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Le CEFAG : comment un programme doctoral hors-les-murs initie des compagnons du savoir ?

  • Tendances
  • Enseignement supérieur de Management, Pédagogie du Management

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Le programme du CEFAG, formation reconnue et complémentaire à celles des écoles doctorales, est une aventure particulière qui change l’expérience de réalisation d’une thèse en sciences de gestion. À l’aide de témoignages de participants, notre objectif est de rendre compte aux futurs doctorants du vécu « de l’intérieur ». Ces témoignages nous permettent aussi d’identifier quatre caractéristiques du CEFAG : motivation, évaluation par les pairs, compagnonnage cognitif et perfectionnement par le voyage. Ces caractéristiques, vues par le prisme des théories de l’identité au travail, éclairent le processus de construction d’une identité d’enseignant-chercheur.

https://www.editions-ems.fr/boutique/lexperience-de-la-these-en-management/

Mots clés
  • cefag, compagnonnage, docteur, Doctorat, fnege, identité, Programme doctoral, thèse

Auteur.e(s)

AUBERT-HASSOUNI Christelle
Doctorante et chercheuse
ESCP Business School
PEREZ Fabienne
Maître de conférences
Toulouse School of Management
RENOU Sandra
Maître de conférences
FNEGE
VALES Margaux
Chercheuse post-doctorante
FNEGE

Institution(s)

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DADIAN Éric - FNEGE |
DALLA POZZA Ilaria - IPAG Business School |
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  • Management de l'Innovation, Prospective, Transformation Digitale
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Artificial Intelligence in recruitment : Is ethics a lever for Business Attractiveness?

Les organisations utilisent l'IA dans leurs processus de recrutement de plus en plus souvent, mais la perception éthique de ces processus semble mitigée. Face à une telle diversité de perceptions de l'IA dans le recrutement, il est essentiel de comprendre l'impact de ces perceptions sur les organisations qui l'utilisent. Nous analysons le lien entre les perceptions éthiques de l'utilisation de l'IA dans le recrutement et les perceptions d'attractivité et d'innovation des organisations. Nos résultats indiquent que ces perceptions éthiques sont positivement corrélées à la perception d'attractivité des organisations, directement et indirectement via les perceptions d'innovation, avec des variations selon la méthode de recrutement utilisée. Par exemple, nous constatons que les personnes qui considèrent comme éthique pour les organisations d'utiliser l'IA de manières souvent considérées comme attentatoires à la vie privée, comme l'analyse du contenu des réseaux sociaux, perçoivent ces organisations comme plus innovantes et plus attractives.
FIGUEROA-ARMIJOS Maria - FNEGE |
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  • Gestion des Ressources Humaines, Transformation Digitale
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Optimiser la mesure du bien-être au travail

Les trois écoles de pensées du bien-être au travail les plus souvent citées dans la littérature francophone des sciences de gestion ont chacune proposé une échelle de mesure originale. Après avoir identifié les chevauchements entre-elles, mais aussi leurs spécificités et leurs limites, nous avons cherché à les agréger. Un test sur un échantillon de salariés en poste révèle que cinq dimensions seulement doivent être conservées pour garantir des qualités métriques supérieures aux versions originelles. Il s’agit en l’occurrence : du sentiment de Compétences, des Relations sociales, de l’Environnement, du Sens, et du Temps (CREST). Les scores enregistrés au niveau des liens avec l’authenticité comportementale, principal antécédent connu du bien-être au travail, et l’analyse logique, principale conséquence attendue, confortent sa validité nomologique. Le nouveau construit ainsi élaboré contribue à clarifier la définition du concept de bien-être au travail. Il devrait également permettre d’orienter les décisions managériales une fois l’échelle introduite dans les observatoires sociaux.
BIÉTRY Franck - FNEGE |
CREUSIER Jordan - FNEGE |
  • Recherche
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Advanced Credit Risk Analytics: Fairness, Interpretability, Homogeneity

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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L’IA générative dans l’enseignement supérieur : quels facteurs d’adoption pour les étudiants ?

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AJILI BEN YOUSSEF Wissem - EM Normandie |
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