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. Elle est également directrice adjointe de l’École d’économie de la Sorbonne depuis septembre 2026.

 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 mobilisent des outils mathématiques et statistiques avancés, le deep learning ainsi que le traitement du langage naturel appliqué aux données financières, dans le cadre d’approches hybrides associant économie quantitative, machine learning et intelligence artificielle.

Elle a conçu et structuré le parcours MOSEF Data Science comme une formation rigoureuse, professionnalisante et ancrée dans les enjeux actuels de la donnée, articulant de manière cohérente économie quantitative, intelligence artificielle, machine learning et data  engineering.

Ses recherches, publiées notamment dans Annals of Operations Research et le Journal of Banking & Finance, portent sur l’évaluation et la gestion du risque financier, ainsi que sur l’application du machine learning et de l’analyse de sentiment aux marchés et aux données financières.

Elle développe également des collaborations académiques et professionnelles avec des acteurs du secteur financier et coordonne des événements pédagogiques d’envergure, tels que le Sorbonne Data Challenge et le séminaire mensuel consacré à l’intelligence artificielle générative appliquée à la finance, afin de rapprocher les enseignements des pratiques professionnelles et des innovations les plus récentes.

Récompenses reçues