Que représente pour vous ce Prix du meilleur jeune chercheur en finance et en assurance ?
Je suis à la fois surprise et honorée d’avoir été désignée par le Conseil scientifique de l’Institut Europlace de Finance (EIF). Je travaille au CNRS (Centre national de la recherche scientifique) et à Toulouse School of Economics depuis dix ans et ce prix gratifiant vient récompenser les travaux que j’ai déjà effectués. Il représente également un tremplin pour mener mes futurs travaux de recherche.
Pouvez-vous nous détailler et nous expliquer brièvement les grandes thématiques de recherche sur lesquelles vous travaillez ?
Ces dernières années, j’ai principalement travaillé sur les questions liées aux investissements dynamiques, et plus précisément sur le calendrier optimal pour réaliser des investissements. En clair, quand il faut attendre et quand il faut agir. J’ai étudié plusieurs secteurs différents, en mobilisant des modèles mathématiques, pour analyser les impacts des investissements sur l’innovation en tenant compte de la concurrence, de l’asymétrie d’informations ou encore des besoins de financement des entrepreneurs.
Justement, dans l’un de vos derniers articles de
En effet, cette problématique est ancienne dans la littérature. Dans les années 1970, plusieurs chercheurs, notamment l’ancien professeur et directeur du laboratoire de micro-économie de Polytechnique Claude Henry, ont travaillé sur les investissements irréversibles dans un environnement incertain. Il a été démontré qu’en l’absence de concurrence, il était parfois préférable d’attendre que l’incertitude se résorbe un peu ou que l’investissement ait suffisamment de potentiel de création de valeur pour le lancer. Par exemple, lorsque la législation est susceptible d’évoluer ou qu’une technologie de pointe est sur le point d’émerger, il existe une valeur d’option à attendre pour récolter les informations nécessaires avant d’investir. En revanche, quand il y a des concurrents, cette valeur d’option à attendre est généralement réduite ce qui modifie le calendrier d’investissement. Souvent, la concurrence oblige à investir très vite, trop vite… mais pas toujours !
Quels sont les principaux résultats de votre étude ?
Avec Raphaël Levy, professeur d’économie à HEC, nous avons essayé d’observer ce qu’il se passait lors de cette fameuse période transitoire précédant l’investissement. Je vais prendre une configuration courante pour expliquer notre démarche. Quand une start-up, nouvelle sur le marché, est à la recherche de financement extérieur et que son projet est à la fois risqué et prometteur, il est difficile pour elle d’obtenir des fonds. Dans ce contexte, la date de son lancement commercial peut donner des indications sur la qualité de son projet. Prenons un exemple plus concret avec deux start-up. L’une n’est pas très performante en phase d’expérimentation, mais elle croit à son projet. Elle souhaite donc investir très rapidement en limitant l’expérimentation qui n’est pas très efficace. Quant à la seconde qui est très performante dans cette phase, elle va mener des expérimentations plus poussées dans le même laps de temps que sa concurrente et s’apercevoir de la viabilité du projet. Dans ce cas précis, la date d’investissement est similaire, mais l’information sur le projet au moment de l’investissement est différente. Cette situation peut constituer une problématique pour les banques qui sont amenées à analyser les demandes de crédits de ces deux entreprises : une même date d’investissement peut révéler différentes informations sur la qualité du projet innovant et donc sa réussite. Ces actions sont ambiguës et sujettes à interprétation. Pour dépasser cela, lorsque toute l’information n’est pas disponible aux tiers, il peut être optimal qu’une entreprise recule ou avance la date de son investissement pour signaler à la banque la bonne qualité du projet considéré. Cette différence de politique d’investissement lorsque l’information est ou n’est pas disponible dépend des contraintes de financement et de la rapidité à laquelle les effets d’expérience se réalisent dans le secteur ou la technologie concerné.
Pouvez-vous nous donner un exemple en prenant des secteurs industriels différents ?
Dans le secteur des logiciels informatiques, les effets d’apprentissage et les tests réalisés sont rapides, ce qui nécessite d’investir rapidement ; à l’inverse, dans le secteur pharmaceutique, qui est caractérisé par des tests très poussés et précis, les investissements vont être retardés. En effet, les entreprises vont avoir tendance à réaliser plus de vérifications qu’il n’en faudrait si toute l’information était disponible, afin de signaler la bonne qualité de leur investissement. Notre modèle permet ainsi de mesurer l’ampleur des expérimentations à effectuer, avant d’investir dans une innovation, tout en tenant compte des contraintes de financement de l’entreprise. Ce dernier élément a, ainsi une conséquence majeure sur le calendrier d’investissement d’une entreprise.
