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

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dc.contributor.author Berrabah, Hamza
dc.contributor.author Nourine, Billel
dc.contributor.other Arki, Oussama, Directeur de thèse
dc.contributor.other Hamana, Youcef, Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2024-11-04T08:23:58Z
dc.date.available 2024-11-04T08:23:58Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.other EP00819
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11086
dc.description Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024 fr_FR
dc.description.abstract 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 fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject Performance fr_FR
dc.subject Prédiction fr_FR
dc.subject Rentabilité fr_FR
dc.subject KPIs fr_FR
dc.subject Business Intelligence fr_FR
dc.subject Modélisation fr_FR
dc.title 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 fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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