Cette thèse porte sur l’étude des mécanismes internes de gouvernance bancaire et leurs effets sur le risque de crédit et la performance bancaire. A partir d’un échantillon composé de 13 banques françaises, 13 allemandes et 20 japonaises cotées durant la période 2005 – 2012, nous essayons de détecter l’impact des caractéristiques de gouvernance bancaire, à travers les conseils d’administration et leurs différents comités, en premier lieu sur le risque du crédit, et en deuxième lieu sur la performance bancaire. Nos résultats montrent que les mécanismes internes de gouvernance affectent certes, le niveau des crédits non performants et la performance financière des banques, mais avec des effets plutôt mitigés. Ils révèlent également des divergences entre les banques des pays étudiés. / The study of the internal mechanisms of governance in particular the board of directors and its relationship with the credit risk as well as the performance is the main subject of this thesis. From a sample of 13 French banks, 13 German and 20 Japanese rated during the period 2005 - 2012, we are trying to detect the impact of the characteristics of the Board of Directors and its committees on the credit risk, and on the banking performance. Our results show that the internal mechanisms of governance affect certainly, the level of appropriations non-performing assets and the financial performance of banks, but with mixed effects; they reflect this divergence between countries.

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La théorie statistique de l’apprentissage est un domaine de la statistique inférentielle dont les fondements ont été posés par Vapnik à la fin des années 60. Il est considéré comme un sous-domaine de l’intelligence artificielle. Dans l’apprentissage automatique, les machines à vecteurs de support (SVM) sont un ensemble de techniques d’apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Dans cette thèse, notre objectif est de proposer deux nouveaux problèmes d’aprentissagestatistique: Un portant sur la conception et l’évaluation d’une extension des SVM multiclasses et un autre sur la conception d’un nouveau noyau pour les machines à vecteurs de support. Dans un premier temps, nous avons introduit une nouvelle machine à noyau pour la reconnaissance de modèle multi-classe: la machine à vecteur de support hyperbolique. Géometriquement, il est caractérisé par le fait que ses surfaces de décision dans l’espace de redescription sont définies par des fonctions hyperboliques. Nous avons ensuite établi ses principales propriétés statistiques. Parmi ces propriétés nous avons montré que les classes de fonctions composantes sont des classes de Glivenko-Cantelli uniforme, ceci en établissant un majorant de la complexité de Rademacher. Enfin, nous établissons un risque garanti pour notre classifieur.Dans un second temps, nous avons créer un nouveau noyau s’appuyant sur la transformation de Fourier d’un modèle de mélange gaussien. Nous procédons de la manière suivante: d’abord, chaque classe est fragmentée en un nombre de sous-classes pertinentes, ensuite on considère les directions données par les vecteurs obtenus en prenant toutes les paires de centres de sous-classes d’une même classe. Parmi celles-ci, sont exclues celles permettant de connecter deux sous-classes de deux classes différentes. On peut aussi voir cela comme la recherche d’invariance par translation dans chaque classe. Nous l’avons appliqué avec succès sur plusieurs jeux de données dans le contexte d’un apprentissage automatique utilisant des machines à vecteurs support multi-classes. / Statistical learning theory is a field of inferential statistics whose foundations were laid by Vapnik at the end of the 1960s. It is considered a subdomain of artificial intelligence. In machine learning, support vector machines (SVM) are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data used for classification and regression analysis. In this thesis, our aim is to propose two new statistical learning problems : one on the conception and evaluation of a multi-class SVM extension and another on the design of a new kernel for support vectors machines. First, we introduced a new kernel machine for multi-class pattern recognition : the hyperbolic support vector machine. Geometrically, it is characterized by the fact that its decision boundaries in the feature space are defined by hyperbolic functions. We then established its main statistical properties. Among these properties we showed that the classes of component functions are uniform Glivenko-Cantelli, this by establishing an upper bound of the Rademacher complexity. Finally, we establish a guaranteed risk for our classifier. Second, we constructed a new kernel based on the Fourier transform of a Gaussian mixture model. We proceed in the following way: first, each class is fragmented into a number of relevant subclasses, then we consider the directions given by the vectors obtained by taking all pairs of subclass centers of the same class. Among these are excluded those allowing to connect two subclasses of two different classes. We can also see this as the search for translation invariance in each class. It successfully on several datasets in the context of machine learning using multiclass support vector machines.

