La prévision de la profitabilité du client, ainsi que la tarification, sont des pièces centrales dans le monde des sciences actuarielles. En utilisant des données sur les historiques des clients et en optimisant des modèles statistiques, les actuaires peuvent prévoir, dans une certaine mesure, le montant qu’un client réclamera durant une certaine période. Cependant, ces modèles utilisent souvent des données sensibles reliées au client qui sont considérées comme étant des facteurs de risque très importants dans la prédiction de pertes futures. Ceci est considéré comme étant légal dans plusieurs jurisdictions tant que leur utilisation est supportée par des données actuarielles, car ces attributs permettent aux clients d’obtenir une prime plus précise. Toutefois, comme soulevé dans la littérature récente en apprentissage machine, ces modèles peuvent cacher des biais qui les rendent discriminants envers certains groupes. Dans ce mémoire, nous proposons un modèle de prévision de la profitabilité du client utilisant des avancées récentes provenant du domaine de l’apprentissage machine pour assurer que ces algorithmes ne discriminent pas disproportionnellement envers certains sous-groupes faisant partie de l’intersection de plusieurs attributs protégés, tel que l’âge, la race, la religion et l’état civil. En d’autres mots, nous prédisons équitablement la prime théorique de n’importe quel client en combinant l’état de l’art en prédiction de pertes en assurance et appliquant certaines contraintes d’équité sur des modèles de régression. Suite à l’exécution de l’estimation de la profitabilité du client sur plusieurs jeux de données réels, les résultats obtenus de l’approche proposée sont plus précis que les modèles utilisés traditionnellement pour cette tâche, tout en satisfaisant des contraintes d’équité. Ceci montre que cette méthode est viable et peut être utilisée dans des scénarios concrets pour offrir des primes précises et équitables aux clients. Additionnellement, notre modèle, ainsi que notre application de contraintes d’équité, s’adapte facilement à l’utilisation d’un grand jeu de données qui contiennent plusieurs sous-groupes. Ceci peut être considérable dans le cas où un critère d’équité intersectionnel doit être respecté. Finalement, nous notons les différences entre l’équité actuarielle et les définitions d’équité provenant du monde de l’apprentissage machine, ainsi que les compromis reliés à ceux-ci. / Customer profitability forecasting, along with ratemaking, are central pieces in the world of actuarial science. By using historical data and by optimising statistical models, actuaries can predict whether a client with certain liabilities will claim any loss and what amount will be claimed inside a defined policy period. However, these models often use sensitive attributesrelated to the customer that are considered to be crucial risk factors to consider in predicting future losses. This is considered legal in many jurisdictions, as long as their use is backedby actuarial data, as these attributes give a more accurate premium to clients. Nonetheless,as it has been noted in recent machine learning literature, models can hide biases that makethem discriminate against certain groups. In this thesis, we propose a customer profitability forecasting model that uses recent advancements in the domain of machine learning to ensurethat these algorithms do not discriminate disproportionately on a subgroup of any intersectionof protected attributes, such as age, gender, race, religion and marital status. In other words,we fairly predict the theoretical premium of any client by combining state-of-the-art methodsin insurance loss prediction and the application of fairness constraints on regression models. After performing customer profitability estimation on multiple real world datasets, it is shownthat the proposed approach outperforms traditional models usually used for this task, whilealso satisfying fairness constraints. This shows that this method is viable and can be used inreal world scenarios to offer fair and accurate premiums to clients. Additionally, our model andour application of fairness constraints scale easily when using large datasets that contain many subgroups. This can be substantial in the case of satisfying an intersectional fairness criterion.Finally, we highlight the differences between actuarial fairness and fairness definitions in theworld of machine learning, along with its related trade offs.

La Révolution Industrielle, entre 1820 et 1840, a imposé aux entreprises un système de concurrence généralisée forçant un grand nombre de ces dernières, pour se mesurer les unes aux autres, à calculer des prix de revient. Il a fallu, pour réaliser de tels calculs, que se généralise également l'usage de la comptabilité en parties doubles.

