Pitch pour le Prix FNEGE de la Meilleure Thèse en 180 secondes 2018 / Prix AIRL-SCM
Aujourd’hui, la responsabilité sociale des entreprises (RSE) représente une préoccupation majeure pour les entreprises qui doivent intégrer non plus seulement les dimensions économiques et financières de leurs activités mais également les aspects sociaux et environnementaux. Le périmètre de la responsabilité d’une entreprise ne se limite plus à ces frontières mais s’étend à l’ensemble de ces partenaires commerciaux. Aussi, on assiste à une recrudescence de travaux tant académiques que professionnels portant sur les processus de diffusion de la RSE dans la supply chain (SC). Cependant, nombre d’études académiques tendent à analyser cette question au niveau dyadique ou à se focaliser sur une dimension de la RSE. Cette thèse cherche à combler cette lacune et s’interroge sur les mécanismes de diffusion de la RSE au niveau de la SC. Pour cela, nous nous intéressons, en particulier, au rôle que peut jouer une entreprise pivot, acteur central du réseau, dans la mise en œuvre d’actions RSE dans les entreprises satellites. Notre analyse se déroule en trois étapes. Dans la première, nous cherchons à construire un modèle conceptuel original intégrant aussi bien les mécanismes de gouvernance utilisés par l’entreprise pivot que ses motivations à les mettre en place. L’étape suivante consiste à faire des choix méthodologiques déterminants pour notre recherche : nous choisissons ainsi de tester notre modèle dans le secteur agroalimentaire à l’aide d’équations structurelles. Les divers résultats obtenus seront présentés et analysés, dans une troisième étape, pour nous permettre de répondre à notre questionnement initial. Outre la validité de nos échelles de mesure, les résultats indiquent que la gouvernance par l’entreprise pivot contribue à favoriser la mise en œuvre d’actions RSE dans la SC. De ce fait, cette recherche permet d’identifier, dans une perspective réticulaire, les mécanismes de gouvernance les plus pertinents ainsi que les leviers d’actions vers un management plus durable de la SC.
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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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