Le but de cette thèse était d'explorer la thématique du scoring dans le cadre de son utilisation dans le monde bancaire, et plus particulièrement pour contrôler le risque de crédit. En effet, la diversification et la globalisation des activités bancaires dans la deuxième moitié du XXe siècle ont conduit à l'instauration d'un certain nombre de régulations, afin de pouvoir s'assurer que les établissements bancaires disposent de capitaux nécessaires à couvrir le risque qu'ils prennent. Cette régulation impose ainsi la modélisation de certains indicateurs de risque, dont la probabilité de défaut, qui est pour un prêt en particulier la probabilité que le client se retrouve dans l'impossibilité de rembourser la somme qu'il doit. La modélisation de cet indicateur passe par la définition d'une variable d'intérêt appelée critère de risque, dénotant les "bons payeurs" et les "mauvais payeurs". Retranscrit dans un cadre statistique plus formel, cela signifie que nous cherchons à modéliser une variable à valeurs dans {0,1} par un ensemble de variables explicatives. Cette problématique est en pratique traitée comme une question de scoring. Le scoring consiste en la définition de fonction, appelées fonctions de score, qui retransmettent l'information contenue dans l'ensemble des variables explicatives dans une note de score réelle. L'objectif d'une telle fonction sera de donner sur les individus le même ordonnancement que la probabilité a posteriori du modèle, de manière à ce que les individus ayant une forte probabilité d'être "bons" aient une note élevée, et inversement que les individus ayant une forte probabilité d'être "mauvais" (et donc un risque fort pour la banque) aient une note faible. Des critères de performance tels que la courbe ROC et l'AUC ont été définis, permettant de quantifier à quel point l'ordonnancement produit par la fonction de score est pertinent. La méthode de référence pour obtenir des fonctions de score est la régression logistique, que nous présentons ici. Une problématique majeure dans le scoring pour le risque de crédit est celle de la sélection de variables. En effet, les banques disposent de larges bases de données recensant toutes les informations dont elles disposent sur leurs clients, aussi bien sociodémographiques que comportementales, et toutes ne permettent pas d'expliquer le critère de risque. Afin d'aborder ce sujet, nous avons choisi de considérer la technique du Lasso, reposant sur l'application d'une contrainte sur les coefficients, de manière à fixer les valeurs des coefficients les moins significatifs à zéro. Nous avons envisagé cette méthode dans le cadre des régressions linéaires et logistiques, ainsi qu'une extension appelée Group Lasso, permettant de considérer les variables explicatives par groupes. Nous avons ensuite considéré le cas où la variable réponse n'est plus binaire, mais polytomique, c'est-à-dire avec plusieurs niveaux de réponse possibles. La première étape a été de présenter une définition du scoring équivalente à celle présentée précédemment dans le cas binaire. Nous avons ensuite présenté différentes méthodes de régression adaptées à ce nouveau cas d'étude : une généralisation de la régression logistique binaire, des méthodes semi-paramétriques, ainsi qu'une application à la régression logistique polytomique du principe du Lasso. Enfin, le dernier chapitre est consacré à l'application de certaines des méthodes évoquées dans le manuscrit sur des jeux de données réelles, permettant de les confronter aux besoins réels de l'entreprise. / The objective of this thesis was to explore the subject of scoring in the banking world, and more precisely to study how to control credit risk. The diversification and globalization of the banking business in the second half of the twentieth century led to introduce regulations, which require banks to make reserves to cover the risk they take. These regulations also dictate that they should model different risk indicators, among which the probability of default. This indicator represents the probability for a client to find himself in the