La Révolution Industrielle, entre 1820 et 1840, a imposé aux entreprises un système de concurrence généralisée forçant un grand nombre de ces dernières, pour se mesurer les unes aux autres, à calculer des prix de revient. Il a fallu, pour réaliser de tels calculs, que se généralise également l'usage de la comptabilité en parties doubles

Si la comptabilité par activité (CPA) a été très largement développée dans l’industrie manufacturière, son application à l’industrie de première transformation du bois l’est beaucoup moins. La première partie de ce mémoire est consacrée à une revue de littérature dans laquelle nous montrons pourquoi les méthodes de comptabilité traditionnelles ne fournissent pas les informations nécessaires à la prise de décision et plus spécifiquement dans le cas d’une production mettant en œuvre des processus divergents. Nous y présentons également les outils qui permettent de déterminer un plan de production sur un horizon de temps donné. L’article qui fait l’objet de la deuxième section de ce mémoire, présente une méthode de CPA appliquée à une scierie ainsi qu’un outil de planification de production basé sur la résolution d’un modèle mathématique. Enfin, dans une troisième partie, nous présentons le développement d’une CPA axée sur la valorisation des extrants pour le département de rabotage d’une scierie nord-américaine. / If Activity Bases Costing (ABC) has been widely developed for manufacturing industries, its application for wood first transformation industries has not. The first part of this thesis is dedicated to a literature review in which we show why traditional accounting methods do not provide accurate information to support supply chain planning, especially in a production line which involves divergent processes. We also present the paradigms which enable to determine a production plan on a given time horizon. The paper in the second section presents an ABC method applied to a sawmill which provides the required data to a production planning tool based on a mathematical model resolution. In the third and last part, we introduce an ABC method development focused on the valuation of the outputs of the planing department of a North-American sawmill.

« Thèse présentée à l'École des gradués de l'Université Laval pour l'obtention du grade de philosophiæ doctor (Ph.D.) »

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

A l'issue d'une revue de la littérature, cette thèse pose la question de l'évolution de la comptabilité sociale au sens large (ou comptabilité sociétale), comme relevant d'une opposition entre deux approches : l'une prônant l'intégration à la comptabilité générale, l'autre préconisant au contraire un développement autonome et séparé. Cette recherche s'inscrit dans le cadre de la théorie des parties prenantes, qui reconnaît la légitimité des acteurs de l'environnement socio-économique à exiger que les entreprises fournissent des informations sur l'utilisation qu'elles font des ressources mises à leur disposition par la collectivité. Le point qui oppose les deux approches de la comptabilité sociale porte sur la capacité des informations monétaires à offrir une traduction fidèle des impacts sociaux (ou sociétaux) d'une activité économique. Le terrain de recherche porte sur un travail d'évaluation des coûts externes environnementaux d'un procédé industriel de transformation, réalisé pour le compte d'une grande entreprise. Il a impliqué la traduction monétaire des effets liés aux flux physiques du procédé étudié. C'est en cela qu'il est pertinent pour le point qui oppose les deux approches susmentionnées et pour apporter une orientation tranchée sur celle à privilégier. La thèse analyse deux éléments clefs pour la compréhension du terrain de recherche : la comptabilité environnementale, branche spécialisée de la comptabilité sociale et la notion de coût externe, issue de la théorie économique néoclassique. Nous présentons ensuite le dispositif expérimental. Les coûts externes environnementaux liés aux flux physiques d'un procédé industriel sont exprimés par unité de produit selon trois méthodes différentes, et trois hypothèses de calcul pour chaque méthode (basse, médiane, haute). Le faible nombre de flux traduits monétairement, la grande amplitude des résultats possibles et l'absence de cadre de calcul normalisé constituent les résultats majeurs de ce travail de terrain. Ils nous conduisent à juger non scientifiquement fondée toute décision de gestion s'appuyant sur l'utilisation de données monétaires à des fins d'évaluation et de comparaison des impacts environnementaux et à juger plus prometteuse l'approche qui consiste à laisser se développer différentes formes de comptabilité sociale, indépendantes de la comptabilité générale. A partir de cette conclusion, la thèse propose un modèle comptable élargi positionnant différentes formes de comptabilité les unes par rapport aux autres. Elle esquisse ensuite les perspectives de recherche propres à ce modèle.

