Plusieurs auteurs montrent que l’approche systémique et stratégique des interventions en organi- sation est efficiente. Cependant, ces démonstrations se basent sur des études de cas ou de petits échantillons qui ne permettent pas de généraliser les résultats. C’est pourquoi nous mesurons quantitativement l’efficience des interventions systémiques stratégiques. La population de l’étude quantitative est basée sur les données issues du réseau de recherche Syprene. Nous complétons ces données par l’observation d’un intervenant systémique missionné pour résoudre un double conflit de hiérarchie et d’autorité afin de décrire les processus de changement et d’intervention à l’origine des résultats obtenus.
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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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