incapacity to pay back his debt. In order to predict this probability, one should define a risk criterion, that allows to distinguish the "bad clients" from the "good clients". In a more formal statistical approach, that means we want to model a binary variable by an ensemble of explanatory variables. This problem is usually treated as a scoring problem. It consists in the definition of functions, called scoring functions, which interpret the information contained in the explanatory variables and transform it into a real-value score note. The goal of such a function is to induce the same order on the observations than the a posteriori probability, so that the observations that have a high probability to be "good" have a high score, and those that have a high probability to be "bad" (and thus a high risk for the bank) have a low score. Performance criteria such as the ROC curve and the AUC allow us to quantify the quality of the order given by the scoring function. The reference method to obtain such scoring functions is the logistic regression, which we present here. A major subject in credit scoring is the variable selection. The banks have access to large databases, which gather information on the profile of their clients and their past behavior. However, those variables may not all be discriminating regarding the risk criterion. In order to select the variables, we proposed to use the Lasso method, based on the restriction of the coefficients of the model, so that the less significative coefficients will be fixed to zero. We applied the Lasso method on linear regression and logistic regression. We also considered an extension of the Lasso method called Group Lasso on logistic regression, which allows us to select groups of variables rather than individual variables. Then, we considered the case in which the response variable is not binary, but polytomous, that is to say with more than two response levels. The first step in this new context was to extend the scoring problem as we knew in the binary case to the polytomous case. We then presented some models adapted to this case: an extension of the binary logistic regression, semi-parametric methods, and an application of the Lasso method on the polytomous logistic regression. Finally, the last chapter deals with some application studies, in which the methods presented in this manuscript are applied to real data from the bank, to see how they meet the needs of the real world.

Cette thèse sur travaux explore l’adoption des technologies et des pratiques de quantification de soi avec un positionnement critique. Il s’agit de mieux comprendre l’expérience des utilisateurs avec les technologies de quantification de soi, telles que les bracelets connectés, et de questionner la contribution réelle de ces technologies au bien-être et à la santé des individus. Le premier essai présente une revue de la littérature systématique sur la quantification de soi et un agenda de recherche pour les chercheurs en management. Le deuxième essai est une étude qualitative qui révèle les relations de pouvoir qu’entretiennent les utilisateurs avec la technologie. Le troisième essai s’intéresse aux mécanismes sous-jacents qui guident la décision de l’utilisateur afin d’identifier les facteurs d’adoption d’une technologie de quantification de soi. / This thesis by articles explores the adoption of technologies and practices of quantified-self with a critical stance. The aim is to have a better understanding of users' experiences with self-quantization technologies, such as connected bracelets, and to question the real contribution of these technologies to the well-being and health of individuals. The first essay presents a systematic literature review on quantified-self and a research agenda for business researchers. The second essay is a qualitative study that reveals the power relationships that users have with technology. The third essay focuses on the underlying mechanisms that guide the user's decision in order to identify the factors that lead to the adoption of a quantified-self technology.

