Rania Hentati Kaffel est maîtresse de conférences HDR en sciences économiques à l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, où elle dirige le Master 2 Modélisations Statistiques Économiques et Financières (MOSEF) - parcours Data Science.

Titulaire d’un doctorat en finance et d’une habilitation à diriger des recherches en sciences économiques, elle est spécialiste de la modélisation du risque, de l’optimisation de portefeuille, de l’apprentissage automatique et de l’analyse prédictive des défaillances bancaires. Ses travaux s’appuient sur des outils mathématiques avancés, le deep learning et le traitement du langage naturel appliqué aux données financières. Elle mobilise des approches hybrides mêlant mathématiques, statistiques, machine learning et intelligence artificielle.

Elle a conçu et structuré le parcours MOSEF Data Science comme une formation rigoureuse et ancrée dans les enjeux actuels de la data, articulant de manière cohérente économie quantitative, intelligence artificielle, machine learning et data engineering. Ses recherches, publiées notamment dans Annals of Operations Research, portent sur l’évaluation et la gestion du risque financier, ainsi que sur l’application de l’apprentissage automatique et le sentiment analysis aux données financières.

Elle pilote également des collaborations académiques avec des acteurs du secteur financier, et coordonne des événements pédagogiques d’envergure et des hackathons tels que le Sorbonne Data Challenge ou le séminaire mensuel IA générative pour la finance, afin de rapprocher les enseignements de la pratique et de l’innovation.

Récompenses reçues