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Un bon chercheur c’est quoi ? Un mauvais chercheur c’est quoi ?
27 avril 2021

Un bon chercheur c’est quoi ? Un mauvais chercheur c’est quoi ?

 •  Avis d'expert  • 

Non, nous ne sommes pas dans une reprise (ratée) d’un sketch du célèbre trio comique Les Inconnus, mais bien dans notre univers de la recherche académique. La mesure de la qualité d’un chercheur, autrement appelée la réputation académique, est une quête sans fin (Barbour et Marsall, 2012; Verčič et al., 2016). Williams (2001) parlait déjà des « academostars » en référence aux chercheurs élevés au statut de star par leur université ou leurs pairs. Ont suivi le développement des plateformes pour mesurer ce succès. Ainsi, Researchgate a été créée en 2008, Google Scholar fêtera ses 10 ans en novembre prochain et ORCID a 9 ans maintenant. Ces outils ne sont que la partie émergée de l’iceberg et pourtant, dans bien des cas, les seuls critères de mesure retenus pour parler de la réussite d’un chercheur.

Comment hacker la catastrophe ?
25 avril 2021

Comment hacker la catastrophe ?

La pandémie du Covid-19 est une catastrophe. Mais l’heure est maintenant venue de penser les stratégies et les décisions qui peuvent être issues de l’exploitation de la donnée. C’est dans cette perspective que la revue de Management & Datascience propose un numéro qui montre, à travers quelques articles, comment le pilotage par la donnée permet d’organiser la métamorphose pour #hackezlacatastrophe.

Conception d’un tableau de bord pour suivre la mobilité des parisiens pendant la pandémie
25 avril 2021

Conception d’un tableau de bord pour suivre la mobilité des parisiens pendant la pandémie

La crise sanitaire a complètement bouleversé la mobilité des Français. A travers la collecte et l’analyse de données sur l’épidémie et de la mobilité, on observe une hausse certaine dans l’utilisation du vélo à Paris. Plus précisément, l’usage du vélo a doublé entre 2019 et 2020. Le dashboard réalisé met en évidence des variations dans la fréquentation à vélo en fonction des différentes mesures mises en place par le gouvernement et de l’évolution de l’épidémie. Cet article ouvre également la réflexion à différentes actions pour répondre aux nouveaux enjeux de mobilité des Parisiens. En effet, certaines mesures peuvent être envisagées pour favoriser l’utilisation du vélo pendant cette période de pandémie.

Le télétravail : le catalyseur de nouvelles pratiques managériales ?
22 avril 2021

Le télétravail : le catalyseur de nouvelles pratiques managériales ?

De nombreux experts et observateurs (chercheurs, cabinets de conseil, organismes d’études, etc.) s’accordent à dire qu’il y aura un avant et un après-crise sanitaire en termes de pratiques managériales, notamment avec la diffusion du télétravail dans de très nombreuses entreprises. La durée de la crise sanitaire a ancré de nouvelles façons de travailler qui peuvent s’apparenter désormais à des routines organisationnelles. Même si le télétravail induit des avantages, mais également des inconvénients, les salariés souhaitent que cette pratique soit plus étendue dans l’avenir (Mathieu et al., 2020). Une étude récente de PWC aux États-Unis montre ainsi que 55% des salariés souhaitent disposer d’au moins 3 jours de télétravail et 21% d’entre eux souhaitent être même complètement en télétravail.

Performance des grands projets : deux lectures comportementales
20 avril 2021

Performance des grands projets : deux lectures comportementales

La question de la contre-performance des grands projets, incluant ceux relatifs aux data industrialisés et aux SI, est l’objet de nombreux débats quant à leurs réelles retombées économiques par rapport aux retombées attendues, sans toujours mentionner leurs dépassements récurrents de temps et de budget. Cette contre-performance, une sorte de rendez-vous manqué, interpelle sur ses causes. Deux principes clé, la « hiding hand » et la « planning fallacy », apportent des réponses opposées, qui témoignent d’une controverse majeure entre Albert O. Hirschman, d’un côté, Daniel Kahneman, Amos Tversky et Bent Flyvbjerg, de l’autre. L’article s’intéresse plus spécifiquement aux comportements de projets que ladite controverse met en avant, en concluant sur l’importance d’une étude approfondie de leurs enjeux au plan sociétal, et pas seulement au plan managérial.