Dans un autre article de
Avec Jérôme Bolte, professeur de mathématiques à TSE, et Thomas Mariotti, directeur de recherche au CNRS et à TSE, nous sommes partis du constat assez simple que pour toute innovation industrielle ou académique, il y a une prime pour le premier entrant sur le marché. De plus, avoir une idée ou faire une découverte n’est pas suffisant : une phase de développement est nécessaire pour obtenir un produit commercialisable, un brevet ou un article de recherche. Enfin, cette phase de développement se fait en général dans le secret et il est très difficile d’identifier clairement les concurrents ou, s’ils sont identifiés, de connaître leur état d’avancement. On parle dès lors de concurrence potentielle, car tout inventeur court le risque d’être devancé. Et plus le temps passe, plus il y a de chances que la concurrence se développe.
Vous avez donc calculé le temps nécessaire pour rendre publique une innovation…
Exactement. Au-delà, nous avons fait une analyse normative pour estimer la qualité d’une innovation. Pour y parvenir, nous avons modélisé la concurrence (par exemple, le nombre d’inventeurs travaillant dans un domaine précis) et l’envergure des innovations (disons faible ou élevée). Nous avons trouvé qu’en présence d’une forte concurrence, la peur de se faire préempter était plus élevée. Plus d’inventeurs, mais qui vont très ou trop vite, est-ce mieux ? La concurrence affecte la phase de développement du projet et par conséquent sa qualité. En revanche, quand les projets sont de plus grande envergure, les entreprises ont tendance à les laisser mûrir davantage, impliquant ainsi une meilleure qualité.
Intéressons-nous maintenant à un dernier article de
En tant qu’actuaire, je me suis toujours intéressée à cette question, qui a pourtant été peu étudiée dans la littérature académique, contrairement au risque systémique dans le secteur bancaire. Avec Christian Gollier de TSE et Thomas Chaney de Sciences Po, nous avons analysé les faillites des compagnies d’assurance sur le plan historique. Certaines faillites des compagnies d’assurance ont eu lieu à cause de contrats d’assurance vie présentant des clauses trop risquées pour l’assureur (taux minimum garanti ou option de rachat peu contraignante). Il s’est d’ailleurs avéré que les faillites résultaient plutôt d’activités bancaires pratiquées par les assureurs.
Du coup, le secteur assurantiel représente-t-il un risque systémique ?
Les compagnies d’assurance ne représentent pas de risque systémique quand elles restent dans leur domaine traditionnel. Toutefois, elles peuvent devenir très risquées si elles se mettent à commercialiser des produits financiers sophistiqués.
Dans le même article, vous avez également analysé la contribution du secteur assurantiel à l’économie…
Effectivement, nous avons étudié cette question à partir de données américaines pour déterminer la contribution des compagnies d’assurance au risque agrégé de l’économie. Selon nos résultats, le secteur assurantiel est beaucoup plus stable que le secteur bancaire et cinq fois moins volatil que le PIB américain agrégé. Ces résultats chiffrés sont en accord avec notre analyse qualitative et ils tendent à démontrer que l’assurance est une force stabilisatrice pour l’économie.
Pour conclure, quels sont les prochains sujets sur lesquels vous allez travailler ?
Deux grands thèmes se dégagent de mes futures recherches. Le premier concerne l’économie des sciences. Une doctorante en économie de TSE que j’encadre avec Thomas Mariotti, Olga Bernard, travaille sur l’importance de la réplication des résultats de recherche. En effet, si la recherche est un des moteurs de la croissance, les résultats et les méthodologies doivent pouvoir être reproduits par d’autres chercheurs, alors que ce n’est pas toujours le cas. Par ailleurs, dans ce même domaine, je m’intéresse à la pertinence de publier des résultats de recherche négatifs ou peu significatifs. Cette pratique est aujourd’hui peu courante. Elle pourrait, cependant, permettre de compléter l’état de l’art et les connaissances sur un sujet de recherche particulier, tout en améliorant l’efficacité des chercheurs, qui ne perdraient plus de temps à travailler sur des résultats que d’autres chercheurs ont déjà explorés en vain. Dans ce travail mené avec Raphaël Levy et Thomas Mariotti, nous souhaitons analyser les impacts de cette question sur le bien-être de la société et la recherche scientifique.
Mon second thème de recherche aborde le secteur de l’assurance en Europe. L’an dernier, la Commission européenne (CE) a décidé de ne pas renouveler l’exemption aux règles de concurrence pour l’assurance des risques non diversifiables (nucléaires, environnementaux… ). Cette exemption autorisait les compagnies d’assurance européennes à se regrouper en pool afin d’assurer ensemble les risques non diversifiables en se mettant d’accord sur une prime d’assurance. La CE a estimé que cette exemption ne devait plus être attribuée automatiquement. Ce sont aux compagnies d’assurance de démontrer au cas par cas que le pool qu’elles constituent est nécessaire et ne se fait pas au détriment des consommateurs. Avec Carole Haritchabalet, professeur d’économie à l’Université de Pau et chercheuse à TSE, et David Alary, maître de conférences en économie à TSE, nous travaillons sur cette décision en testant des modélisations utilisant la théorie des enchères, afin d’essayer d’identifier si le système de pool est utile pour le consommateur final et si d’autres alternatives sont envisageables pour assurer les risques non diversifiables.
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