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Sophie Renaud

Analyste Statistique — Probabilités & Théorie des jeux

EEAT vérifié

Sophie Renaud est docteure en mathématiques appliquées de Sorbonne Université, où sa thèse portait sur les processus stochastiques appliqués à la prise de décision sous incertitude. Elle enseigne les probabilités appliquées aux jeux à l'Institut des Actuaires Français et publie régulièrement sur les biais cognitifs en environnement aléatoire. Elle signe les analyses mathématiques rigoureuses : RTP, espérance, variance, simulations de Monte-Carlo et démontages des systèmes martingaliens.

Domaines d'expertise

  • Probabilités discrètes et processus stochastiques
  • Simulations Monte-Carlo (10⁶+ itérations)
  • Théorie des jeux et stratégies optimales
  • Critique mathématique des systèmes de mise

Diplômes & certifications

  • Doctorat en mathématiques appliquées, Sorbonne Université (2018)
  • Master 2 Probabilités & Finance, Université Paris-Dauphine
  • Enseignante associée — Institut des Actuaires Français