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PEOPLE@HES-SO – Annuaire et Répertoire des compétences

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Nesvijevskaia Anna

Nesvijevskaia Anna

Professeure HES assistante

Compétences principales

Data Science

Artificial Intelligence (AI)

Science de l'information

Intelligence

Gestion de l'information

Gestion de projets

Strategy

  • Contact

  • Enseignement

  • Recherche

  • Publications

  • Conférences

Contrat principal

Professeure HES assistante

Bureau: B 3.24

Haute école de gestion de Genève
Campus Battelle, Rue de la Tambourine 17, 1227 Carouge, CH
HEG-GE
Domaine
Economie et services
Filière principale
Information Science
MSc HES-SO en Sciences de l'information - Haute école de gestion de Genève
  • Données et gestion stratégique
  • Architecture de l'information
BSc HES-SO en Information documentaire - Haute école de gestion de Genève
  • Axe "Veille et gestion de l'information"
  • Information Consultancy
  • Stratégie et Information dans les Organisations

En cours

M.A.R.P.L.E (Multi-agent AI for Real-time Perception of Lure and Evidence)

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: HES-SO

Description du projet :

Generative AI is now accessible to everyone, including fraudsters, who exploit it to produce sophisticated artefacts (images, text, voice, video, website code...) that simulate credible online expertise. This project aims to develop a multi-agent system demonstrator capable of detecting combinations of fake artefacts in order to guide an cyberfraud detection and investigation (hybrid human-machine OSINT). By studying the applicability of such models, this international research project is paving the way for educational transfer and industrial application.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Nesvijevskaia Anna , Guillod Pierre , Beaudet-Labrecque Olivier

Partenaires professionnels: Aurigin; Flair; Vyntra; Inv3nt; SwissFox; Rock Integrity and Investigations

Durée du projet: 01.04.2026 - 31.03.2027

Statut : En cours

ISI-Busy - Base de connaissances partagée dotée d'un agent IA conversationnel au service de l'appropriation des méthodes d'intelligence compétitive

Rôle: Requérant(e) principal(e)

Financement: HES-SO

Description du projet :

BASE DE CONNAISSANCES PARTAGÉE DOTÉE D’UN AGENT IA CONVERSATIONNEL AU SERVICE DE L’APPROPRIATION DES MÉTHODES D’INTELLIGENCE COMPÉTITIVE

Face à la surcharge informationnelle et à l’essor de l’Intelligence Artificielle, la HEG Genève veut créer une base de connaissances en Intelligence Compétitive et veille stratégique, accessible via un agent IA conversationnel. Ce support collaboratif et évolutif valorisera l’expertise des enseignant.es, soutiendra les étudiant.es dans des mandats réels, et servira d’observatoire académique pour suivre les usages et les dérives de l’IA, tout en favorisant de nouveaux apprentissages inter-filières.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Nesvijevskaia Anna , Carrino Stefano

Durée du projet: 01.10.2025 - 30.09.2026

Statut : En cours

Compétences, et après !

Rôle: Co-requérant(s)

Requérant(e)s: Claudie Meyer, Université Gustave Eiffel, laboratoire DICEN IDF

Description du projet :

Groupe de travail du laboratoire DICEN IDF dédié à l'étude des compétences par le prisme des sciences de l'information et de la communication, en privilégiant un point de vue critique, une réflexion sur l'outillage et une vision dynamique des compétences

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Nesvijevskaia Anna

Partenaires académiques: Claudie Meyer, Université Gustave Eiffel, laboratoire DICEN IDF; Etienne-Armand Amato, Université Gustave Eiffel, laboratoire DICEN IDF; Olivier Champalle, Université Gustave Eiffel, laboratoire DICEN IDF; Asmaa Henni, Université Gustave Eiffel, laboratoire DICEN IDF; Hafida Hammad, Université Gustave Eiffel, laboratoire DICEN IDF

Durée du projet: 01.09.2024

Url du site du projet: https://diceni2ts.hypotheses.org/197

Statut : En cours

Terminés

CERBERE- Détection de la fraude bancaire à l’ère de l’IA

Rôle: Partenaire

Description du projet :

Projet de recherche européen dédié au développement d'une solution IA inédite dédiéé à la détection de la fraude bancaire.

