La construction des demandes de financement des femmes entrepreneures : une exploration de leur cheminement identitaire par une analyse qualitative de leurs récits de vie

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Pitch pour le Prix FNEGE de la Meilleure Thèse en Management 2025 (thèse en 180 secondes) – Prix de thèse AEI

Cette thèse explore la construction des demandes de financement par les femmes entrepreneures, à travers le prisme de leur cheminement identitaire. En mobilisant une méthodologie qualitative fondée sur l’analyse de récits de vie, elle met en lumière l’influence des trajectoires personnelles, sociales et genrées sur les pratiques financières dans l’acte de demander un financement. Elle révèle des rapports ambivalents à la finance, aux financeurs, mais aussi à soi-même, ainsi que des stratégies plurielles, souvent éloignées des modèles dominants, permettant de repenser les dynamiques genrées du financement entrepreneurial.

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LOBOS Joachim P. - iaelyon School of Management |
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Les techniques traditionnelles de vente et de négociation ne fonctionnent plus à l’ère post-digitale ! Développées avant l’arrivée d’Internet, elles ne sont plus adaptées aux attentes des clients d’aujourd’hui. Pire leur utilisation peut être à l’origine d’une perte d’efficacité commerciale, d’une dégradation de la relation entre le vendeur et son client et peut faire naitre un sentiment profond d’insatisfaction tant côté vendeur que client.
VANHEEMS Régine - iaelyon School of Management |
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KALIKA Michel - iaelyon School of Management |
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RHATTAT Rachid - EDC Business School |
Découvrez comment développer votre entreprise à l'international sans "perdre son âme". Ce pitch de thèse révèle que moins de règles et plus d'autonomie (plus précisément d'empowerment), transformant les managers en coachs et célébrant les erreurs comme des tremplins d'apprentissage, sont les clés d'une croissance réussie. Basé sur l'étude de 9 entreprises de taille intermédiaire, il identifie 10 ingrédients pour une expansion internationale qui préserve le lien humain, invitant à faire confiance à vos équipes.
DENIS Lucie - iaelyon School of Management |
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 |
L’intelligence artificielle (IA) suscite des attentes inédites pour relever des défis majeurs d’intérêt général. Pourtant, malgré le progrès fulgurant des techniques d’IA, son adoption se heurte à l’incertitude sur ses effets et aux tensions qu’elle génère. Cette thèse explore les enjeux de l’IA d’intérêt général (IAIG) et de la dynamique complexe de son adoption, à travers deux études de cas en profondeur dont celle d’un modèle prédictif de la perte d’autonomie dans le logement social, analysé en immersion pendant six mois. Elle éclaire les mécanismes d’influence sociale, internes et externes, et les forces inertielles qui façonnent son adoption, ainsi que le rôle du management dans l’évolution des routines impactées par l’IA. Enfin, la proposition du concept intégrateur de l’efficience responsable de l’IAIG permet de formuler des recommandations pour accompagner cette dynamique complexe.
DUARTE Magalie - Burgundy School of Business |

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