L’équipe de recherche s’est aussi attaquée aux problèmes de l’estimation de mesures de risque, par exemple lorsqu’un portefeuille contient de nombreux produits financiers, et que les banques et les compagnies d’assurance doivent calculer la probabilité de subir une perte à un horizon donné, ainsi que l’ampleur potentielle de cette perte.

Ces problèmes étant trop complexes pour être traités à l’aide de modèles simples, ils nécessitent le recours à des méthodes numériques avancées, comme les méthodes quasi-Monte Carlo.

Application dans le secteur pétrolier

La recherche de Christiane Lemieux sur des problématiques du secteur pétrolier est menée en collaboration avec Kyle Daun, professeur au Département de génie mécanique et mécatronique de l’Université de Waterloo, ainsi qu’avec des acteurs de terrain affiliés au Petroleum Technology Alliance Canada (PTAC), un regroupement de compagnies pétrolières et de chercheurs universitaires travaillant sur ces enjeux.

Elle porte sur la comparaison de différentes méthodes de gestion et de surveillance des émissions fugitives de méthane dans les installations pétrolières, émissions qui sont difficiles à mesurer en raison de facteurs environnementaux comme le vent ou la dispersion des nuages de gaz. Les compagnies doivent néanmoins quantifier ces fuites afin de les réduire et mettent en place des stratégies de surveillance, par exemple en envoyant périodiquement des avions équipés de capteurs de mesure.

L’objectif est de démontrer que certaines combinaisons de méthodes, de fréquences de mesure et d’équipements permettent d’optimiser la détection des émissions, et les méthodes quasi-Monte Carlo sont utilisées pour simuler et comparer de nombreux scénarios afin d’identifier les approches les plus efficaces.

Financements de la recherche

Ces projets ont été financés grâce aux subventions individuelles du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie (CRSNG) obtenue par Christiane Lemieux, ainsi que par une subvention du programme Alliance du CRNSG attribuée à des projets de recherche en partenariat avec le milieu industriel. Pour le projet appliqué au secteur pétrolier, un soutien financier du PTAC a également été obtenu.

Si le sujet vous intéresse et vous voulez en apprendre plus, revisionnez gratuitement le webinaire « La gestion du risque : les approches novatrices pour modéliser le risque dans les secteurs financier et pétrolier ».