Une caractéristique de l’entrepreneur : un biathlète quotidien

Tendances
Entrepreneuriat

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Intervention dans le cadre de la conférence FNEGE-Fondation MMA « Moi entrepreneur(e) : Comment agir et penser en même temps ? » : quelles sont les caractéristiques d’un entrepreneur ? Cette question est posée ici à une ancienne athlète de haut niveau, qui y répondre à travers le prisme du sport.
Être entrepreneur(e) est plus encore qu’une posture, c’est un véritable postulat, qui fait sens : l’entrepreneur(e) est quelqu’un qui aime et veut construire, agir, développer, se dépasser.
Être entrepreneur(e) est donc une caractéristique en soi, un état d’esprit, une attitude, une conviction, présente dès le démarrage du projet : un « truc » qui habite et emmène de l’intérieur, motive. Au-delà du métier, cet état d’esprit permet de sortir de sa zone de confort et de rester ouvert pour accueillir les bonnes personnes et conserver une motivation, une implication et une passion à toutes épreuves. L’entrepreneur observe son environnement pour identifier les nouvelles tendances qui feront peut-être les opportunités de demain.
Mais être entrepreneur(e) est aussi une démarche évolutive, et, un jour, cela devient un métier : l’entrepreneur(e) se transforme peu à peu en dirigeant d’entreprise, en chef d’entreprise, porteur de responsabilité à l’égard de son entreprise, de ses salariés, de ses clients, de son offre, et il devient conscient de ses responsabilités. L’entrepreneur-e- change de métier chaque année de vie de son entreprise.

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Mots clés

action, construction, conviction, démarche, dépassement, développement., entrepreneur, entreprise, métier, motivation, opportunité, sportif

Auteur.e(s)

CARLACH Dominique
Fondatrice et présidente ; Vice-présidente
FNEGE

Institution(s)

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04:39

Comment l’IA métamorphose les métiers de la relation client

L’IA transforme profondément le secteur de la Relation Client, avec trois grandes étapes : les chatbots à règles en 2017, l’IA générative en 2022, puis l’IA agentique en 2025 capable d’agir de manière autonome. Les bénéfices pour les clients sont une expérience personnalisée, cohérente sur tous les canaux et instantanée. Pour les conseillers, l’étude réalisée en collaboration entre l’Association Française de la Relation Client (AFRC) présidée par M. Eric Dadian et l’IPAG montre que l’IA permet de réduire les tâches répétitives et chronophages. Toutefois, le temps gagné doit être réinvesti pour développer de nouvelles compétences en collaboration avec les équipes. Les entreprises doivent adopter une approche human-centered pour favoriser le bien-être et l’épanouissement au travail. Le leadership devient déterminant dans l’intégration de l’IA car l’IA est un choix d’entreprise. Cette mutation ouvre l’opportunité de repenser des métiers plus enrichissants et collaboratifs. Les équipes seront pluridisciplinaires et centrées sur le cycle de vie client. Enfin, les rôles évolueront vers des profils plus qualifiés et un conseiller reconnu comme ambassadeur de la marque, tandis que la Direction Relation Client deviendra un pôle stratégique d’analyse.

DADIAN Éric - FNEGE |

DALLA POZZA Ilaria - IPAG Business School |

Tendances
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03:19

Artificial Intelligence in recruitment : Is ethics a lever for Business Attractiveness?

Les organisations utilisent l'IA dans leurs processus de recrutement de plus en plus souvent, mais la perception éthique de ces processus semble mitigée. Face à une telle diversité de perceptions de l'IA dans le recrutement, il est essentiel de comprendre l'impact de ces perceptions sur les organisations qui l'utilisent. Nous analysons le lien entre les perceptions éthiques de l'utilisation de l'IA dans le recrutement et les perceptions d'attractivité et d'innovation des organisations. Nos résultats indiquent que ces perceptions éthiques sont positivement corrélées à la perception d'attractivité des organisations, directement et indirectement via les perceptions d'innovation, avec des variations selon la méthode de recrutement utilisée. Par exemple, nous constatons que les personnes qui considèrent comme éthique pour les organisations d'utiliser l'IA de manières souvent considérées comme attentatoires à la vie privée, comme l'analyse du contenu des réseaux sociaux, perçoivent ces organisations comme plus innovantes et plus attractives.

FIGUEROA-ARMIJOS Maria - FNEGE |

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03:12

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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Gestion des Ressources Humaines

02:52

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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