L’eau douce est une ressource de plus en plus rare, menacée par quatre grands défis. D’abord, un problème de quantité, lié à la croissance démographique et au changement climatique. Ensuite, un problème de qualité, à cause de la pollution généralisée des eaux. Vient ensuite une profonde inégalité d’accès, avec des milliards de personnes sans eau ni assainissement. Enfin, un problème de gouvernance, où les intérêts privés l’emportent souvent sur le bien commun.

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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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