Développement Durable et RSE

Diffuser les connaissances autour du Marketing durable

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Développement Durable et RSE, Enseignement supérieur de Management, Finance d’Entreprise et Finance de Marché, Gestion des Ressources Humaines, Marketing, Vente et Communication, Pédagogie du Management

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Diffuser les connaissances autour du Marketing durable

Prix Syntec Conseil du Meilleur Ouvrage de Management

Pour accélérer la transformation sociétale, le marketing a un rôle majeur à jouer. Cette vidéo définit ce qu’est le marketing durable et développe un cadre d’analyse pour intégrer la durabilité au cœur des pratiques des marques, et ainsi accompagner la transition environnementale et sociale.

Liens et ressources

https://www.hbrfrance.fr/chroniques-experts/2021/08/37988-marketing-et-developpement-durable-sont-ils-conciliables/

Mots clés

company purpose, éco-innovation, fair price, responsible communication, sustainable brand positioning, sustainable consumption behaviors, sustainable development, sustainable distribution, Sustainable marketing, sustainable offers

Auteur.e(s)

DEKHILI Sihem
BETA-CNRS Professeure HDR, Directrice de recherche
ESSCA

MERLE Aurélie
Maître de Conférences à l'IAE de Saint-Etienne, Laboratoire CoActis
FNEGE

OCHS Adeline
Professeur
FNEGE

Institution(s)

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Le Grand Oral AEF Info x FNEGE – Stephane de MIOLLIS

PIOVEZAN Sarah - AEF Info |

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Interview
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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.

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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.

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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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