Enseignement supérieur de Management

Ouvrir la boîte noire du postdoctorat

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Tendances
Enseignement supérieur de Management, Pédagogie du Management

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Ouvrir la boîte noire du postdoctorat

Si la période du doctorat est largement documentée, l’après-thèse l’est beaucoup moins, et en particulier les mois – ou années – entre la soutenance de thèse et l’obtention d’un premier poste d’enseignant-chercheur. Ce chapitre vise donc à ouvrir la boîte noire de l’après-thèse en sciences de gestion, en discutant l’expérience des deux auteurs. Ni plaidoyer, ni critique, ce chapitre veut avant tout donner à voir les possibilités offertes par le postdoctorat, mais aussi les risques parfois peu visibles pour les docteurs s’engageant dans cette voie. Ce chapitre offre également des conseils pratiques dans la recherche d’un postdoctorat en sciences de gestion, ainsi que certains points de vigilance.

Liens et ressources

Mots clés

académique, carrière, Doctorat, internationalisation, Postdoctorat, Professionnalisation, thèse

Auteur.e(s)

GRANDAZZI Albane
Docteur Université Paris Dauphine
FNEGE

SENN Juliette
Enseignante-chercheur
MONTPELLIER Business School

Institution(s)

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Le Grand Oral AEF Info x FNEGE – Stephane de MIOLLIS

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RAMANANTSOA Bernard - FNEGE |

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Interview
AEF Info / FNEGE - Grand Oral

Artificial Intelligence in recruitment : Is ethics a lever for Business Attractiveness?

Les organisations utilisent l'IA dans leurs processus de recrutement de plus en plus souvent, mais la perception éthique de ces processus semble mitigée. Face à une telle diversité de perceptions de l'IA dans le recrutement, il est essentiel de comprendre l'impact de ces perceptions sur les organisations qui l'utilisent. Nous analysons le lien entre les perceptions éthiques de l'utilisation de l'IA dans le recrutement et les perceptions d'attractivité et d'innovation des organisations. Nos résultats indiquent que ces perceptions éthiques sont positivement corrélées à la perception d'attractivité des organisations, directement et indirectement via les perceptions d'innovation, avec des variations selon la méthode de recrutement utilisée. Par exemple, nous constatons que les personnes qui considèrent comme éthique pour les organisations d'utiliser l'IA de manières souvent considérées comme attentatoires à la vie privée, comme l'analyse du contenu des réseaux sociaux, perçoivent ces organisations comme plus innovantes et plus attractives.

FIGUEROA-ARMIJOS Maria - FNEGE |

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Optimiser la mesure du bien-être au travail

Les trois écoles de pensées du bien-être au travail les plus souvent citées dans la littérature francophone des sciences de gestion ont chacune proposé une échelle de mesure originale. Après avoir identifié les chevauchements entre-elles, mais aussi leurs spécificités et leurs limites, nous avons cherché à les agréger. Un test sur un échantillon de salariés en poste révèle que cinq dimensions seulement doivent être conservées pour garantir des qualités métriques supérieures aux versions originelles. Il s’agit en l’occurrence : du sentiment de Compétences, des Relations sociales, de l’Environnement, du Sens, et du Temps (CREST). Les scores enregistrés au niveau des liens avec l’authenticité comportementale, principal antécédent connu du bien-être au travail, et l’analyse logique, principale conséquence attendue, confortent sa validité nomologique. Le nouveau construit ainsi élaboré contribue à clarifier la définition du concept de bien-être au travail. Il devrait également permettre d’orienter les décisions managériales une fois l’échelle introduite dans les observatoires sociaux.

BIÉTRY Franck - FNEGE |

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Advanced Credit Risk Analytics: Fairness, Interpretability, Homogeneity

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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Claude GUITTARD - Faculté des Sciences Economiques et de Gestion Strasbourg |

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