Pitch pour le Prix FNEGE de la Meilleure Thèse en 180 secondes 2018 / Prix AIMS
De plus en plus, les membres des organisations sont en situation de mobilité permanente. Ils téléphonent en marchant, font des réunions à distance, ou sont présents dans des espaces de travail partagés pour un temps limité. Les lieux de travail sont davantage traversés qu’ils sont occupés. La gare illustre parfaitement ces tendances autant spatiales que temporelles. La question empirique au cœur de cette thèse a émergée dans le contexte actuel de la SNCF qui refond largement l’espace de ses gares et repense en profondeur le rôle de ses agents. Elle le fait sur fond de digitalisation de ses activités historiques. Dans ce contexte, le cas des agents commerciaux représente un changement de paradigme, avec des pratiques de travail de plus en plus mobiles et « dé-fixées ». Cette mise en mouvement des agents se heurte à une conception historique qui envisage la gare comme un ensemble d’espaces fermés, fixes et stables dans leurs fonctions et leurs usages. On cherchera donc ici à éclairer le point de vue de ceux qui organisent ces transitions par leurs pratiques de travail. Notre recherche démontre comment les pratiques sont performatives d’un espace-temps de transition. Pour que l’espace soit traversé, il nécessite des gestes qui sont autant de points de rencontres pour diriger, orienter, conseiller ou rassurer les voyageurs. Nous contribuons à la littérature en théories des organisations sur l’espace organisationnel et les pratiques corporelles en conceptualisant le rôle des gestes-frontières dans ces expériences comprenant des dimensions spatiales, temporelles, matérielles et corporelles.

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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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