Depuis plusieurs années les écoles de management se transforment pour intégrer la dimension de développement durable dans leurs enseignements et dans leurs recherches. Leur objectif principal est d’accélérer la transformation des entreprises pour aller plus vite et plus loin et permettre aux étudiants, qui sont les cadres et les futurs dirigeants, d’acquérir des connaissances et des compétences liées au développement durable. Les enseignements et les recherches sont donc le socle de cette transformation.

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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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