To explain the « education-job mismatch », this study seeks to determine the « skill set » needed by today’s graduates pursuing a career in the international context. Priority is given to identifying the particular skills they will need, with a specific focus on ‘cross-cultural management’ (CCM) skills. Using qualitative methods (focus group, interviews and interactive seminar), the results reveal the extent of the mismatch between higher education and employment. Specifically, there is: a lack of transferable CCM skills; a mismatch between the supply of CCM skills development in higher education and the needs of recruiters; and a shortage of CCM skills within the curriculum. Based on these findings, a model is proposed to address the mismatch between higher education and employment.

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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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