Michèle Patricia Akiobe Songolo est actuellement professeure en criminalité économique et financière à l’École de travail social et criminologie de l’Université Laval. Ses intérêts de recherche couvrent entre autres la régulation et supervision financières, la lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme, et la fraude et enquêtes financières. Elle a précédemment travaillé comme analyste en normalisation des institutions financières à l’Autorité des marchés financiers (AMF) où elle rédigeait notamment des lignes directrices, des instructions, avis et autres documents administratifs visant à assurer un meilleur encadrement prudentiel des institutions financières. Ses intérêts de recherche l’ont également mené à acquérir des connaissances dans le domaine des instruments dérivés, de l’innovation financière et technologique, ainsi que dans le domaine de l’éthique et la gouvernance. Elle a écrit sur la digitalisation de l’opération de titrisation, sur l’open banking ainsi que sur la technologie de la chaîne de blocs. Mme Akiobe Songolo est détentrice d’un doctorat en droit bancaire et financier de l’Université Laval. Sa thèse, qui portait sur la crise des subprimes et plus particulièrement sur l’encadrement des risques financiers liés à la titrisation des créances bancaires, lui a permis de développer de solides connaissances relatives à l’encadrement des risques pouvant affecter le bon fonctionnement des marchés financiers.
David Ardia est professeur IVADO au département de sciences de la décision de HEC Montréal. Formé aux méthodes quantitatives pour la finance, il s’intéresse à l’allocation d’actifs, à la gestion des risques et à l’analyse textuelle. En 2018, la Swiss Risk Association lui a décerné le titre de « Swiss Risk Manager of the Year ». Il est membre régulier au GERAD, à Quantact et à Fin-ML, chercheur associé à l’OBVIA, et instructeur à DataCamp.
Régis Barondeau est professeur agrégé au département d’analytique, opérations et technologies de l’information à l’ESG UQAM. Il s’intéresse à l’évolution et aux effets des technologies sur les individus et les organisations. Ses recherches actuelles portent sur les technologies blockchain en organisation et sur les NFT. Ses intérêts de recherche incluent les technologies blockchain, la veille sur les technologies émergentes notamment les questions de vie privée et de sécurité en ligne, la collaboration wiki et plus généralement l’adoption et l’impact des technologies sur les organisations.
Julie Biron est professeure agrégée à la Faculté de droit de l’Université de Montréal et directrice de l’Observatoire du droit des marchés financiers. Elle agit également à titre d’administratrice sur plusieurs conseils d’administration. Dans les dernières années, elle a participé à l’élaboration et à la supervision de projets d’envergure portant sur les droits des investisseurs, la responsabilité des intermédiaires de marché, la gouvernance, la conformité, le droit des affaires ainsi que sur le cadre réglementaire applicable aux produits et services financiers. La professeure Biron a au fils des ans publié différents textes sur des thèmes touchant l’actionnariat, la gouvernance des sociétés par actions et les marchés financiers. Récompensée par de nombreux prix pour son excellence universitaire en droit civil et commercial, la professeure Biron a notamment obtenu le prix d’excellence en enseignement de l’Université de Montréal en 2017, le Prix de la Fondation du Barreau en 2018 pour le Code civil du Québec – Annotations, Commentaires, ainsi que le Prix d’excellence professorale André-Morel en 2020.
Keven Bluteau est professeur adjoint au Département de Finance de l’université de Sherbrooke. Il est titulaire d’un doctorat joint en Finance et Business Economics de l’université de Neuchâtel et la Vrije Universiteit Brussels. Sa recherche actuelle s’intéresse à l’extraction automatique de signaux à partir de données textuelles et médiatiques dans le cadre de l’évaluation d’actifs financiers. Ses intérêts de recherche incluent la finance climatique, la gestion des risques financiers et l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle et d’analyse textuelle dans un cadre économique et financier. Il est membre du GREFA. Il est aussi un membre actif de la communauté R étant mainteneur/collaborateur de quatre librairies statistiques utilisées activement en recherche et dans l’industrie.
Elie Elia est professeur au département d’analytique, opérations et technologies de l’information à l’ESG UQAM et spécialisé en systèmes d’information. Il détient un Ph.D. en génie industriel de l’École Polytechnique de Montréal. Avant de poursuivre une carrière académique, le professeur Elia a occupé des postes d’analyste et de chef de projet technologique dans une grande institution financière canadienne. Son domaine privilégié est l’intelligence d’affaires (IA). Il pilote l’axe “analytique des données d’affaires” au sein des programmes en technologies de l’information (TI) et y enseigne des cours au 2e cycle. À ce jour, il a dirigé plus de 50 travaux de recherche et activités de stage aux cycles supérieurs. Membre d’unités à vocation de transfert, le professeur Elia collabore étroitement avec des organisations de divers secteurs économiques sur des projets de recherche partenariale reliés aux domaines des TI et de l’IA. Depuis son entrée en poste en 2004, le professeur Elia s’est investi dans plusieurs instances académiques de son université (mandats de direction de programme, membre du comité exécutif de son département, membre du conseil académique de sa faculté, etc.). Le professeur Elia est également au service de la collectivité externe. Notamment, il a été pendant plusieurs années membre du conseil d’administration d’une organisation à but non lucratif du secteur culturel et a présidé le « BTM Forum », une initiative pancanadienne regroupant des représentants du milieu académique et de l’industrie qui s’intéressent au sujet du développement de talents en TI.
