La réglementation des monopoles naturels en information asymétrique.

Rapport de recherche

Bundling under the Threat of Parallel Trade

This paper examines the use of bundling by a firm that sells in two national markets and faces entry by parallel traders. The firm can bundle its main product, - a tradable good- with a non-traded service. It chooses between the strategies of pure bundling, mixed bundling and no bundling. The paper shows that in the low-price country the threat of grey trade elicits a move from mixed bundling, or no bundling, towards pure bundling. It encourages a move from pure bundling towards mixes bundling or no bundling in the high-price country. The set of parameter values for which the profit maximizing strategy is not to supply the low price country is smaller than in the absence of bundling. The welfare effects of deterrence of grey trade are not those found in conventional models of price arbitrage. Some consumers in the low-price country may gain from the threat of entry by parallel traders although they pay a higher price. This is due to the fact that the firm responds to the threat of arbitrageurs by increasing the amount of services it puts in the bundle targeted at consumers in that country. Similarly, the threat of parallel trade may affect some consumers in the hight-price country adversely.

Les politiques et pratiques commerciales québécoises en matière de boissons alcooliques dans le contexte du droit commercial international

"Mémoire présenté à la Faculté des études supérieures en vue de l'obtention du grade de Maîtrise en Droit (LL.M.)"

Le jeu en ligne : une analyse comparative du statut juridique du jeu en ligne et des cadres juridiques adoptés pour règlementer et gérer ses risques.

Le jeu a toujours été perçu comme un vice, responsable de nombreux troubles sociaux. Par conséquent, les gouvernements ont adopté divers cadres juridiques pour contrôler et gérer ses conséquences négatives. Malgré qu'il soit omniprésent, le jeu en ligne est illégal au Canada, aux États Unis et dans plusieurs autres pays. La règlementation du jeu en ligne et la gestion de ses troubles sociaux présente un plus grand défi pour les gouvernements, particulièrement en raison de sa nature technologique et extraterritoriale. Ce mémoire identifiera les risques et conséquences liés au jeu, en particulier les problèmes de jeu, ainsi que les cadres juridiques adoptés pour les règlementer et minimiser. Nous examinerons le statut juridique du jeu en ligne dans différentes juridictions, dont le Canada, les États Unis, le Royaume-Uni et ailleurs dans l'Union européenne. Ces cadres juridiques comprennent l'interdiction du jeu en ligne aux États Unis, la légalisation, l’octroi de licences et taxation du jeu en ligne au Royaume Uni et les cadres juridiques employés au Canada et ailleurs, offrant du jeu en ligne exclusivement par l’entremise de monopoles d'état pour contrôler sa disponibilité et minimiser ses conséquences néfastes. Nous tirerons des conclusions quant à l'efficacité relative des différents cadres juridiques adoptées pour règlementer le jeu en ligne.

Distributed conditional computation

L'objectif de cette thèse est de présenter différentes applications du programme de recherche de calcul conditionnel distribué. On espère que ces applications, ainsi que la théorie présentée ici, mènera à une solution générale du problème d'intelligence artificielle, en particulier en ce qui a trait à la nécessité d'efficience. La vision du calcul conditionnel distribué consiste à accélérer l'évaluation et l'entraînement de modèles profonds, ce qui est très différent de l'objectif usuel d'améliorer sa capacité de généralisation et d'optimisation. Le travail présenté ici a des liens étroits avec les modèles de type mélange d'experts. Dans le chapitre 2, nous présentons un nouvel algorithme d'apprentissage profond qui utilise une forme simple d'apprentissage par renforcement sur un modèle d'arbre de décisions à base de réseau de neurones. Nous démontrons la nécessité d'une contrainte d'équilibre pour maintenir la distribution d'exemples aux experts uniforme et empêcher les monopoles. Pour rendre le calcul efficient, l'entrainement et l'évaluation sont contraints à être éparse en utilisant un routeur échantillonnant des experts d'une distribution multinomiale étant donné un exemple. Dans le chapitre 3, nous présentons un nouveau modèle profond constitué d'une représentation éparse divisée en segments d'experts. Un modèle de langue à base de réseau de neurones est construit à partir des transformations éparses entre ces segments. L'opération éparse par bloc est implémentée pour utilisation sur des cartes graphiques. Sa vitesse est comparée à deux opérations denses du même calibre pour démontrer le gain réel de calcul qui peut être obtenu. Un modèle profond utilisant des opérations éparses contrôlées par un routeur distinct des experts est entraîné sur un ensemble de données d'un milliard de mots. Un nouvel algorithme de partitionnement de données est appliqué sur un ensemble de mots pour hiérarchiser la couche de sortie d'un modèle de langage, la rendant ainsi beaucoup plus efficiente. Le travail présenté dans cette thèse est au centre de la vision de calcul conditionnel distribué émis par Yoshua Bengio. Elle tente d'appliquer la recherche dans le domaine des mélanges d'experts aux modèles profonds pour améliorer leur vitesse ainsi que leur capacité d'optimisation. Nous croyons que la théorie et les expériences de cette thèse sont une étape importante sur la voie du calcul conditionnel distribué car elle cadre bien le problème, surtout en ce qui concerne la compétitivité des systèmes d'experts.