| Titre : | Contribution à l’optimisation du processus de due diligence réputationnellepar l’automatisation : applicationau seinde KPMG |
| Auteurs : | Driss Benhadji Serradj, Auteur ; Nadjwa Noual, Directeur de thèse |
| Type de document : | document électronique |
| Editeur : | [S.l.] : [s.n.], 2019 |
| Format : | 1 fichier PDF (2.7 Mo) / ill. |
| Note générale : |
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management Industriel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019
Bibliogr. f. 67 - 68 . Annexe f. 69 - 71. Mémoire confidentiel jusqu'à juillet 2022 |
| Langues : | Français |
| Index. décimale : | PI01319 |
| Tags : | Fusions & acquisition ; Due diligence réputationnelle Optimisation Automatisation Machine learning. |
| Résumé : | 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. |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité | Spécialité | Etat_Exemplaire |
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| PI01319 | Ressources électroniques | Bibliothèque centrale | Projet Fin d'Etudes | Disponible | Management_Industriel | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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Confidentiel URL
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