Dena Firoozi est professeure adjointe au département des sciences de la décision à HEC Montréal. Elle est actuellement directrice académique du programme de M.Sc. en ingénierie financière à HEC Montréal, qui est offert en anglais et en français. Avant de rejoindre HEC Montréal, elle a été postdoctorante au département des sciences statistiques de l’Université de Toronto, entre 2018-2020, où elle a travaillé avec Sebastian Jaimungal dans le programme de finance mathématique. Elle a également été doctorante en échange dans le même programme pendant l’automne 2017. Mme Firoozi a obtenu son doctorat en génie électrique sous la supervision de Peter E. Caines dans le programme de systèmes et de contrôle à l’Université McGill en 2019. Elle a obtenu sa maîtrise en sciences à l’Université de technologie de Sharif, en Iran, en 2011, et sa licence à l’Université de Shiraz, en Iran, en 2009, toutes deux en génie électrique – systèmes et contrôle. Ses recherches portent sur le contrôle stochastique et les jeux à champ moyen, ainsi que sur leurs applications en finance. En particulier, elle s’intéresse à la modélisation des marchés énergétiques et financiers en tant que jeux dynamiques à grande population et à la résolution de problèmes tels que le commerce optimal, le risque systémique, la fixation du prix d’équilibre, la manipulation des marchés et la conception de contrats.
Manuel Morales est professeur à l’Université de Montréal travaillant dans le domaine de l’apprentissage automatique appliqué à l’industrie bancaire et aux investissements. Membre actif de la communauté montréalaise de l’IA, il participe à diverses initiatives de collaboration qui mettent en relation des équipes techniques de science des données avec des propriétaires et des gestionnaires de produits, afin de tirer parti de la recherche pour atteindre des objectifs de création de valeur commerciale. Pendant son mandat de scientifique en chef de l’IA à la Banque Nationale du Canada, la sixième plus grande banque commerciale du Canada, il a supervisé la composante scientifique de l’initiative de transformation de l’IA dans l’ensemble de l’institution, y compris les applications du marché financier. Il dirige actuellement un projet de collaboration avec TMX Montréal axé sur la détection d’activités potentiellement délinquantes dans les activités de négociation automatisée ainsi que les transactions d’initiés. Ces projets exploitent les données du carnet d’ordres à cours limité ainsi que les flux de nouvelles pour signaler les séquences suspectes. En tant que chercheur affilié à OBVIA, il participe également à la discussion mondiale en cours sur l’éthique de l’IA et l’engagement en faveur de déploiements responsables de l’IA. Il travaille actuellement sur l’impact de l’IA dans la mesure et le reporting de l’empreinte ESG dans le contexte de la finance durable. Il continue à mener des activités de recherche et d’enseignement en collaboration à l’Université de Montréal, où il est directeur du réseau FinML, dont le mandat est de former la prochaine génération de professionnels de la finance et de la banque utilisant l’IA. Il est également directeur adjoint des partenariats au Centre de recherche mathématique (CRM) de Montréal, où il s’efforce de jeter des ponts entre le secteur industriel et la communauté mathématique de la province de Québec. Membre actif de la communauté FinTech à Montréal où il joue différents rôles en tant que conseiller et fondateur.
Emilio Said est professeur adjoint au département de mathématiques et statistique de l’Université de Montréal. Il détient un Ph.D. en mathématiques appliquées obtenue à l’Université Paris-Saclay et préparée à CentraleSupélec, ainsi que quatre M.Sc. en mathématiques, physique, informatique et ingénierie financière obtenus à Sorbonne Université, l’Université Grenoble Alpes et l’Ecole nationale supérieure de mathématiques appliquées et d’informatique de Grenoble. Avant de rejoindre l’Université de Montréal, il a également travaillé en tant que chercheur puis trader quantitatif dans plusieurs établissements financiers à Paris. Ses intérêts de recherche portent sur les problématiques liées à la microstructure des marchés financiers, le trading algorithmique, les marchés options ainsi que les méthodes d’apprentissage statistique et leurs applications en finance.
Xiaozhou Zhou est rofesseur associé au département de finance de l’École des sciences de la gestion de l’UQAM. Il détient un Ph. D. en finance de HEC Montréal et une M.Sc. en économie de l’Université de Montréal. Ses intérêts de recherche portent sur les problématiques liées à la microstructure de marchés financiers, les données de haute fréquence et la gestion de risque. Il est membre de Chaire de recherche du Canada en gestion des risques et Chaire Caisse de dépôt et placement du Québec de gestion de portefeuille. Le professeur a obtenu les subventions de FRQSC et FinTech Montréal.