Entre l’étape de collecte des données et celle de l’analyse des données, résident un certain nombre de questionnements, et de choix, qui peuvent s’avérer déterminant dans la rédaction du manuscrit final. Or, ce sont des points souvent minorés ou éludés, parce qu’ils se retrouvent dans les interstices de ces deux gros blocs que sont la collecte des données d’une part, et l’analyse des données d’autre part. Dans ce chapitre, je propose de me plonger dans cet interstice, et de discuter des principales leçons que j’en ai tiré à partir de ma propre expérience de thèse.

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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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