Science du management

Vidéo: Les blockchains : ce que la science du management peut apporter [Olivier Lasmoles]

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La science de la gestion est un excellent domaine pour les personnes qui aiment vraiment analyser les problèmes et construire des modèles mathématiques pour développer des solutions. De solides connaissances en statistiques, en gestion de bases de données et en programmation informatique sont les conditions préalables normales. Un domaine connexe est la science des données.

Wall Street est particulièrement épris des soi-disant «quants» ou experts quantitatifs, mais toutes les industries peuvent bénéficier de leurs compétences. Un domaine en pleine croissance est celui de l'intelligence artificielle (IA), également appelée systèmes experts. L'objectif est de construire des modèles qui reproduisent les processus décisionnels complexes d'experts dans divers domaines. De tels modèles, s'ils sont construits correctement, peuvent faire le travail d'armées d'experts.

Les banques s'efforcent d'affiner les modèles de notation du crédit qui évaluent la solvabilité des demandeurs de prêts et de cartes de crédit. Il s'agit d'une forme de système expert.

Les compagnies d'assurance ont leurs propres systèmes de notation qui évaluent les candidats aux polices et déterminent s'ils doivent être acceptés et à quelles primes. Il s'agit d'un autre type de système expert.

Les sociétés de courtage sont intéressées par des modèles qui prédisent le niveau de satisfaction d'un client à l'égard de son courtier, suggèrent ce que le courtier pourrait faire pour améliorer et / ou prédisent quels clients sont si mécontents qu'ils courent un danger imminent de fermer leurs comptes.

Compétences requises:

Devenir directeur d'un groupe de sciences de gestion requiert normalement d'excellentes compétences en communication. La clientèle de la science de la gestion est constituée de la population de managers moins compétents sur le plan technique dans l'entreprise. Pour travailler efficacement avec eux, vous devez être en mesure de relier des concepts statistiques complexes dans un anglais sans jargon.

Certaines entreprises voient enfin l'intérêt de créer des pistes parallèles pour les experts techniques qui ne souhaitent pas gérer de grands groupes d'employés.