Cette vidéo présente un retour d’expérience de trois anciens doctorants qui parlent de leur apprentissage des méthodes quantitatives et qualitatives pendant la thèse. Lucie Cortambert, Kathleen Desveaud et Guillaume Do Vale mettent en avant trois idées clés dans cette vidéo. Tout d’abord, la nécessité de se faire plaisir en choisissant un sujet passionnant, en s’ouvrant à la diversité des méthodes et en étant créatif dans la conduite des études. Ensuite, la nécessité de bien se former en amont pour se permettre cette liberté en maîtrisant au mieux des outils et les concepts statistiques, et pour cela en n’hésitant pas à poser des questions autour de soi, explorer diverses ressources pour apprendre et en toujours gardant confiance en soi dans ces aptitudes à apprendre et progresser.

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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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