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La RSE, maîtriser, comprendre agir
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La RSE, maîtriser, comprendre agir

La Responsabilité Sociétale des Entreprises (RSE) est désormais incontournable pour les organisations, mais les crises économiques récentes fragilisent leur engagement. Le cadre normatif seul ne suffit pas à mobiliser les entreprises autour des piliers de la gouvernance, de la justice sociale et de l’environnement. Trois typologies émergent : les entreprises dont la RSE est au cœur du projet (ex : Biscornu, intégrant l’insertion professionnelle des personnes handicapées), celles qui alignent leur stratégie RSE avec leurs objectifs économiques (ex : Patagonia, Hermès) et enfin, celles pour qui la RSE reste opportuniste, exposées aux accusations de green washing. Pour être un levier de performance durable, la RSE doit s’inscrire structurellement dans la stratégie d’entreprise, créant ainsi une valeur partagée entre performance économique et impact sociétal.

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MERCANTI-GUERIN Maria - IAE Paris-Sorbonne Business School |
EL HANA Nadr - IAE Paris-Sorbonne Business School |
Cette vidéo définit la notion de productivité et ses modes de calcul. Elle présente également les limites de cet indicateur.
BERNIER-KHEDACHE Salomon - IAE Paris-Est |
DESCHAINTRE Stéphane - FNEGE |
Cette vidéo définit l’évaluation de l’impact social et insiste sur son actualité. Elle met ensuite en avant les difficultés de sa mise en place dans les organisations et plus globalement, les enjeux plus macro qu’elle recouvre.
BERNIER-KHEDACHE Salomon - IAE Paris-Est |
BOUDEN Inès - IAE Paris-Est |
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PIOVEZAN Sarah - FNEGE |
CABY Jérôme - IAE Paris-Sorbonne Business School |
TORSET Christophe - IAE Paris-Est |

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RHATTAT Rachid - |
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DENIS Lucie - iaelyon School of Management |
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CHABAUD Didier - IAE Paris-Sorbonne Business School |
EYNAUD Philippe - IAE Paris-Sorbonne Business School |
RAULET-CROSET Nathalie - IAE Paris-Sorbonne Business School |
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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