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Exploration du paradoxe d’une efficience perturbée par l’intelligence artificielle. Cas des données de l’action publique

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Management Stratégique

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Exploration du paradoxe d’une efficience perturbée par l’intelligence artificielle. Cas des données de l’action publique

L’intelligence artificielle (IA) suscite des attentes inédites pour relever des défis majeurs d’intérêt général. Pourtant, malgré le progrès fulgurant des techniques d’IA, son adoption se heurte à l’incertitude sur ses effets et aux tensions qu’elle génère. Cette thèse explore les enjeux de l’IA d’intérêt général (IAIG) et de la dynamique complexe de son adoption, à travers deux études de cas en profondeur dont celle d’un modèle prédictif de la perte d’autonomie dans le logement social, analysé en immersion pendant six mois. Elle éclaire les mécanismes d’influence sociale, internes et externes, et les forces inertielles qui façonnent son adoption, ainsi que le rôle du management dans l’évolution des routines impactées par l’IA. Enfin, la proposition du concept intégrateur de l’efficience responsable de l’IAIG permet de formuler des recommandations pour accompagner cette dynamique complexe.

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Mots clés

Adoption technologique, Efficience responsable, intelligence artificielle, Intérêt général, Logement social

Auteur.e(s)

DUARTE Magalie
Enseignant-chercheur
Burgundy School of Business

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Le Grand Oral AEF Info x FNEGE – Stephan BOURCIEU

Le "Grand Oral AEF info x Fnege", le podcast des dirigeants de l’enseignement supérieur de gestion, reçoit dans son 14e numéro le directeur général de BSB (Burgundy school of business), Stephan Bourcieu, l’un des dirigeants d’écoles de management les plus pérennes à son poste. Depuis bientôt 20 ans, Stephan Bourcieu fait la démonstration qu’une école de milieu de tableau, ancrée sur son territoire bourguignon, peut rester attractive, conquérir des marchés internationaux, et se projeter vers un campus flambant neuf à Lyon. Bernard Ramanantsoa, doyen émérite d’HEC, coanime cet épisode.

RAMANANTSOA Bernard - FNEGE |

PIOVEZAN Sarah - FNEGE |

BOURCIEU Stephan - Burgundy School of Business |

Interview
AEF Info / FNEGE - Grand Oral

Qu’est-ce que le modèle de distances CAGE ?

Le modèle de distance CAGE vise à aider les entreprises dans leur expansion internationale en prenant en compte quatre dimensions clés : la distance culturelle (C), la distance administrative (A), la distance géographique (G) et la distance économique (E). Ces dimensions permettent de comprendre et mesurer les similitudes et différences entre deux marchés ou pays, influençant ainsi les décisions stratégiques des organisations. Plus les distances sont importantes, plus la démarche d'internationalisation est complexe et risquée. Chaque secteur d'activité réagit différemment aux distances, avec des impacts spécifiques, par exemple l'industrie agro-alimentaire à la distance culturelle et l'industrie pharmaceutique à la distance administrative. Les entreprises doivent donc tenir compte de ces distances pour réussir dans leurs marchés internationaux.

DITTER Jean-Guillaume - Burgundy School of Business |

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Contrairement à l’idée reçue, ce qu’on appelle dans le langage courant « publicité mensongère, et qui est en réalité qualifié en droit de pratique commerciale trompeuse, a un champ d’application très large (B2C et B2B) et punit sévèrement toutes sortes de pratiques commises par des professionnels.

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Le Legal Ops agit comme un catalyseur de la transformation et la modernisation de la Direction juridique, en cohérence avec les objectifs stratégiques de l’entreprise. Concrètement, il contribue à une meilleur structuration et organisation du service juridique avec un double objectif : permettre aux juristes de se focaliser sur les tâches à forte valeur ajoutée et améliorer la qualité de services rendus aux clients internes.

RHATTAT Rachid - EDC Business School |

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Découvrez comment développer votre entreprise à l'international sans "perdre son âme". Ce pitch de thèse révèle que moins de règles et plus d'autonomie (plus précisément d'empowerment), transformant les managers en coachs et célébrant les erreurs comme des tremplins d'apprentissage, sont les clés d'une croissance réussie. Basé sur l'étude de 9 entreprises de taille intermédiaire, il identifie 10 ingrédients pour une expansion internationale qui préserve le lien humain, invitant à faire confiance à vos équipes.

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Advanced Credit Risk Analytics: Fairness, Interpretability, Homogeneity

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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AMERI Ismaël - FNEGE |

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