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Développer une politique “Diversité & Inclusion” au service de la performance globale

Développer une politique “Diversité & Inclusion” au service de la performance globale

Au sein des entreprises, la nécessaire mise en conformité avec le droit antidiscriminatoire confronte les RH et les DRH à des difficultés importantes pour couvrir l’ensemble des 26 critères prohibés par la loi. Au-delà des enjeux juridiques, la sensibilité de plus en plus grande des “talents”, collaborateurs et candidats, à l’exemplarité des employeurs en matière de lutte contre toutes les discriminations et d’équité font de la diversité et de l’inclusion des éléments clés de la marque employeur.

Explicabilité des modèles d’apprentissage automatique

Explicabilité des modèles d’apprentissage automatique

Notre travail de recherche développe des solutions permettant l’amélioration des métriques d’évaluation des modèles d’explicabilité en termes de plausibilité et de fidélité. La conception de modèles de substitution robustes aux attaques adversariales. La génération d’attaques adversariales et d’exemples contrefactuels adaptés, particulièrement ardue dans le cas d’une application NLP, afin d’optimiser la capacité d’interprétabilité des algorithmes d’IA.

Jumeaux numériques des entrepôts — intra logistique

Jumeaux numériques des entrepôts — intra logistique

Le jumeau numérique est un type de simulation qui repose sur le principe d’un clone virtuel d’un système physique ou d’un processus. Si l’exploitation du jumeau numérique est très répandue dans les milieux industriels et scientifiques pour soutenir la prise des décisions associées aux produits, très peu de recherches se sont intéressées à son exploitation pour soutenir la prise de décisions associées aux processus. La gestion de l’empreinte carbone et de l’émission des gaz à effet de serre dans l’intra logistique est un processus nécessite notamment l’utilisation des jumeaux numériques que nous développons.

Être propre ou contribuer à la transition ? La RSE au défi de la durabilité

Modèles d’alignement des portefeuilles sur les trajectoires climatiques

Nous réalisons un cadre conceptuel complet inédit permettant d’objectiver l’analyse des portefeuilles d’investissement et, ainsi, de créer une série de modèles capables d’intégrer et de traiter des données portant sur les émissions de gaz à effet de serre des entreprises ; d’adapter les méthodes de projection de ces émissions de gaz à effet de serre aux données disponibles, et de s’appuyer sur des méthodes mixtes pour optimiser les projections ; d’apporter de la transparence quant au fonctionnement et à l’organisation des algorithmes sous-jacents au modèle.