Nombreux sont ceux à considérer que depuis le développement de la médecine curative, la prévention a occupé une place secondaire dans le système de santé français. La préoccupation majeure aurait été jusque-là d’assurer un accès aux soins plutôt que de favoriser une culture de la prévention. Depuis quelques années, les différents drames sanitaires (transfusion sanguine, amiante, canicule, hormone de croissance, épidémies de grippe, cancers,...) ont sensibilisé l’opinion à la notion de “sécurité sanitaire” et fait émerger une prise de conscience nouvelle autour des problématiques de la prévention. Le recours à la prévention permet aux individus et aux pouvoirs publics d’exercer un contrôle sur les risques de santé auxquels ils sont exposés et de mener des actions conséquentes dans le but d’améliorer l’état de santé en évitant l’apparition, le développement ou l’aggravation des maladies ou des accidents tout en favorisant des comportements individuels et collectifs pouvant contribuer à réduire les risques sanitaires. Une des réponses face aux risques de santé est d’inciter les individus à plus de prévention car ils ne sont plus seulement consommateurs de soins mais aussi producteurs de leur état de santé. Quel est donc le rôle des individus et quelle est la part de responsabilité dévolue à chacun dans la prévention des risques sanitaires ? De plus, la prévention des risques sanitaires s’inscrit dans un environnement d’ambiguïté et d’incertitudes car les risques auxquels sont exposés les individus sont diversement nombreux et pas toujours bien connus. Il n’est donc pas aisé de relier avec certitude un facteur de risque et un effet sanitaire pour ainsi adopter un comportement de prévention adéquat. Dans ce contexte d’incertitude, de nombreux modèles d’aide à la décision, ou de représentations des préférences ont été proposés ces dernières années (Klibanoff et al.(2005), Bleichrodt et Eeckhoudt(2006) Machina(2009), Etner et al.(2011)). Cette thèse analyse les comportements de prévention des individus face à des risques de santé tout en mettant l’accent sur les politiques publiques de prévention proposées. Elle consiste d’une part à des études théoriques des comportements de prévention et de gestion des risques sanitaires en utilisant des modèles récents de préférences. Ce travail analyse le comportement des individus qui doivent prendre des mesures de prévention pour protéger leur propre santé dans un contexte d’incertitude. D’autre part, elle se consacre à une étude empirique pour cerner les perceptions et informations qu’ont les individus en termes de risque de santé. En outre, tout au long de ce travail, nous avons cherché à étudier la pertinence du modèle théorique élaboré au regard des politiques pratiquées. Le premier chapitre présente les principes de modélisation des décisions économiques en présence d’un risque de santé plus ou moins bien connu. Après avoir détaillé lesdifférentes approches dans les modèles de décisions dans le risque et dans l’incertain, nous avons mis en relief l’importance de l’introduction de variables bidimensionnelles (ou multidimensionnelles) dans le modèle de choix pour permettre de rendre de l’environnement multidimensionnel des risques de santé. Le deuxième chapitre est une étude originale proposée sur l’analyse de la prévention en santé lorsque les individus présentent de l’aversion à l’ambiguïté. Dans ce chapitre, nous avons étudié les comportements individuels de prévention face à une incertitude sur l’état de santé et avons montré que l’aversion à l’ambiguïté incite les individus à faire plus de prévention primaire et secondaire sous l’hypothèse d’une utilité marginale de la richesse croissante avec l’état de santé. (...) / Many are those to consider that since the development of the curative medicine, the prevention occupied a secondary place in the French health care system. Major concern would have been up to that point to ensure an access to healthcare rather than to support a culture of prevention. Since a few years, various medical dramas (blood transfusion, asbestos, heat wave, growth hormone, flu epidemics,cancers,...) have raised awareness of the concept of “safety” and brings out a new awakening around the prevention problems.The use of prevention allows the individuals and the public authorities to exert a control on the health risks to which they are exposed and to conduct consequent actions in order to improve health and prevent the emergence, the development, the development or the aggravation of the diseases or accidents while promoting individual and collective behaviors that can help to reduce the risk health. One of the answers in front of the health risks is to incite the individuals to more prevention because they are not only consumers of care, but also producers of their health. What is the role of individuals and what is the share of responsibility reserved for each one in the prevention of health risks ? In addition, the prevention of health risks is part of an environment ambiguity and uncertainty because the risks to which are exposed individuals are many different ways and not always well known. It is thus not easy to connect with certainty a risk factor and a health effect for adopting an adequate prevention behavior. In this context of uncertainty, many support the decision models or representations of preferences have been proposed in recent years (and Klibanoff (al. (2005), and Bleichrodt Eeckhoudt (2006), Machina 2009), Etner et al. (2011)).This thesis analyzes the individual behaviors of prevention in front of health risks while focusing on the public policies of prevention proposed. It consists on the one hand in theoretical studies of the behaviors of prevention and management of the health risks by using recent models of preferences. This work analyzes the behavior of the individuals who need to take preventive measures to protect their own health in a context of uncertainty. On the other hand, it is devoted to an empirical study to determine perceptions and information which have the individuals in terms of risk of health. Moreover, throughout this work, we sought to examine the relevance of the theoretical model developed with regard to the policies practiced. The first chapter presents the principles of modeling economic decisions in the presence of a more or less well known health risk. After detailing the different approaches in models of decisions under risk and uncertainty, we have highlighted the importance of the introduction of two-dimensional variables (or multidimensional) in the model of choice to allow to report the multidimensional environment of health risks. The second chapter is an original proposed study on the analysis of preventive health when the individuals have an aversion to ambiguity. In this chapter, we studied individual behavior of prevention in front of an uncertainty on the health status and have showed that aversion to ambiguity encourages the individuals to make more primary and secondary prevention under the assumption of a marginal utility of the increasing wealth with the health status. (...)

