La question de l’impact des Ecoles de Management connaît une importance croissante depuis une décennie. Après avoir beaucoup investi dans la qualité de leur formation et dans leur fonctionnement interne, au travers des mécanismes d’accréditation, les Ecoles (ESC et IAE) s’intéressent de plus en plus à leur impact. Elles doivent en effet communiquer sur leur utilité sociale et convaincre leurs parties prenantes (collectivités, état, entreprises, etc.) de leur contribution à leur environnement.

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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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