Marketing seems to be slow to fully recognize its role, place and responsibility in changes in climate, biodiversity and resources. This reluctance can be attributed, at least in part, to the implicit assumptions of sustainable marketing, which tend to minimize the scale of the paradigm shifts needed to remain hopeful of a habitable planet. Consequently, the dominant approaches to “sustainable marketing” find it difficult to question the fundamental principles and ideological foundations of the market system. This is why we are calling for radical changes in marketing research in order to envisage a truly sustainable future. We are therefore formulating a program based on five proposals with the aim of inviting profound transformations in the discipline.

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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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