Si la période du doctorat est largement documentée, l’après-thèse l’est beaucoup moins, et en particulier les mois – ou années – entre la soutenance de thèse et l’obtention d’un premier poste d’enseignant-chercheur. Ce chapitre vise donc à ouvrir la boîte noire de l’après-thèse en sciences de gestion, en discutant l’expérience des deux auteurs. Ni plaidoyer, ni critique, ce chapitre veut avant tout donner à voir les possibilités offertes par le postdoctorat, mais aussi les risques parfois peu visibles pour les docteurs s’engageant dans cette voie. Ce chapitre offre également des conseils pratiques dans la recherche d’un postdoctorat en sciences de gestion, ainsi que certains points de vigilance.

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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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