Entrepreneur(e) ET étudiant(e) : vivre et apprendre les tensions

Tendances
Entrepreneuriat

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Intervention dans le cadre de la conférence FNEGE-Fondation MMA « Moi entrepreneur(e) : Comment agir et penser en même temps ? »
A peu près tous les entrepreneurs vous diront que, surtout en phase de création, leur entreprise mobilise toute leur attention. Or, on a vu émerger au cours de ces dernières années une nouvelle espèce d’entrepreneurs : les étudiants entrepreneurs.
Mais alors, si on peut être à la fois étudiant et entrepreneur, cela semble vouloir dire que ce que j’ai dit en introduction est faux. Les études sont fortement consommatrices de temps et d’attention, dès lors, on ne devrait pas pouvoir combiner les deux.

Liens et ressources

Mots clés

apprentissage, entrepreneur, étudiant, projet, statut, tensions, validation

Auteur.e(s)

CORBEL Pascal
Professeur et Vice-Président Université Paris Sud
FNEGE

Institution(s)

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04:39

Comment l’IA métamorphose les métiers de la relation client

L’IA transforme profondément le secteur de la Relation Client, avec trois grandes étapes : les chatbots à règles en 2017, l’IA générative en 2022, puis l’IA agentique en 2025 capable d’agir de manière autonome. Les bénéfices pour les clients sont une expérience personnalisée, cohérente sur tous les canaux et instantanée. Pour les conseillers, l’étude réalisée en collaboration entre l’Association Française de la Relation Client (AFRC) présidée par M. Eric Dadian et l’IPAG montre que l’IA permet de réduire les tâches répétitives et chronophages. Toutefois, le temps gagné doit être réinvesti pour développer de nouvelles compétences en collaboration avec les équipes. Les entreprises doivent adopter une approche human-centered pour favoriser le bien-être et l’épanouissement au travail. Le leadership devient déterminant dans l’intégration de l’IA car l’IA est un choix d’entreprise. Cette mutation ouvre l’opportunité de repenser des métiers plus enrichissants et collaboratifs. Les équipes seront pluridisciplinaires et centrées sur le cycle de vie client. Enfin, les rôles évolueront vers des profils plus qualifiés et un conseiller reconnu comme ambassadeur de la marque, tandis que la Direction Relation Client deviendra un pôle stratégique d’analyse.

DADIAN Éric - FNEGE |

DALLA POZZA Ilaria - IPAG Business School |

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03:19

Artificial Intelligence in recruitment : Is ethics a lever for Business Attractiveness?

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FIGUEROA-ARMIJOS Maria - FNEGE |

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Optimiser la mesure du bien-être au travail

Les trois écoles de pensées du bien-être au travail les plus souvent citées dans la littérature francophone des sciences de gestion ont chacune proposé une échelle de mesure originale. Après avoir identifié les chevauchements entre-elles, mais aussi leurs spécificités et leurs limites, nous avons cherché à les agréger. Un test sur un échantillon de salariés en poste révèle que cinq dimensions seulement doivent être conservées pour garantir des qualités métriques supérieures aux versions originelles. Il s’agit en l’occurrence : du sentiment de Compétences, des Relations sociales, de l’Environnement, du Sens, et du Temps (CREST). Les scores enregistrés au niveau des liens avec l’authenticité comportementale, principal antécédent connu du bien-être au travail, et l’analyse logique, principale conséquence attendue, confortent sa validité nomologique. Le nouveau construit ainsi élaboré contribue à clarifier la définition du concept de bien-être au travail. Il devrait également permettre d’orienter les décisions managériales une fois l’échelle introduite dans les observatoires sociaux.

BIÉTRY Franck - FNEGE |

CREUSIER Jordan - FNEGE |

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Gestion des Ressources Humaines

02:52

Advanced Credit Risk Analytics: Fairness, Interpretability, Homogeneity

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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Finance d’Entreprise et Finance de Marché, Management Stratégique

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