Page de Pablo Jensen



Implantation commerciale





Si vous avez l'habitude de vous promener dans une grande ville, vous avez sans doute remarqué la grande diversité des implantations commerciales. En combinant des outils propres à la géographie, aux systèmes complexes et à la physique, j'ai pu calculer des coefficients d'attraction et de répulsion entre activités commerciales. Cette méthode a donné lieu en septembre 2006 à un article dans Physical Review E . Ce travail me semble intéressant car il comprend des aspects très fondamentaux (le calcul exact des variances des distributions aléatoires, voir ci-dessous) ainsi que des aspects très appliqués (la mise au point de versions conviviales d’un logiciel utilisable par des conseillers de la chambre de commerce de Lyon). Une licence a été déposée en août 2007 avec la valorisation de l’ENS Lyon. Nous développons actuellement une version provisoire (V1) d’un logiciel permettant d’aider les conseillers des CCI dans le conseil aux commerçants. Cette V1 sera testée par une dizaine de conseillers dans les semaines qui viennent. En partenariat avec le bureau d’études AID (Villeurbanne) et Lyon Science Transfert (Université de Lyon), nous développerons ensuite une version plus élaborée (V2) qui sera proposée à l’ensemble du réseau consulaire de France. Une extension européenne est également explorée. LoCo a été présenté pour la première fois au Salon de l’Innovation de Lyon le 25/09/07.

Calcul exact de la variance d’une distribution aléatoire de points


Motivés par la quantification de la significativité statistique des mesures d’agglomération ou dispersion des commerces (via l’indice M, voir l’annexe), j’ai entrepris une collaboration avec Julien Michel du Laboratoire de Mathématiques de l’ENS Lyon. Nous sommes parvenus à deux résultats importants, autant du point de vue fondamental que pour les applications de notre logiciel LoCo : le calcul exact de la variance de l’indice M des distributions aléatoires et la démonstration que leur distribution converge vers une loi Normale Annals of Regional Science . Ces deux résultats n’avaient jamais été trouvés pour des indicateurs de distributions spatiales de points. Nos résultats rendent l’indice M intéressant pour de nombreuses applications, car ils permettront d’éviter de longues simulations Monte Carlo, et de rendre le calcul de la significativité possible pour des distributions contenant des millions de points, ce qui est l’ordre de grandeur du nombre de commerces en France.

Pourquoi modéliser le social?





Pour le CHELS , j'ai réalisé un MOOC accessible à tous sur la simulation de la société, en trois parties, visibles ici partie 1 , partie 2 , partie 3 . **************************************


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