Equipe de recherche au sein de la HES-SO: Nesvijevskaia Anna

Durée du projet: 01.04.2018 - 31.03.2021

Url du site du projet: https://france.representation.ec.europa.eu/projects/cerbere-la-fintech-de-la-lutte-anti-fraude-ile-de-france_fr

Statut : Terminé

2025

La pérennisation du savoir tacite des acteurs métier à l’ère de l’Intelligence Artificielle : émergence d’enjeux inédits à travers une étude de cas multiples
Article scientifique ArODES

Anna Nesvijevskaia

Revue ouverte d’ingénierie des systèmes d’information,  2025, 5, 2, 27-41

Lien vers la publication

Résumé:

Cet article explore la pérennisation des savoirs tacites des acteurs métier dans le cadre des projets visant la conception d’usages d’Intelligence Artificielle (IA) dans les organisations. À travers la confrontation entre un état de l’art interdisciplinaire sur les savoirs tacites et un terrain d’observation de 7 cas d’application en France et en Suisse, cet article met en lumière les dynamiques de capture des savoirs tacites des acteurs métier lors de la conception et de l’exploitation des modèles IA et révèle trois pistes de réflexion: (1) l’émergence de nouveaux dispositifs de traduction des connaissances métier en modèles de données et de capture de savoirs tacites à travers la maïeutique réalisée en phase de conception, (2) la difficulté à tenir compte des savoirs tacites inconscients dans l’évaluation de l’IA à l’usage, révélant des enjeux d’interprétabilité, de biais cognitifs et de confiance, et (3) la capture des savoirs, y compris tacites, comme finalité première de projets de science de données au service de leur pérennisation. Mais cette capture peut ne pas être souhaitée par les acteurs métier, voire introduire une intermédiation empêchant le développement ultérieur de leurs savoirs tacites issus de l’expérience du réel au profit de ceux liés à l’usage de l’IA. Ces pistes mènent au perfectionnement des dispositifs de pérennisation de savoirs tacites, à condition de justifier leur légitimité et de maitriser des risques de dérives.

La pérennisation du savoir tacite des acteurs métier à l’ère de l’Intelligence Artificielle Emergence d’enjeux inédits à travers une étude de cas multiples
Article scientifique

Nesvijevskaia Anna

Revue ouverte d’ingénierie des systèmes d’information, 2025 , vol.  5, no  Numéro spécial

Lien vers la publication

Résumé:

Cet article explore la pérennisation des savoirs tacites des acteurs métier dans le cadre des projets visant la conception d’usages d’Intelligence Artificielle (IA) dans les organisations. À travers la confrontation entre un état de l’art interdisciplinaire sur les savoirs tacites et un terrain d’observation de 7 cas d’application en France et en Suisse, cet article met en lumière les dynamiques de capture des savoirs tacites des acteurs métier lors de la conception et de l’exploitation des modèles IA et révèle trois pistes de réflexion : (1) l’émergence de nouveaux dispositifs de traduction des connaissances métier en modèles de données et de capture de savoirs tacites à travers la maïeutique réalisée en phase de conception, (2) la difficulté à tenir compte des savoirs tacites inconscients dans l’évaluation de l’IA à l’usage, révélant des enjeux d’interprétabilité, de biais cognitifs et de confiance, et (3) la capture des savoirs, y compris tacites, comme finalité première de projets de science de données au service de leur pérennisation. Mais cette capture peut ne pas être souhaitée par les acteurs métier, voire introduire une intermédiation empêchant le développement ultérieur de leurs savoirs tacites issus de l’expérience du réel au profit de ceux liés à l’usage de l’IA. Ces pistes mènent au perfectionnement des dispositifs de pérennisation de savoirs tacites, à condition de justifier leur légitimité et de maitriser des risques de dérives.

LLM, confiance et performance : étude de cas d’une solution d’intelligence économique
Chapitre de livre

Nesvijevskaia Anna, Stefan Berechet

Dans Epron Benoit, Broudoux Evelyne, Chartron Ghislaine,  Information et intelligence artificielle : Opportunités et risques.. 2025,  Belgique : De Boeck Supérieur

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2024

L’analyse comportementale comme nouveau régime de vérité dans les Organisations ? Etude de cas d’un projet Data Science dans le secteur financier.
Chapitre de livre

Nesvijevskaia Anna, Béatrice Arruabarrena

Dans Camila Pérez Lagos, Rania Aoun, Mehdi Ghassemi,  Big Data et influence : stratégies, design, éthique et régulation.. 2024,  Bruxelles : Peter Lang Editions

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Éthique du Nudging algorithmique/IA : approche socio-anthropologique du design comportemental en data sciences, Arruabarrena et Nesvijevskaia
Article scientifique

Nesvijevskaia Anna

Interfaces Numériques, Éthique et numérique au XXIème siècle. Regards interdisciplinaires compréhensifs, normatifs et critiques. Partie 2, 2024 , vol.  13, no  1

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2023

Regards croisés sur les métiers de la conformité et de la lutte contre la fraude
Rapport

Nesvijevskaia Anna

2023,  Paris : Quinten Finance,  124  p.

