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Gamification, incitations et analyse comportementale pour la gouvernance des échanges d'information fondée sur les communs numériques // Gamification, Incentives, and Behavioral Analysis for the Governance of Information Exchange Based on Digital Commons

ABG-139650
ADUM-75827
Thesis topic
2026-06-23
Université de Pau et des Pays de l'Adour
Anglet - Nouvelle Aquitaine - France
Gamification, incitations et analyse comportementale pour la gouvernance des échanges d'information fondée sur les communs numériques // Gamification, Incentives, and Behavioral Analysis for the Governance of Information Exchange Based on Digital Commons
  • Computer science
gouvernance des données, autodétermination informationnelle, communs, explicabilité, gouvernance incitative
data governance, informational self-determination, common, explainability, incentive-based governance

Topic description

Cette thèse propose de mieux comprendre et d'améliorer la manière dont les organisations partagent leurs données (par exemple dans l'agriculture ou les services publics). L'idée est d'introduire une forme de « jeu sérieux » : les acteurs sont encouragés à bien partager leurs informations grâce à des récompenses (points, badges, niveaux de confiance) et à des rappels ou sanctions en cas de non‑respect des règles. Les comportements réels de partage sont observés à partir de traces anonymisées (qui partage quoi, avec qui, selon quelles règles) afin d'identifier ce qui fonctionne ou bloque. Des outils d'intelligence artificielle aident à analyser ces pratiques, à ajuster les incitations et à expliquer clairement les décisions prises. L'objectif final est de créer un climat de confiance qui pousse à partager plus et mieux, au bénéfice du territoire, de ses habitants et de ses entreprises.
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This thesis aims to better understand and improve the way organizations share their data (for example, in agriculture or public services). The idea is to introduce a form of “serious game”: participants are encouraged to share their information effectively through rewards (points, badges, trust levels) and reminders or penalties for noncompliance with the rules. Actual sharing behaviors are observed using anonymized data (who shares what, with whom, and according to which rules) to identify what works and what hinders progress. Artificial intelligence tools help analyze these practices, adjust incentives, and clearly explain the decisions made. The ultimate goal is to create a climate of trust that encourages more and better sharing, for the benefit of the region, its residents, and its businesses.
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Début de la thèse : 01/10/2026
WEB : https://munier.perso.univ-pau.fr/research/projects/isd/

Funding category

Funding further details

Financement d'une collectivité locale ou territoriale

Presentation of host institution and host laboratory

Université de Pau et des Pays de l'Adour

Institution awarding doctoral degree

Université de Pau et des Pays de l'Adour

Graduate school

211 Sciences Exactes et leurs Applications

Candidate's profile

Voir fiche jointe.
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2026-07-09
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