Les Intelligences Artificielles Génératives (IAG) sont omniprésentes depuis 2023, influençant divers secteurs, y compris l’enseignement en management. L’étude de la Fnege (juillet 2024) révèle leur intégration dans le quotidien des enseignants et des étudiants, qui demande une réflexion urgente sur les pratiques dans l’enseignement supérieur de gestion. Quatre jalons clés sont proposés : informer et sensibiliser les parties prenantes aux avantages et dangers des IAG, établir une charte éthique d’utilisation, repenser les objectifs pédagogiques, et enfin, expérimenter avec soin en évaluant tous les impacts de ces outils pour nos établissements.

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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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