Dans un contexte de transformation numérique rapide, les métaux jouent un rôle crucial dans notre société. Cependant, leur approvisionnement est menacé par des facteurs tels que la complexité, la mondialisation et les enjeux miniers. Cette thèse développe une méthodologie de gestion des risques d’approvisionnement des métaux, basée sur deux domaines de recherche : la gestion des risques dans les chaînes d’approvisionnement (SCRM) et la criticité des matières. La méthodologie se compose de cinq étapes, incluant l’identification des réseaux prioritaires, la cartographie, l’estimation et l’évaluation des risques, ainsi que l’analyse et l’atténuation des risques. Validée par une étude de cas sur l’approvisionnement des plaquettes de silicium, cette recherche propose un cadre managérial et des outils pour une gestion proactive des risques.

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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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