Le Labex MME-DII était initialement un projet interdisciplinaire financé par l’ANR dans le cadre de son programme PIA2 (Investissements d’Avenir). Centré sur la modélisation mathématique, économique et financière, le projet rassemble environ 230 chercheurs permanents issus de six établissements d’enseignement supérieur d’Île-de-France. Le consortium est resté stable dès le départ et comprend

CY Cergy Paris Université with the laboratories THEMA (Théorie Economique, Modélisation et Applications, UMR 8184), AGM (Analyse Géometrie Modélisation, UMR 8088), and LPTM (Laboratoire de Physique Théorique et Modélisation, UMR 8089) ;
Sorbonne Paris Nord University with the laboratories CEPN (Centre d’Economie de l’Université Paris-Nord, UMR 7234) and LAGA (Laboratoire Analyse, Géomëtrie et Applications, UMR 7539) ;
The University of Paris Ouest with the laboratory Modal’X (Modélisation aléatoire de Paris Ouest Nanterre La Défense, EA 3454) ;
The University of Panthéon-Assas with the laboratory LEMMA (Laboratoire d’économie mathématique et de microéconomie appliquée) ;
The University of Evry with the laboratory EPEE (Centre D’Étude Des Politiques Économiques, EA 2177),
The ESSEC Business School with the laboratory CERESSEC (Centre d’Études et de Recherche en Sciences Sociales, Economiques et Commerciales).

Depuis 2020, le Labex est devenu la Fondation pour la modélisation scientifique hébergée par la Fondation CY.

Une approche multidisciplinaire de la complexité.

L’objectif principal est de réunir la modélisation économique et mathématique au-delà de l’approche habituelle de l’économie quantitative qui s’appuie déjà largement sur les mathématiques. Pour ce faire, les deux communautés sont sensibilisées aux liens potentiels entre les méthodologies et les questions de recherche des deux domaines. En étant exposés aux recherches les plus avancées en mathématiques et en physique, les économistes peuvent mieux déterminer le potentiel d’amélioration et de développement de leur méthodologie pour mieux répondre aux problèmes sociaux et économiques urgents. À l’inverse, l’interaction avec les économistes fournit aux mathématiciens et aux physiciens une perspective sur la façon dont leurs programmes de recherche peuvent avoir une certaine pertinence dans un contexte social et économique. Le projet MME-DII offre un environnement véritablement multidisciplinaire qui élargit l’empreinte de la recherche de ses membres participants.

L’expertise combinée d’économistes, de mathématiciens et de physiciens est particulièrement appropriée pour faire face à la complexité renouvelée de l’analyse des problèmes sociaux et économiques. Cette complexité résulte de l’évolution de phénomènes sociaux et économiques dont les causes et les conséquences doivent être appréhendées de plus en plus globalement, ainsi que de la capacité accrue des chercheurs à embrasser de multiples dimensions de ces questions à l’aide de l’amélioration rapide des capacités de calcul et en s’appuyant sur la disponibilité de grands ensembles de données.

L’histoire récente fournit de nombreux exemples d’événements mondiaux qui ont mis à l’épreuve notre capacité à analyser et à prédire correctement, notamment la libéralisation du commerce, les crises financières des subprimes et de la dette souveraine, le développement d’Internet, l’accumulation et l’exploitation des mégadonnées,

L’intelligence artificielle, le réchauffement climatique ou encore les épidémies de Covid et leurs conséquences sociales et économiques de grande ampleur. De telles circonstances entraînent un sentiment d’accélération des événements ainsi qu’une érosion perçue de nos capacités de prédiction. Que ces perceptions soient fondées ou erronées, elles menacent de décourager toute tentative d’entreprendre une analyse rigoureuse. Le projet MME-DII vise à développer des outils permettant d’offrir une évaluation objective de notre capacité à faire face à des phénomènes aussi complexes. Pour atteindre cet objectif, il faut découvrir des principes généraux qui peuvent être mis à contribution pour répondre à un large éventail de problèmes, autant qu’une recherche appliquée qui fournit des connaissances plus fonctionnelles qui répondent à des besoins plus immédiats. MME-DII est actif sur les deux terrains.

Les dernières années ont également été caractérisées par une évolution drastique de la méthodologie des économistes résultant des avancées technologiques majeures dans les technologies de l’information et de l’informatique. Il est maintenant possible d’effectuer des simulations à grande échelle qui tiennent compte de nombreuses dimensions d’un problème, y compris une dynamique sophistiquée ou une incertitude complexe. Ils peuvent également s’adapter à des interactions stratégiques élaborées en résolvant numériquement un équilibre de Nash. D’un point de vue théorique, bien que les méthodes numériques permettent de trouver des solutions qui ne pourraient pas être dérivées analytiquement, il est toujours nécessaire de s’assurer que le résultat est bien la solution d’un problème bien défini. Cela nécessite une bonne compréhension de la structure mathématique et des propriétés du modèle simulé. Dans la mesure où des données sont disponibles, ces méthodes de simulation permettent également une estimation structurelle de modèles très complexes. Cependant, comme ces modèles sont hautement non linéaires, il peut être assez difficile de dériver les propriétés des estimateurs correspondants et nécessiter l’utilisation de statistiques avancées et de la théorie des probabilités. Ainsi, tant d’un point de vue théorique qu’empirique, la possibilité de recourir à une modélisation mathématique avancée peut s’avérer très précieuse.