GAFAM et stratégies body-centric : derrière le contrôle des technologies, le contrôle des personnes

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Cette étude vise à mieux comprendre l’évolution de la surveillance des corps dans notre monde numérique. Un panel de 80 entreprises a été sélectionné parmi le millier d’entreprises achetées ou créées par le GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft) décrites en fonction de leurs activités professionnelles et de leurs domaines de spécialisation. Un corpus sémantique a ensuite permis de classer chaque type de surveillance selon les cinq types de surveillance corporelle identifiés par Foucault, à savoir le corps discipliné, le corps numérisé, le corps documenté, le corps augmenté et le corps immortel. Les stratégies centrées sur le corps de chacune des cinq grandes entreprises étudiées présentent des différences très nettes qui sont révélatrices de leur positionnement et de leurs discours distinctifs. Cette étude montre que les stratégies d’acquisition du GAFAM sont incontestablement centrées sur le corps et peuvent être prédites.

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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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