ICTO

Information and Communication Technologies
in Organizations and Society

Cours
"Méthodes quatitatives"

 
Les méthodologies quantitatives sont aujourd’hui largement utilisées pour aider les managers à améliorer leur décisions. Depuis toujours, elles ont été considérées comme l’école dominante en sciences de gestion. Que ce soit en Marketing, en Stratégie, en Organisation, en Entreprenariat, en Ressources Humaines, en Système d’Information, en Finance ou en Comptabilité-Contrôle-Audit, il s’agit de tester des modèles de causalité complexes qui mettent en relation plusieurs variables et/ou construits latents. Un construit latent et/ou une variable latente sont des concepts théoriques qui ne sont pas directement observables ou mesurables comme en physique ou en sciences de la nature. Ils sont estimés ou déduits d’un certain nombre de variables observées ou manifestes. Mais, malgré leur utilisation croissante dans la recherche en sciences de gestion, la capacité à détecter et à évaluer avec précision les effets qui relient les variables latentes reste difficile. En effet, à cause de la puissance de ces outils, leur utilisation suppose des connaissances statistiques pointues afin qu’elles soient appliquées de façon pertinente.
L’objectif de ce cours de trente-six heurs est de familiariser les futurs managers avec les principes de base des outils d'aides à la décision quantitative. Ainsi, les différents types de modélisation seront présentés. En adoptant une logique de complexité progressive, nous approfondissons leurs atouts et leurs limites et nous les mettrons en œuvre en utilisant les logiciels adéquats. Nous comparerons également les différentes méthodes d’estimation.
 

  L’agenda du cours

I. Introduction aux Méthodes quantitatives

Séance 1

         Retour aux sources (Back to basics)

 Les concepts de base des méthodologies quantitatives

 

•  Opérationalisation des concepts
•  Les bases des statistiques descriptives
•  Les statistiques multivariées :
     -Les méthodes explicatives
     -Les méthodes descriptives

Séance 2     

            Des statistiques descriptives et multi-variées  aux statistiques de deuxième génération

 Introduction aux Equations Structurelles

• Terminologie
• Principes de base des équations structurelles
• Formules en Equations Structurelles
• Exemple d’un modèle simple

  Séance 3         

          La modélisation structurelle par les co-variances  (l’approche LISREL) et par les variances (l’approche PLS)

• La modélisation structurelle par les covariances

  - Les principes de base

- Un exemple d’application à l’aide d’AMOS

• L’approche PLS

  - Les principes de base

            - Un exemple d’application à l’aide de SmartPLS

• Comparaison des deux approches

Séance 4    

  

  Estimation des modèles de types B et C
•   Mobilisation des construits formatifs

•   Validation des construits réflexifs v/s formatifs

•   Exemple  d’application à l’aide de SmartPLS et d’AMOS

Décision Stratégiques

I.  Méthodes rationnelles 

II. Méthodes réalistes

DESCRIPTIF DU COURS (objectifs et plan) :

  • Enjeux et objectifs :

L'analyse des données est l'élément vital de toutes décisions stratégiques au sein des entreprises. En effet, il est peut-être facile d’isoler les bonnes connaissances nécessaires pour une bonne décision en supply chain mais il est beaucoup plus difficile d’identifier les compétences associées à cette tâche. Pour cela, il devient primordial de préparer les futurs managers à ces situations stratégiques en développant les compétences nécessaires pour entreprendre des initiatives stratégiques au niveau de la supply chain.

Ce cours vise à doter les étudiants des capacités nécessaires pour comprendre comment l’analyse des données peut aider les entreprises à améliorer leurs performances opérationnelles. Le cours permettra également aux étudiants de résoudre des problèmes stratégiques en utilisant des techniques avancées de traitement du big data.

 

Séance 1.  Lien entre la stratégie, les processus, les données et la décision stratégique 

L'objectif de cette séance est d'apprendre à dessiner et d'analyser les processus en utilisant un logiciel

Logiciel

Comment utiliser ARIS 

Cas 1

How FedEx sort their packages and process

 
MISSION

1. Votre mission durant la séance de TD1 est de dessiner et d'analyser les processus de FedEx en utilisant un software  (exemple Aris) ou un autre logiciel.

2. Avec votre équipe vous êtes invités à réorganiser ces processus en les  optimisant au maximum tout en utilisant les technologies.

Chap 2. Business Intelligence en pratique (12h)

Cette partie explique les bases du Business Intelligence en se basant sur l’un des BI les plus utilisés sur le marché : le SAP Lumira.

SAP Lumira aidera les étudiants à créer des visualisations de données pour évaluer les risques, renforcer l'efficacité et la visibilité, et déceler les opportunités dans un contexte concurrentiel évolutif.

Link Lumira: https://saplumira.com/

Lumira Data : GBI

Disc Rent 

Best Run Corp

TEAM Mission

Étude de cas: FreshDirect utilise un système BI pour gérer son épicerie en ligne. Votre équipe travaille pour un cabinet de conseil SI et il vous est demandé de s'appuyer sur le cas de FreshDirect afin de comprendre les phases clés associées à une implémentation BI. Veuillez utiliser ppt et envoyer votre proposition par courrier à harfoant @ yahoo.

 

Gaming

ERPSIM

An introduction explaining the basics of the ERPsim Distribution SAP simulation learning game developed by Baton Simulations.
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Jeu du 19-11-2020

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