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

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dc.contributor.author Benhadji Serradj, Driss
dc.contributor.other Noual, Nadjwa, Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2022-11-13T09:10:54Z
dc.date.available 2022-11-13T09:10:54Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.other EP00052
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/10654
dc.description Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management Industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019 fr_FR
dc.description.abstract KPMG 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.language.iso fr fr_FR
dc.subject Fusions & acquisition fr_FR
dc.subject Due diligence réputationnelle fr_FR
dc.subject Optimisation fr_FR
dc.subject Automatisation fr_FR
dc.subject Machine learning fr_FR
dc.title Contribution à l’optimisation du processus de due diligence réputationnellepar l’automatisation : applicationau seinde KPMG fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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