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Quels usages précurseurs des IA génératives dans l’enseignement supérieur en gestion ?

  • Tendances
  • Enseignement supérieur de Management

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Le rapport rédigé par les professeurs Cécile Godé et Régis Meissonier analyse les usages des intelligences artificielles génératives (IAg) dans l’enseignement supérieur en sciences de gestion et du management. Il s’inscrit dans une étude nationale FNEGE et repose sur une enquête qualitative menée auprès de 22 enseignants-chercheurs et ingénieurs pédagogiques, identifiés comme adopteurs précoces de ces technologies. Trois principaux domaines d’utilisation pédagogique émergent : la création de cours, l’animation pédagogique (notamment pour développer l’esprit critique des étudiants) et l’évaluation. L’étude souligne également les enjeux liés à la recherche. Enfin, des préconisations sont formulées pour encadrer leur usage, insistant sur la nécessité de constituer un écosystème écoles-universités, de déployer une formation ancrées dans les besoins métier au profit des enseignants et le développement d’IAg spécifiques à l’enseignement supérieur, garantissant traçabilité et protection des données.

https://www.calameo.com/read/001930171b73d0f577ecc

Mots clés
  • changement, écoles de commerce, enseignement supérieur, intelligence artificielle générative, professeurs, universités

Auteur.e(s)

GODÉ Cécile
Professeur
FNEGE
MEISSONIER Régis
Professeur des Universités
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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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 |
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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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  • Finance d’Entreprise et Finance de Marché, Management Stratégique

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RONDEAU Justin - IAE Lille |
  • Mémoire Master
  • Enseignement supérieur de Management, Management des Achats, Management Stratégique, Marketing, Vente et Communication
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  • Enseignement supérieur de Management, Management de l'Innovation, Management Stratégique
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