Présentés comme une théorie de la motivation, les principes de base de la Théorie de Préservation des Ressources (TPR) avancent que les êtres humains sont motivés par la conservation des ressources dont ils disposent et par l’acquisition de nouvelles. En dépit de sa récente popularité dans la littérature en comportement organisationnel, plusieurs critiques ont été formulées concernant principalement le rôle central des ressources. Dans cet état de l’art, nous répondons aux interrogations se rapportant à la conceptualisation des ressources, à leur conservation, leur acquisition, leurs dynamiques ainsi qu’à leur mesure. Nous soulignons certaines lacunes concernant la TPR pouvant être comblées par l’intégration de recherches issues d’autres domaines de la psychologie et du management. De cette façon, nous espérons contribuer à l’avancement de la TPR, par la proposition de solutions et de suggestions en matière de recherches futures sur d’autres points restant encore à explorer.
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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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