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Titre: 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
Auteur(s): Berrabah, Hamza
Nourine, Billel
Arki, Oussama, Directeur de thèse
Hamana, Youcef, Directeur de thèse
Mots-clés: Performance
Prédiction
Rentabilité
KPIs
Business Intelligence
Modélisation
Date de publication: 2024
Résumé: Le 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 exigeant
Description: Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024
URI/URL: http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11086
Collection(s) :Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle

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