HDR soutenues

HDR soutenues

Titre : La qualité de l'audit externe et la performance de l'entreprise

Auteur : Riadh Manita (NEOMA Business School)

Direction de thèse : Pr. Mehdi Nekhili

Date de la soutenance : 7 décembre 2020

Résumé : La problématique centrale de cette HDR est d’identifier les facteurs pouvant affecter la qualité de l’audit externe. La qualité de l’audit est généralement définie comme la probabilité jointe qu’un auditeur détecte les anomalies, erreurs ou omissions dans les états financiers et de les révéler aux tiers. En dépit des recherches effectuées dans ce domaine, l’évaluation et la mesure de la qualité de l’audit demeurent complexes. Dans ce contexte, nos travaux ont permis de proposer de nouvelles approches d’évaluation, de mettre en œuvre de nouvelles méthodologies empiriques et de proposer des métriques de la qualité du processus d’audit. Ils nous ont permis également d’analyser et de comprendre le jugement éthique de la matérialité (facteur clé de la qualité de l’audit), les déficiences de la qualité de l’audit décelés par le régulateur d’audit (PCAOB) et les risques considérés par les grands cabinets d’audit dans leur décision d’acception de nouveaux clients. Nos recherches ont permis en outre d’analyser la relation auditeur-audité et d’identifier les comportements de réactance psychologique de l’audité pouvant nuire à la qualité de l’audit. Nous avons aussi étudié l’impact des nouvelles technologies numériques (Big data, Analytics, Intelligence Artificielle, Blockchain) sur la profession comptable et sur la qualité de l’audit. Nos travaux se sont intéressés enfin à la gouvernance des cabinets d’audit, aux processus décisionnels et aux déterminants de succès de carrière dans les grands cabinets d’audit. Dans un second axe de recherche, nous avons étudié l’impact de la diversité du genre dans les conseils d’administration et la structure de propriété sur la performance ESG et la performance de l’entreprise.  Les projets futurs porteront principalement sur les implications des nouvelles technologies numériques sur la règlementation et la régulation du marché de l’audit externe. Ils s’intéresseront aussi au déséquilibre des pouvoirs entre auditeur et audité et leurs effets sur la qualité de l’audit. Ils se pencheront enfin sur l’impact de la diversité du genre dans les cabinets d’audit sur l’innovation, la conduite de changement, les politiques de recrutement et la performance.

Titre : Développement de modèles de mesures et de modèles structurels dynamiques  pour l’analyse des décisions marketing et des actions stratégiques : L’apport des graphes causaux

Auteur : Mouloud Tensaout

Direction de thèse : Pr. Nathalie Fleck

Date de la soutenance : 13 novembre 2017

Résumé : Les travaux de recherche défendus dans ce document portent sur deux axes : La validité des modèles de mesure utilisés dans les sciences de gestion et la modélisation et l’évaluation des actions marketing et stratégique. Concernant le développement des mesures valides, objet du premier axe, il a été question d’une revue critique sur les processus de développement et l’usage des mesures réflectives et formatives en marketing. Cette revue a permis d’identifier les principaux débats soulevés dans la littérature sur ces mesures. L’une des controverses récentes qui oppose deux courants de recherche concerne la validité des mesures formatives. Les opposants à ces mesures ont avancé des arguments épistémologiques et empiriques, notamment ceux liés à l’instabilité des paramètres de ces mesures. La contribution a été de montrer que les mesures formatives ne souffrent nullement d’instabilité lorsque le modèle de mesure formatif est correctement spécifié et identifié. Une autre question récente très discutée par la littérature concerne l’hypothèse de l’usage superflu des mesures formatives dans les sciences sociales. Cette hypothèse ne peut être rejetée. Le deuxième axe est centré sur le développement de modèles d’évaluation des décisions marketing et stratégiques ainsi que le processus de validation de ces modèles par des analyses confirmatoires ou plus généralement par un modèle d’équations structurelles (MES). La procédure usuelle de validation des relations structurelles/causales basée sur des tests de signification et d’ajustement du modèle estimé aux données se heurte au problème de l’équivalence observationnelle, à savoir que des modèles rivaux ne peuvent être distingués par le biais des indices et des tests statistiques d’ajustement. Plusieurs questions émergent quant à la modélisation des décisions marketing et stratégiques et aux échelles de mesures des construits non observables (les modèles de mesure). Quelle procédure mettre en œuvre pour développer des indicateurs ou des mesures valides pour représenter une variable latente (construit) ? Quelles procédures pour spécifier et valider un modèle structurel encodant des contraintes locales testables suffisamment robustes pour détecter une mauvaise spécification ? Comment identifier ces implications testables ? Peut-on départager statistiquement des modèles rivaux avec les implications testables locales ?