Programme UNIS : révélateur d’impact des Universités

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UNIS est une méthodologie qui permet d’évaluer l’impact des Universités. La méthode a été développée à partir de l’expérience acquise par la FNEGE dans l’évaluation de l’impact des Business School au travers de la méthodologie BSIS qui a été utilisé par 47 écoles dans une quinzaine de pays.

L’objectif de la démarche c’est d’évaluer, de mesurer quand cela est possible, l’impact des universités sur leurs territoires, dans une approche multidimensionnelle :

– l’impact éducatif et intellectuel
– l’impact économique
– l’impact sur l’écosystème
– l’impact social
– l’impact d’image

La démarche en 3 étapes :
1. Collecte d’informations
2. Visite d’experts
3. Établissement d’un rapport

Dans le cadre d’Avignon Université, la démarche est extrêmement riche, elle ne crée pas d’impact en elle-même mais elle révèle des impacts existants : ascension sociale, création d’entreprise, relations entre les laboratoires de recherches, les enseignants-chercheurs et les entreprises du territoire.

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DALLA POZZA Ilaria - IPAG Business School |
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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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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 |
CREUSIER Jordan - FNEGE |
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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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