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2021

DATABOOK : a standardised framework for dynamic documentation of algorithm design during Data Science projects
Article scientifique

Nesvijevskaia Anna

IASSIST Quarterly, 2021 , vol.  45, no  2

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The accuracy versus interpretability trade-off in fraud detection model
Article scientifique

Nesvijevskaia Anna, Jean-Daniel Zucker, Pauline Guilmin, Sophie Ouillade

Cambridge University Press, Data & Policy, 2021 , vol.  3

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2019

Phénomène Big Data en entreprise : processus projet, génération de valeur et Médiation Homme-Données
Thèse de doctorat

Nesvijevskaia Anna

2019,  Paris : Conservatoire National des Arts et Métiers

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2015

La controverse épistémologique Big Data face à la réalité de l'appropriation de nouveaux paramètres par les acteurs métier en entreprise
Chapitre de livre

Nesvijevskaia Anna

Dans Chartron Ghislaine, Broudoux Evelyne,  Big Data, Open Data : quels objectifs ? quels enjeux ?. 2015,  Rabat : De Boeck Supérieur

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2026

Multi-Agent Detection Against Cyberfraud Using Multimodal Lures
Conférence

Nesvijevskaia Anna, Guillod Pierre

15th International Counter Fraud, Cybercrime and Forensic Accounting Conference, 17.06.2026 - 18.06.2026, Portsmouth, UK

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Humains, données, IA : vers de nouvelles médiations
Conférence

Nesvijevskaia Anna

Séminaire Data, Document, Médiations, 03.06.2026 - 03.06.2026, Conservatoire National des Arts et Métiers - Paris

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2025

AI and Informational Deluge: Confronting some Essential Questions.
Conférence

Nesvijevskaia Anna

WYSS - World Young Scientist Summit, 24.10.2025 - 26.10.2025, Wenzhou, China

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LLM, confiance et performance : étude de cas d'une solution d'intelligence économique
Conférence ArODES

Anna Nesvijevskaia, Stefan Berechet

Information et intelligence artificielle: opportunités et risques. Actes du colloque "Document numérique et société", Genève, 2024

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Résumé:

Cet article vise trois objectifs: dresser un état de l'art des métriques spécifiques aux LLM, confronter cet état de l'art à la réalité d'un projet de conception d'une solution d'IE au service de l'innovation pour les entreprises françaises, et tirer les premières conclusions et pistes de réflexion sur l'évaluationde la performance des solution IE embarquant des LLM. Il pointe une complexité extrême d'évaluation.

Pérenniser le savoir tacite des experts métier à travers les projets d'IA : retours d'expérience.
Conférence

Nesvijevskaia Anna

EGC 2025. Atelier Gestion des connaissances tacites en entreprise : réflexions, retours d’expériences, bonnes pratiques et mauvaises surprises de l’intelligence artificielle., 28.01.2025 - 28.01.2025, Strasbourg

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2024

AI documentation method with Databook: case study of a fraud detection model audit.
Conférence

Nesvijevskaia Anna, Simon Le Mouellic

Data for Policy, 19.07.2024, Imperial College London

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2022

Enjeux de la transparence des algorithmes et de leur conservation pérenne à l’ère de l’Intelligence Artificielle
Conférence

Nesvijevskaia Anna

Séminaire Nouveaux Paradigmes, 08.07.2022, Ecole des Chartes, Paris

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2021

Identifying actionable customer behavior through advanced analysis of bank transaction data.
Conférence

Nesvijevskaia Anna, Jean-Daniel Zucker, Paul Fogel, Vincent Martenot

2021 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI), 16.12.2021 - 16.09.2025, Las Vegas, United States

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An approach to bridge the gap between state-of-the-art predictive AI algorithms and real-world activity forecasting constraints
Conférence

Nesvijevskaia Anna, Jean-Daniel Zucker, Catherine Lesperance, Edoardo Aliprandi, Valentin Masdeu, Cyril Esnault, Sophie Ouillade

CSCE - The 2021 World Congress in Computer Science, Computer Engineering, and Applied Computing American Council on Science & Education, 26.07.2021 - 29.07.2021, Las Vegas, United States

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2014

Quantified Self et Big Data en assurance
Conférence

Nesvijevskaia Anna, Béatrice Arruabarrena

XIXème Congrès de la Sfsic, 04.06.2014 - 06.06.2014, Toulon

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Epistémologie Big Data
Conférence

Nesvijevskaia Anna

Séminaire : Big Data, fouille de données dans les domaines scientifiques, 28.05.2014, INTD - Conservatoire National des Arts et Métiers, Paris

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