Contribuer à : - Le développement technique et la comparaison d'algorithmes avancés dans les deux domaines de recherche : - Implémentation d'agents d'apprentissage par renforcement profond utilisant PyTorch et des bibliothèques Python associées. - Benchmarking d'algorithmes avancés par rapport à la base de l'apprentissage q - Analyse de la manière dont une sophistication algorithmique accrue influence les régimes de convergence, la propension à la coopération et la rapidité à laquelle des résultats collusifs émergent. - L'extension de l'expérience de terrain dans le second volet de recherche : - Développement d'agents IA sophistiqués en interne capables de tester des logiciels commerciaux de repricing dans des scénarios concurrentiels réalistes. - Conception de protocoles de test qui confrontent des logiciels commerciaux alimentés par l'IA à des concurrents simulés de comportements concurrentiels variés. - Évaluation des capacités adaptatives des logiciels commerciaux de retarification par rapport aux benchmarks de théorie des jeux. - La diffusion académique et la valorisation des résultats : - Co-rédaction de documents de travail avec le chercheur principal et les collaborateurs du projet. - Soumission d'articles à des revues à comité de lecture de premier plan en économie (par exemple, American Economic Review, Management Science, RAND Journal of Economics) et en informatique (par exemple, ACM, Elsevier, Springer Journals). - Présentation des résultats lors de conférences internationales en économie (EARIE, ASSA, TSE Digital Economics Conference) et en informatique (ICML, ICMLA, ACM SIGKDD). - Participer aux activités académiques du département Selon votre profil, certains aspects seront explorés plus en profondeur que d'autres, et d'autres contributions pourront être envisagées-notamment concernant l'intégration d'algorithmes de pointe ou l'affinement du protocole expérimental. Nous sommes ouverts aux propositions des candidats pour des contributions en fonction de leurs domaines d'intérêt et d'expertise.