Jonathan Yu-Meng Li

Biographie

Jonathan Li est professeur agrégé en analyse et titulaire de la bourse professorale du Groupe financier RBC en analytique des risques financiers à l’École de gestion Telfer de l’Université d’Ottawa. Il travaille également comme coordonnateur principal au Centre pour une transition économique responsable, où il dirige le pôle Intelligence des risques et solutions résilientes. Ses travaux de recherche sont financés par le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie, le Conseil de recherches en sciences humaines et Mitacs, et ils ont été publiés dans des revues phares, comme Management Science et Operations Research.

Il a dirigé la mise sur pied et continue de s’occuper de la concentration en analytique des affaires du programme de maîtrise à Telfer et enseigne l’analyse prédictive, la gestion des risques financiers, les méthodes de recherche multivariées et les fondements des méthodes quantitatives à la maîtrise ainsi que l’analytique quantitative avancée et l’optimisation au doctorat.

Spécialisé dans les méthodes quantitatives et algorithmiques, le professeur Li développe des outils d’optimisation et d’apprentissage machine de pointe qui favorisent la prise de décision fondée sur les données dans des environnements complexes et évolutifs. Son travail permet aux décisionnaires de composer avec l’incertitude et d’optimiser les résultats dans divers secteurs, y compris la finance (gestion de portefeuille, évaluation des actifs, détection des fraudes, conformité réglementaire, etc.), la gestion des opérations (planification des capacités, gestion des stocks, gestion des revenus, etc.) et les soins de santé (triage de la patientèle, évaluation des risques cliniques, etc.). Ses recherches portent sur la gestion des risques de marché, de crédit, opérationnels et émergents découlant de phénomènes difficilement prévisibles, comme le comportement des marchés et des gens, les changements climatiques, les perturbations technologiques et la dynamique de l’offre et de la demande.

Le programme de recherche qu’il mène à titre de professeur RBC Groupe Financier en analyse des risques financiers est axé sur la création de solutions intelligentes de gestion du risque à partir de méthodes de pointe en économétrie financière, en optimisation et en apprentissage machine avancé, ce qui inclut les modèles fondamentaux, les grands modèles de langage et l’apprentissage profond par renforcement.

Il est titulaire d’un doctorat en recherche opérationnelle (spécialisation en ingénierie financière) de l’Université de Toronto, et sa thèse lui a valu la première place au concours de la Société canadienne de recherche opérationnelle et une place parmi les finalistes au concours de la section des services financiers de l’INFORMS. Il a également été récipiendaire du prix Chercheur prometteur de Telfer.