Dernières publications

8 août 2022

Chaînes logistiques sous pression : Comment la science des données peut-elle aider ?

Le monde a changé et les entreprises sont confrontées à une tempête parfaite, avec des risques catastrophiques dont la probabilité d'occurrence est minime, mais pour lesquels les conséquences sont énormes. La guerre en Ukraine a un impact sur les chaînes d'approvisionnement mondiales déjà limitées par la pandémie de COVID-19. L’Ukraine est responsable d’environ 70 % du néon sur la planète et la Russie contrôle 44 % des approvisionnements mondiaux en palladium, deux intrants indispensables dans la production des semi-conducteurs. Les semi-conducteurs sont eux-mêmes indispensables à la fabrication de voitures, de téléphones intelligents ou même d’équipements médicaux. Avec Taïwan qui produit près des deux tiers des semi-conducteurs du monde, la velléité de la Chine de procéder à la réunification avec l’île de Taïwan soulève d’importantes inquiétudes. Dans ce contexte géopolitique complexe, certaines entreprises envisagent le rapatriement de certaines activités à l’intérieur des frontières nationales — le reshoring — ou régionales — le nearshoring. Est-ce, oui ou non, la bonne solution ? Dans ce court texte, Thierry Warin, Fellow CIRANO et responsable du Pôle CIRANO en science des données pour les échanges commerciaux et le transport intermodal, soutient que les solutions aux problèmes complexes d'approvisionnement récents doivent elles-mêmes être complexes. Nous devons utiliser les outils auxquels nous avons accès aujourd'hui : les données massives, la puissance de calcul et les nouvelles méthodes d'analyse. Le commerce mondial doit s'adapter à un nouveau paradigme technologique, celui de l'intelligence artificielle et de la science des données. L'alternative qui serait d'utiliser les mêmes schémas mentaux que par le passé et de proposer des solutions binaires n'est plus acceptable aujourd'hui. Il n'y a plus de temps à perdre.  

[ - ]
[ + ]
Continuer la lecture
CS

Comments on competition policy and labour markets

Marcel Boyer

Concurrence
CS
CS

The evolution of inequality in education trajectories and graduation outcomes in the US

Christian Belzil, Jörgen Hansen et Xingfei Liu

Inégalité et distribution des revenus et Éducation
CS

The optimal design of assisted reproductive technologies policies

Marie-Louise Leroux, Pierre Pestieau et Grégory Ponthière

Démographie, Finances publiques, Fiscalité et taxation, Inégalités et Pauvreté et Santé