Ce livre étudie les liens entre stéréotypes de genre et inégalités professionnelles entre femmes et hommes en Europe. Plus précisément, il se fonde sur des données européennes pour étudier la prévalence des stéréotypes de genre, en France comme dans d’autres pays européens, et la manière dont ces stéréotypes de genre contribuent aux inégalités entre femmes et hommes dans la sphère professionnelle. Il s’intéresse aussi aux pratiques de gestion des ressources humaines et aux fonctionnements organisationnels qui favorisent ou au contraire portent atteinte à l’égalité. Cet ouvrage cherche ainsi à préciser le rôle des entreprises dans l’atteinte de l’égalité femmes-hommes, dans un contexte où les stéréotypes de genre constituent des facteurs explicatifs des inégalités professionnelles.

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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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