Advanced Credit Risk Analytics: Fairness, Interpretability, Homogeneity

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Finance d’Entreprise et Finance de Marché, Management Stratégique

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

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.

Liens et ressources

Mots clés

Biais algorithmiques, Discrimination algorithmique, Évaluation du risque de crédit, Intelligence Artificielle (IA), Solvabilité

Auteur.e(s)

SAURIN Sébastien
PhD Student
FNEGE

Institution(s)

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