Le diagnostic stratégique constitue un préalable fondamental à la conception de sa stratégie, son « bâton de pèlerin », au travers notamment d’outils comme la matrice SWOT ou le modèle des cinq forces de Porter. Néanmoins, ils poursuivent avant tout un objectif de compétitivité économique et éludent les questions sociales, sociétales et environnementales, alors que les premiers effets de la crise écologique ont commencé à se faire ressentir. Se pose donc la question de la pertinence des outils de diagnostic stratégique ou, au moins, s’il ne conviendrait pas de les enrichir afin d’incorporer des parties prenantes étendues à la société civile et à l’environnement. Nous nous sommes ainsi intéressés à trois voies d’incorporation de ces parties prenantes externes. Nous avons ainsi discuté la pertinence de généraliser la mise en œuvre de stratégies de RSE, d’encourager l’inscription des entreprises comme sociétés à mission, voire l’adoption de statuts relevant de l’Économie Sociale et Solidaire. Chacune ayant ses avantages mais aussi ses limites, nous concluons à l’intérêt de les mobiliser de manière complémentaire.
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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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