Intervention dans le cadre de la conférence FNEGE-Fondation MMA « Moi entrepreneur(e) : Comment agir et penser en même temps ? »
Le cas des mères entrepreneures est assez emblématique des tensions vécues par les entrepreneur(e)s dans leurs choix et leurs arbitrages tant sur le plan personnel, familial et professionnel que lors de la création puis du développement de leur entreprise.

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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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