Les politiques publiques en matière d’entrepreneuriat et de petites et moyennes entreprises sont focalisées sur la croissance avant tout. Des résultats de recherche récents remettent en question la pertinence de ce modèle pour la majorité des entreprises. Sur un très large échantillon de PME européennes on observe que les entreprises qui privilégient la rentabilité à la croissance réussissent sensiblement mieux à moyen/long terme. Inversement, celles qui privilégient la croissance à la rentabilité sous-performent bien davantage à moyen/long terme. En termes de politiques publiques pour le soutien et l’accompagnement des PME, ces résultats suggèrent de s’assurer de la rentabilité des entreprises avant de les encourager à croître. Nous obtiendrons ainsi plus de croissance soutenable.

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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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