Nos modes de production, d’échange et de consommation nous font agir bien souvent, sans nécessairement le vouloir, comme des pompiers pyromanes. Les formations en économie-gestion, les écoles de management ont une responsabilité particulière à assumer. Il y a à peine deux ans, j’ai créé avec une équipe d’enseignants-chercheurs, de professionnels et d’étudiants le Campus de la Transition, une association destinée à répondre à ces enjeux, en devenant un lieu inter-académique de formation, de recherche et d’expérimentation, ancré dans un territoire – en seine et marne. En habitant à plusieurs un domaine mis à disposition du projet, nous cherchons les moyens de vivre le plus possible en cohérence avec les défis d’une économie circulaire, bas-carbone et solidaire. Se mettre en transition, avec d’autres, ouvre à des façons créatives, sobres et conviviales, de se déplacer, de se chauffer, de se loger, de se nourrir, d’occuper ses loisirs…de créer de la valeur sociale et économique en prenant soin de nos milieux de vie. Une telle approche a des conséquences sur les manières d’intégrer les questions écologiques et sociales dans les disciplines et les outils de gestion, et sur les pédagogies adaptées à de tels changements culturels et systémiques. Tel est l’objectif de la formation co-organisée par le FNEGE et le Campus de la Transition, dont la deuxième édition aura lieu cette année en janvier et avril 2020
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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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