La planète brûle et nous regardons ailleurs. Il y a 18 ans, le Président Chirac a dit cela au sommet de la Terre à Johannesburg et depuis rien a été fait pour éteindre l’incendie. Le réchauffement climatique s’accélère avec son cortège d’épisodes dramatique. La biodiversité s’effondre, notre planète est au bord de l’épuisement. Nous savons tous, qu’un changement profond de nos modes de produits et de consommation peut ralentir cette course vers l’abîme.

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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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