L’expérience personnelle et subjective de la thèse reste un pan négligé des études existantes sur le sujet. La thèse reste encore une « boîte noire » difficile à ouvrir et à déchiffrer pour les néophytes. Dès lors, comment une thèse se construit en pratique ? Comment les doctorants articulent-t-ils des demandes souvent contradictoires ? Pour y répondre, nous avons fait appel à des récits de collègues docteurs depuis moins de cinq ans, permettant de laisser la place à leur expérience, à interroger des évolutions institutionnelles récentes, dans les attentes liées à la thèse et au marché du travail. En somme, en tant qu’éditeurs, nous avons pensé cet ouvrage comme donnant à voir la thèse telle qu’elle se fait, plutôt que telle qu’elle devrait se faire.
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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.
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