Contribution à l’optimisation du processus de due diligence réputationnellepar l’automatisation : applicationau seinde KPMG

dc.contributor.authorBenhadji Serradj, Driss
dc.contributor.otherNoual, Nadjwa, Directeur de thèse
dc.date.accessioned2022-11-13T09:10:54Z
dc.date.available2022-11-13T09:10:54Z
dc.date.issued2019
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management Industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019fr_FR
dc.description.abstractKPMG est un réseau international de cabinets d’audit, d'expertise comptable et de conseil exerçant dans plusieurs pays. Le département Deal Advisory est chargé des missions de fusions et acquisitions en intervenant en tant qu’accompagnateur de la transaction. Au sein de ce dernier, l’équipe « Recherche et Stratégie » s’intéresse à la réputation en ligne des entreprises en faisant une analyse sur ses différents indicateurs dans le but de la valoriser et l’intégrer comme paramètre essentiel de décision de l’investisseur. Ce processus est appelé « Due Diligence réputationnelle ». C’est dans le cadre de l’optimisation de ce dernier que s’inscrit notre projet. Pour ce faire, le processus a, d’abord, été formalisé, un diagnostic a été fait, les tâches critiques détectées ce qui nous a mené à implémenter des automatisations en utilisant des programmes informatiques et de l’apprentissage machine pour pouvoir traiter un nombre de données considérable en un temps réduit tout en prenant en compte l’aspect organisationnel pour pouvoir délivrer des rapports de réputation en ligne de qualité avec des ressources optimales.fr_FR
dc.identifier.otherEP00052
dc.identifier.urihttps://repository.enp.edu.dz/handle/123456789/10654
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectFusions & acquisitionfr_FR
dc.subjectDue diligence réputationnellefr_FR
dc.subjectOptimisationfr_FR
dc.subjectAutomatisationfr_FR
dc.subjectMachine learningfr_FR
dc.titleContribution à l’optimisation du processus de due diligence réputationnellepar l’automatisation : applicationau seinde KPMGfr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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