Les chercheurs ont généralement décrit la gestion par les employés des stigmates cachés lors des rencontres en face à face, où les groupes sociaux sont facilement séparables (par exemple, amis, famille et collègues). Cette prédisposition analytique néglige les rôles possibles des sites de réseaux sociaux tels que Facebook et Instagram. Ces plateformes en ligne permettent une cohabitation de différents publics, c’est-à-dire un effondrement contextuel qui permet à un public invisible et croissant d’accéder facilement aux informations sur un stigmate. Dans notre analyse qualitative dans une organisation latino-américaine, nous développons un modèle qui documente les dynamiques quotidiennes de l’effondrement contextuel chez les employés gays.
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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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