Comment utiliser l’intelligence artificielle pour prédire le revenu par mille (RPM) dans la publicité digitale ?
13 avril 2021

Comment utiliser l’intelligence artificielle pour prédire le revenu par mille (RPM) dans la publicité digitale ?

 •  Application  •  Vol.5 N°4

Dans le contexte où la recette des éditeurs en ligne dépend en large partie des revenus publicitaires, prévoir l’évolution du marché devient une tâche importante du Revenue Management. Dans ce cadre, les experts en analyse ont besoin des outils performants afin de réaliser des prévisions fiables sur lesquelles s’appuient les décisions stratégiques.

L’analyse prédictive consiste à exploiter les données historiques et à dessiner ce qui va se passer à l’avenir avec une probabilité. Sur la base des données de Prisma Média, le leader de la presse magazine en France, nous comparons trois méthodes de l’apprentissage automatique les plus utilisées afin de prédire le RPM (ou revenu par mille) dans la publicité digitale.

3 indicateurs clés que la grande distribution devrait surveiller pour satisfaire le consommateur 5.0
10 avril 2021

3 indicateurs clés que la grande distribution devrait surveiller pour satisfaire le consommateur 5.0

En 2020, une des conséquences de la pandémie du coronavirus est l’accélération frappante de l’utilisation du digital dans notre vie quotidienne. Presque tous les secteurs d’activité ont dû revoir leur stratégie numérique, notamment la grande distribution. Celle-ci a dû s’adapter aux nouveaux comportements du “consommateur 5.0” qui, par obligation ou choix, se tournent de plus en plus vers la livraison ou le drive. Ce travail tente de montrer l’impact de 4 indicateurs (la saisonnalité, la pandémie, la mobilité, la météo) sur la demande en livraison et en drive afin de permettre à la grande distribution de répondre, d’ajuster et de prévoir la demande via le canal numérique.

BIP&GO recherche un(e) assistant(e) BI
8 avril 2021

BIP&GO recherche un(e) assistant(e) BI

 •  Actualité  •  Vol.5 N°4

Bip&Go, filiale de Sanef (groupe Abertis) est un des principaux acteurs de la vente d’abonnement au télépéage Liber-t. La société recherche un(e) assistant(e) BI pour un stage de 4 à 6 mois.

Comment le machine learning permet de détecter la fraude bancaire ?
7 avril 2021

Comment le machine learning permet de détecter la fraude bancaire ?

Avec l’explosion des données massives, les banques font désormais appel à la Data Science et au Machine Learning pour détecter et prédire la fraude. Les difficultés du domaine se placent au sein même des données à exploiter, avec pour difficulté principale le déséquilibre des classes. La fraude ne représente qu’une infime partie des transactions bancaires et les modèles de prédiction classiques ne permettent pas de la prédire convenablement. Pour cela, il existe des solutions au problème de déséquilibre des classes. Dans ce sens, cet article a pour objectif d’exploiter les différentes méthodes de détection de fraude bancaire, en passant par le traitement du déséquilibre afin de permettre aux banques de mieux les combattre.

Pourquoi Management & Data Science abandonne l’évaluation en double aveugle ?
5 avril 2021

Pourquoi Management & Data Science abandonne l’évaluation en double aveugle ?

La globalisation du secteur académique, conjuguée à une accélération sans précédent de la transformation digitale, implique de repenser en profondeur le rôle des revues scientifiques (Mamavi et Zerbib, 2020). C’est en tout cas la conviction de Management & Data Science, une plateforme ouverte de création et de diffusion de la connaissance sur le thème de la transformation digitale. Management & Data Science offre une alternative concrète à la logique du “publish or perish” (Mamavi et Zerbib, 2019) en permettant une reconnaissance de nos auteurs via les altmetrics. La ligne éditoriale de notre revue défend un positionnement fondé sur la rigueur, la pertinence, la vitesse et l’impact alternatif. Management & Data Science estime qu’une étude peut être qualifiée de scientifique dès lors qu’elle répond à au moins deux critères fondamentaux : la transparence et la reproductibilité. Or, le double aveugle ne nous semble pas ici constituer un moyen incontournable pour évaluer ces deux critères.