La mission d’un manager est de garantir l’atteinte des objectifs de l’équipe qu’il encadre. Ce résultat global provient des performances individuelles de chacun de ses collaborateurs. Pour asseoir durablement son leadership, l’encadrant doit parvenir à ce que tous réussissent. Gérer une situation d’échec est prioritaire pour le leader. Le diagnostic causal est fondamental pour renouer avec les performances. Dans la pratique, ce diagnostic est souvent négligé. Une étude quantitative renforce nos réflexions et nous permet de produire des recommandations opérationnelles pour les managers soucieux de faire réussir un collaborateur. Le diagnostic multi-causal est la pierre angulaire de l’action managériale.

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Cette thèse propose des solutions innovantes pour répondre aux défis posés par l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) durant le processus d''évaluation de la solvabilité d'un emprunteur. Le premier chapitre introduit un cadre d’analyse permettant de détecter et de corriger les biais de discriminations potentielles des algorithmes d’IA, tout en maintenant leur niveau de performance. Le deuxième chapitre propose une méthodologie permettant de comprendre pourquoi un algorithme est en capacité, ou non, de distinguer un individu solvable d’un individu non solvable. Le dernier chapitre introduit une nouvelle mesure d’homogéneité des classes de risque dans les systèmes de notation interne des banques pour le risque de crédit.
SAURIN Sébastien - FNEGE |
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