Résumé
Cet article relate certains faits marquants de l’histoire récente de trois domaines d’application des mathématiques en gestion, soit la statistique, la recherche opérationnelle et l’ingénierie financière. Il décrit des perspectives de développements futurs dans chacun de ces domaines. La première partie se concentre sur le développement de méthodes statistiques essentielles au monde des affaires, à partir des travaux de Ronald A. Fisher en 1925. La deuxième partie retrace les applications de la recherche opérationnelle depuis son émergence durant la Deuxième Guerre mondiale : tout d’abord militaires, puis industrielles, et finalement pour la planification des transports. On y trouve également une chronologie de l’élaboration des diverses méthodes de la recherche opérationnelle. La troisième partie raconte l’évolution de la finance mathématique à partir des travaux de Louis Bachelier en 1900. On y décrit les techniques mathématiques utilisées dans le domaine de la finance au cours des dernières décennies et on explique comment l’utilisation croissante des méthodes quantitatives en finance a donné naissance à une nouvelle profession, l’ingénierie financière. Les défis rencontrés aujourd’hui dans ces disciplines sont liés à la taille et à la complexité grandissantes des problèmes et des structures de données, à l’intégration de l’information, à la prise en considération de l’incertitude et à la gestion intégrée du risque.
Quantitative Methods: One Hundred Years of History
Quantitative Methods: One Hundred Years of History
This article examines certain major events that have marked recent history in three areas where mathematics is applied in management, namely statistics, operations research and financial engineering. It also describes possible future developments in each of these fields. The first section focuses on the development of statistical methods that are essential to the business world, based on the work of Ronald A. Fisher in 1925. The second section examines the different applications of operations research since its emergence during World War II, from its military and industrial applications to its application in transportation planning. The article also proposes a chronology of the development of the various methods of operations research. The third section offers an overview of mathematical finance based on the work of Louis Bachelier in 1900. It describes the mathematical techniques used in the field of finance over the past few decades and explains how the growing use of quantitative methods in finance led to the birth of a new profession: financial engineering. Today, these disciplines face many challenges related to the growing size and complexity of data problems and structures, the integration of information, the consideration of uncertainty and integrated risk management.
Los métodos cuantitativos: cien años de historia
Resumen
Este artículo relata ciertos hechos que marcaron la historia reciente de tres campos de aplicación de las matemáticas en gestión, a saber la estadística, la investigación operativa y la ingeniería financiera. Describe perspectivas de desarrollos futuros en cada uno de estos campos. La primera parte trata del desarrollo de métodos estadísticos esenciales en le mundo de los negocios a partir de los trabajos de Ronald A. Fisher, en 1925, La segunda parte retoma las aplicaciones de la investigación operativa desde que ésta emergió durante la Segunda Guerra Mundial y que fueron, primero, militares, luego industriales y finalmente para la planificación de los transportes. Contiene también una cronología de la elaboración de los diversos métodos de investigación operativa. En la tercera parte se expone la evolución de la finanza matemática a raíz de los trabajos de Louis Bachelier en 1900 y se describen las técnicas matemáticas utilizadas en el área de la finanza en las últimas décadas explicando también cómo la utilización creciente de los métodos cuantitativos en finanza dio nacimiento a una nueva profesión, la ingeniería financiera. Los retos que plantean hoy estas disciplinas se deben al tamaño y a la complejidad cada vez mayores de los problemas y las estructuras de datos, la integración de la información, la toma en cuenta de la incertidumbre y la gestión integrada del riesgo.