L'objectif de la présente recherche est d'étudier l'effet des dimensions de l'intensité morale sur l'évaluation du risque d'audit. Cette recherche permettrait de mieux comprendre la variabilité du risque d'audit sur la base de variables situationnelles. Les résultats permettraient également aux firmes d'audit de mieux contrôler le comportement éthique des auditeurs dans leurs missions d'audit. La norme internationale d'audit ISA 200 (IFAC, 2011, 6 définit le risque d'audit comme « le risque que l'auditeur exprime une opinion inappropriée sur des états financiers comportant des anomalies significatives ». Afin de mieux évaluer le risque d'audit, l'auditeur évalue les conséquences indésirables probables, autrement dit, le risque de la situation. Les dimensions de l'intensité morale, développée par Jones (1991), ont été utilisées pour étudier l'effet des caractéristiques d'une situation sur le processus de prise de décision. Dans le domaine de l'audit, chaque situation confrontée présente un risque qui dépend de l'ampleur des conséquences potentielles et de la probabilité de leur réalisation. De même, l'auditeur établit des relations avec d'autres personnes autant internes qu'externes à l'entité auditée. La situation décisionnelle de l'auditeur semble impliquer certaines dimensions de l'intensité morale. Quatre des six dimensions de l'intensité morale ont été étudiées, la magnitude des conséquences, la probabilité des effets, la concentration des effets et la proximité. Pour mesurer les hypothèses de recherche, une collecte des données a été effectuée auprès de 202 étudiants qui ont répondu à un questionnaire impliquant une situation d'audit où l'auditeur fait face à une manipulation du compte de stock. L'intensité morale d'une situation est mesurée sur la base des items développés par May et Pauli (2002). Les résultats ne supportent qu'une seule hypothèse relative à l'effet de la probabilité des effets sur l'évaluation du risque d'audit. Toutefois, une combinaison de la magnitude des conséquences et de la probabilité des effets explique en partie la variation du risque d'audit. Ces deux dimensions de l'intensité morale expriment le risque de la situation. Cette affirmation confirme le cadre théorique qui soutient la relation inverse entre le risque d'audit et le risque de situation. La contribution de la présente recherche permet de mieux comprendre le processus d'évaluation du risque d'audit à travers les caractéristiques d'une situation confrontée. L'auditeur pourrait mieux justifier ses jugements professionnels dans de telles situations. De même, la présente recherche contribue au développement du modèle du risque d'audit. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : auditeur, mission d'audit, risque d'audit, risque de situation, intensité morale.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Cette thèse s’intéresse à la question de la participation et du rôle du public dans la gouvernance des risques nucléaires. La question de recherche principale de la thèse est la suivante : comment un public potentiellement impacté par des activités à haut risque, parvient à se constituer en acteur social qui participe activement à leur gouvernance ? Grâce à une étude de cas, la thèse explore comment, à travers le temps, des acteurs de la société civile, progressivement institutionnalisés par le biais des Commissions Locales d’Information (CLI1), peuvent avoir des effets sur la gouvernance du risque nucléaire en France. La thèse se demande également si les différentes parties prenantes du nucléaire en France souhaitent réellement arriver à une compréhension partagée des situations et des enjeux. / This dissertation contributes to these debates by exploring the conditions in which people potentially impacted by nuclear activities can become active participants in the governance of such high-risk industries, and how they can organize themselves and build a common voice. Its chapters, each with their own focus, also shed light on changes in the roles of the nuclear stakeholders who have dealings with this public. Finally, this dissertation analyses the potential impacts for safety governance in such organizations.