Les interactions entre aquaculture et pêche captive, et la viabilité comme approche de gestion du risque dans l'exploitation des écosystèmes. / The world of fisheries is complex, dynamic and contested. At the core of fishery management lie technical challenges but also fundamental socioeconomic issues such as valuation and ownership. So far, as for other natural resources, fisheries resources have been largely over exploited and alarms from the scientific community on rapidly declining stocks and species disappearance have been repeatedly published. In what follows, I first strive to explain the repeated failures to manage fisheries in a sustainable way. In this perspective, I overview existing management instruments and the weaknesses of fisheries governance. Next, I raise the main challenges faced by the aquaculture industry to take over on capture fisheries, as a sustainable source of food security. This leads us to an introduction to the two first chapters of this dissertation, which focuses on the economic and ecological impacts of the expansion of aquaculture, and its implications for the capture fishery sector. Finally, I expose the complexity of managing harvested ecosystems under uncertainty, in practice. Thus, I present the third chapter of this dissertation which puts forward a theoretical management framework grounded in viability theory to deals with risk, ecosystem dynamics and conflicting sustainability objectives. In particular, I examine the different analytical possibilities provided by this framework to handle uncertain dynamics.

Un nombre croissant d’études suggèrent que le rôle des facteurs psychologiques dans le risque cardio-métabolique pourrait différer selon la position socio-économique des individus.Les travaux de cette thèse ont utilisé les données du Centre d'Investigations Préventives et Cliniques, de l'Etude Prospective Parisienne 3 et de la cohorte CONSTANCES pour examiner le rôle modérateur de la profession et catégorie socioprofessionnelle (PCS) sur les relations entre stress ou dépression et différents marqueurs du risque cardio-métabolique.Les résultats montrent que la PCS était un facteur modérateur de l'association du stress perçu avec la PA élevée chez les femmes (étude no 1), le diabète (étude no 2) et l'athérosclérose préclinique (étude no 3), de telle sorte que les individus des PCS les moins favorisées étaient les plus à risque. Cela semblait également être le cas pour l'association entre la dépression et le risque de maladie coronarienne à 10 ans chez les hommes (étude no 4).Ces résultats montrent l'importance de prendre systématiquement en compte le rôle modérateur des inégalités socioprofessionnelles dans la relation entre facteurs psychologiques et risque cardio-métabolique, aussi bien dans les études épidémiologiques pour mieux caractériser ce risque, qu’en santé publique et pratique clinique pour mieux le prévenir. / A growing body of studies suggests that the association between psychological factors and cardiometabolic risk might depend upon individual's socio-economic status.Data of Centre d'Investigations Préventives et Cliniques, Paris Prospective Study 3 and CONSTANCES cohort were used to examine the moderating role of occupational status (OS) on the associations between stress or depression and cardiometabolic risk markers.OS was a moderating factor of the association between perceived stress and high blood pressure among women (study No. 1), diabetes(study No. 2) and subclinical atherosclerosis (study No. 3), with increased risk for the individuals of lower OS. Similar pattern of results were observed for the association between depression and 10-year coronary heart disease risk among men (study No. 4).These results highlight the importance to systematically take into account the moderating effect of occupational inequalities when examining the association between psychological factors and cardiometabolic risk in epidemiological studies to better characterize this risk but also in public health policies and clinical practice for a better prevention.