En quatrième année au doctorat à HEC Montréal au sein du département d’économie et sous la direction des professeurs Georges Dionne, François Bellavance et Decio Coviello, Raphael se spécialise dans la détection de fraude, mêlant des techniques issues de l’apprentissage automatique à des modèles économiques. Le doctorat est effectué en collaboration avec une compagnie d’assurance canadienne. Raphael voit une grande complémentarité entre le pouvoir prédictif des modèles de science de données et les applications empiriques de la science économique. Ses recherches précédentes portaient sur la gestion du risque opérationnel dans l’industrie d’assurance américaine, toujours sous la direction du Pr Dionne, pour la Chaire de recherche du Canada en gestion des risques. Raphael a également travaillé au sein du FIDA, un fond onusien spécialisé dans le développement économique des zones rurales.

La tendance actuelle dans les filières de formation universitaire et professionnelle est de développer les disciplines et d’ajuster les quotas d’étudiants en fonction des prévisions de l’emploi. Ce pragmatisme est certes légitime du point de vue des besoins de l’économie et de l’offre d’emplois aux nouveaux venus sur le marché du travail. Cependant est-ce prudent par rapport à l’importance de la recherche fondamentale dans le développement des connaissances et leurs applications dans des sociétés qui évoluent de plus en plus rapidement ? L’IA peut-elle anticiper les bouleversements des comportements sociaux qui modifient constamment la demande ? Est-elle capable de prédire l’émergence de nouveaux métiers et la disparition de certains autres ? Est-elle capable d’inventer un avenir ? Peut-elle le rendre inéluctable ?