Les organisations hybrides doivent durablement répondre à des objectifs multiples ancrés dans des sphères institutionnelles différentes. Des recherches antérieures ont mis en évidence l’intérêt pour les organisations hybrides de recruter des membres de conseil d’administration représentant différentes logiques afin d’éviter les dérives attentionnelles ; cependant, les conseils d’administration diversifiés ont également été sujets à des conflits mettant en péril la poursuite d’objectifs multiples par ces organisations. Nous nous appuyons sur une étude de cas longitudinale et comparative de cinq entreprises d’insertion dotées de conseils d’administration institutionnellement diversifiés pour découvrir un modèle de gouvernance hybride composé d’une structure de conseil stable et de processus de leadership relationnel qui, ensemble, empêchent les conflits cognitifs et émotionnels distrayants et favorisent la prise en compte d’objectifs multiples par les membres du conseil d’administration et de la direction. Ces résultats contribuent à la recherche sur les organisations hybrides, la gouvernance des conseils d’administration et l’attention organisationnelle.
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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.
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