Nicolas Greber remporte le ACCL Master Award

Dans son mémoire, Nicolas Greber a étudié le comportement des algorithmes d’établissement des prix auto-apprenants. Des recherches récentes ont montré que certains algorithmes de tarification basés sur l’IA sont capables d’apprendre une forme de collusion tacite dans des modèles d’oligopole. Nicolas s’est appuyé sur ces résultats et a analysé le comportement de deux algorithmes de tarification récents. Le premier algorithme, connu sous le nom de deep deterministic policy gradient, n’a pas pu atteindre une convergence constante. En revanche, le second, le multi-agent deep deterministic policy gradient, a produit des résultats fiables en termes d’équilibre de Nash. Ces conclusions ont été confirmées par divers tests de robustesse, prenant notamment en compte des conditions de marché alternatives, l’intégration de trois entreprises au lieu de deux, ainsi que des stratégies de recherche supplémentaires des algorithmes.

Nous souhaitons à Nicolas beaucoup de succès et de plaisir dans le cadre de son doctorat à l’Université de Zurich ainsi que dans son travail chez Swiss Economics.