Économiste

La preuve avant l'opinion.

Économétrie et inférence causale, évaluation de politiques publiques, machine learning et IA appliquée.

Ulrich Djidonou
Positionnement

Économiste : relier les questions, la rigueur et les outils utilisables.

Mon travail part d'une question pratique : quelle décision devient plus claire grâce aux données? Selon le problème, la réponse peut prendre la forme d'une évaluation de politique publique, d'une analyse économétrique, d'un dashboard, d'un modèle prédictif, d'un pipeline de recherche ou d'une veille automatisée.

Cette méthode a nourri des décisions réelles : trois rapports de recherche retenus par un conseil d'administration comme base de décision, la co-rédaction d'un rapport déposé à l'Assemblée nationale du Québec et six partenariats de recherche universitaires (voir le parcours).

Politiques publiques Économétrie Machine learning IA appliquée Dashboards
Projets vedettes

Projets d'économétrie, de données et d'IA appliquée

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Parcours

Un parcours en recherche et décision publique

Plusieurs années de recherche appliquée au sein d'institutions publiques québécoises : Conseil de gestion de l'assurance parentale, ministère des Finances du Québec, Université de Sherbrooke (UdeS) et École nationale d'administration publique (ENAP). D'un mandat à l'autre, la même méthode en quatre temps : formuler la question, construire la preuve, rendre l'analyse utilisable, expliquer les limites.

FAQ

Questions fréquentes

Que fait un économiste quantitatif au juste?

Un économiste quantitatif traduit une question économique ou institutionnelle en un problème mesurable, puis y répond avec des données : économétrie, inférence causale, prévision, machine learning. Le résultat prend la forme d'une évaluation, d'un indicateur, d'un modèle ou d'un dashboard utilisable pour décider.

Qu'est-ce que l'ICIE et comment mesure-t-il l'incertitude économique au Canada?

L'ICIE est un indice canadien d'incertitude économique construit à partir des volumes de recherche Google Trends. Il est accompagné de tests de sensibilité et d'une validation externe, et il est consultable dans un dashboard public.

Quels outils utilisez-vous pour vos analyses?

Principalement Python, R, Stata et SQL pour l'analyse et l'économétrie, des modèles de machine learning comme XGBoost, des méthodes de prévision comme ARIMA et Prophet, et Power BI ou des pages web interactives pour les dashboards.

Travaillez-vous en français et en anglais?

Oui, je travaille dans les deux langues. Ce site est en français et mes projets publics sur GitHub sont documentés en français ou en anglais selon le projet.

Comment échanger avec vous sur une recherche ou une idée?

Le plus simple est de passer par la page contact ou par LinkedIn. Je réponds volontiers aux questions sur mes projets, aux discussions de méthode et aux propositions de collaboration de recherche.

Contact

Échanger sur l'économie, les données et la recherche

Une question sur un projet, une discussion de méthode, une collaboration de recherche ou une idée à confronter aux données : écrivez-moi, en français ou en anglais.