Mesure de la performance et prédiction de la rentabilité des agences bancaires par l'intelligence artificielle et la business intelligence : application à la société générale Algérie

dc.contributor.authorBerrabah, Hamza
dc.contributor.authorNourine, Billel
dc.contributor.otherArki, Oussama, Directeur de thèse
dc.contributor.otherHamana, Youcef, Directeur de thèse
dc.date.accessioned2024-11-04T08:23:58Z
dc.date.available2024-11-04T08:23:58Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science et Intelligence Artificielle : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024fr_FR
dc.description.abstractLe secteur bancaire algérien, en constante évolution, nécessite des outils efficaces pour mesurer et améliorer la performance de ses agences. Société Générale Algérie (SGA), filiale du groupe mondial Société Générale, doit relever ces défis pour rester compétitive. Ce projet de fin d’études propose un modèle d’analyse de la performance et de prédiction de la rentabilité des agences bancaires de SGA, intégrant la Business Intelligence, l’analyse statistique et la modélisation prédictive. L’objectif est de proposer un système d’aide à la décision stratégique, permettant d’évaluer avec précision la performance actuelle à travers des indicateurs clés de performance (KPIs) et de développer des modèles prédictifs robustes pour estimer la rentabilité future des agences, renforçant ainsi la compétitivité de SGA dans un marché de plus en plus digitalisé et exigeantfr_FR
dc.identifier.otherEP00819
dc.identifier.urihttps://repository.enp.edu.dz/handle/123456789/11086
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectPerformancefr_FR
dc.subjectPrédictionfr_FR
dc.subjectRentabilitéfr_FR
dc.subjectKPIsfr_FR
dc.subjectBusiness Intelligencefr_FR
dc.subjectModélisationfr_FR
dc.titleMesure de la performance et prédiction de la rentabilité des agences bancaires par l'intelligence artificielle et la business intelligence : application à la société générale Algériefr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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