Sommes-nous à l’aube d’une crise qui viendrait accélérer la transformation de l’exercice sacro-saint de la thèse? La thèse en management telle que nous la connaissons est-elle en train de vivre ces derniers jours, face à cette crise du critère ? Quels sont les impacts de ces bouleversements sur l’entrée dans la carrière d’enseignant chercheur des docteurs français ? Dans le cadre d’un partenariat avec la FNEGE, lancé au début de 2021, nous menons cette réflexion en considérant la thèse comme le témoin de ces évolutions, et posons ici 3 constats préliminaires.

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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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