Qui peut assurer que sa santé ne sera jamais fragilisée lors de sa vie professionnelle ? Une problématique de santé peut en effet frapper la personne, que ce soit un épuisement professionnel ou encore une maladie. Quel est alors le rôle de l’employeur et de ses parties prenantes dans l’employabilité de cette personne ? Comment cet employeur et ses parties prenantes managent-t-ils son employabilité afin que la sécurité de son emploi ne se dégrade pas ?

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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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