Certification professionnelle

- Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention
- Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine

Étude de cas (individuelle ou en groupe) sur une entreprise ou d’une industrie spécifique dans le but d’identifier comment les changements technologiques et les usages numériques ont affecté ce domaine. Cela inclut l'évaluation de l'impact sur les modèles commerciaux, les processus de travail, la gestion des données, etc.

- Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l’avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d’études, comme base d’une pensée originale
- Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l’interface de plusieurs domaines 
- Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines
- Apporter des contributions novatrices dans le cadre d’échanges de haut niveau, et dans des contextes internationaux
- Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d’une demande ou d’une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la réglementation

Procéder à une analyse sectorielle d'entreprise basée sur une étude de cas réelle ou fictive. Le candidat effectue des recherches supplémentaires à partir de sources externes et formule différentes stratégies pour l'intégration de la data et / ou l'IA au sein de l'entreprise.

- Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation
- Communiquer à des fins de formation ou de transfert de connaissances, par oral et par écrit, en français et dans au moins une langue étrangère

Le candidat doit rédiger des documents, tels que des rapports ou des guides d'instruction, en français et dans au moins une langue étrangère (par défaut l’anglais). L'évaluation se base sur la clarté de la rédaction, la précision de l'information et la maîtrise des langues.

- Gérer des contextes professionnels ou d’études complexes, imprévisibles et qui nécessitent des approches stratégiques nouvelles

- Prendre des responsabilités pour contribuer aux savoirs et aux pratiques professionnelles et/ou pour réviser la performance stratégique d'une équipe

- Conduire un projet (conception, pilotage, coordination d’équipe, mise en œuvre et gestion, évaluation, diffusion) pouvant mobiliser des compétences pluridisciplinaires dans un cadre collaboratif 

- Analyser ses actions en situation professionnelle, s’autoévaluer pour améliorer sa pratique dans le cadre d'une démarche qualité

- Respecter les principes d’éthique, de déontologie et de responsabilité sociale et environnementale

- Prendre en compte la problématique du handicap et de l'accessibilité dans chacune de ses actions professionnelles

Le candidat est placé dans une posture de chef de projet. Il doit piloter une équipe multidisciplinaire tout en veillant à ce que tous les aspects du projet soient réalisés de manière éthique et responsable, et en tenant compte des questions d'accessibilité et d'inclusion. L'évaluation se base sur l'efficacité avec laquelle le candidat parvient à réaliser le projet et à gérer les défis qui se présentent.

À la suite du projet, le candidat réfléchit sur ses actions et identifie les domaines d'amélioration. Les membres de l'équipe s’évaluent entre eux, en particulier sur leurs performances respectives, leurs rôles dans la promotion des bonnes pratiques et leurs impacts sur l'efficacité de l'équipe. 

- Explorer et évaluer la qualité des données : examiner les ensembles de données pour détecter les anomalies, les valeurs manquantes et les incohérences. Utiliser des techniques d'analyse statistique pour évaluer la distribution et la variabilité. Mettre en place des procédures de validation pour assurer l'intégrité et la fiabilité des données, garantissant ainsi une base solide pour l'analyse.

- Établir une stratégie décisionnelle basée sur les données : analyser les données pertinentes pour identifier les tendances et les modèles. Développer des modèles prédictifs pour simuler différents scénarios et évaluer les résultats potentiels. Formuler des recommandations stratégiques alignées sur les objectifs de l'entreprise, basées sur des insights data-driven, pour guider la prise de décision.

- Manipuler diverses structures de données et utiliser l'algorithmique : travailler avec des structures de données telles que listes, tableaux et dictionnaires. Appliquer des algorithmes pour trier, rechercher et transformer les données. Optimiser les opérations de traitement des données pour améliorer l'efficacité et la performance des applications analytiques.

- Nettoyer et gérer les données : identifier et corriger les erreurs, duplications et valeurs manquantes dans les ensembles de données. Mettre en œuvre des techniques de nettoyage automatisées pour maintenir la qualité des données. Gérer les flux de données pour assurer une mise à jour et une intégrité continues, facilitant leur utilisation dans les analyses futures.

- Visualiser les données : utiliser des outils de visualisation pour créer des graphiques et des tableaux clairs et informatifs. Transformer des données complexes en visualisations compréhensibles pour faciliter l'interprétation. Adapter les visualisations en fonction du public cible pour maximiser l'impact et l'engagement.

- Créer des tableaux de bord avec des outils de business intelligence pour communiquer efficacement et faciliter la prise de décision : concevoir des tableaux de bord interactifs qui synthétisent les données critiques. Intégrer des indicateurs clés de performance pour surveiller les progrès par rapport aux objectifs. Utiliser des plateformes de BI pour personnaliser les vues et fournir des insights en temps réel, soutenant ainsi une prise de décision rapide et éclairée.

Projet de gestion de données : le candidat reçoit un ensemble de données brut avec anomalies et incohérences. Il est évalué sur sa capacité à nettoyer, gérer et évaluer la qualité des données en utilisant des techniques d'analyse statistique. L'objectif est d'améliorer l'intégrité et la fiabilité des données pour une utilisation ultérieure. En outre, le candidat doit démontrer sa maîtrise de la manipulation de diverses structures de données et de l'application d'algorithmes pour optimiser les opérations de traitement des données.

Projet intégratif de business intelligence et stratégie décisionnelle : le candidat doit concevoir un tableau de bord interactif utilisant des outils de business intelligence pour synthétiser et analyser un jeu de données complexe. Ce projet doit intégrer des indicateurs clés de performance pour faciliter la prise de décision. En parallèle, le candidat doit établir une stratégie décisionnelle en fonction des valeurs de ces indicateurs. L'évaluation se base sur la capacité à créer un tableau de bord efficace, la pertinence des informations fournies, la rigueur de l'analyse des données et la qualité des recommandations stratégiques proposées. Cela inclut également la capacité à personnaliser les vues pour différents utilisateurs et à démontrer l'impact des décisions sur les objectifs de l'entreprise.

- Transformer les données grâce aux techniques de feature engineering : analyser les données brutes pour identifier les attributs pertinents et les relations cachées. Créer de nouvelles caractéristiques à partir des données existantes, en utilisant des techniques comme l'encodage, la normalisation et la réduction de dimensionnalité. Sélectionner les caractéristiques les plus significatives pour améliorer la performance du modèle. Utiliser des algorithmes d'apprentissage pour automatiser la sélection des caractéristiques. Tester l'impact des nouvelles caractéristiques sur les performances du modèle et ajuster en conséquence pour optimiser l'apprentissage et la prédiction

- Développer et implémenter un algorithme d'apprentissage (supervisé ou non-supervisé) : concevoir l'architecture de l'algorithme en fonction des objectifs spécifiques. Sélectionner et préparer les données d'entraînement pour garantir la pertinence et la qualité du modèle. Programmer l'algorithme en utilisant des langages de programmation adaptés. Tester et valider les performances à l'aide de scénarios réels. Optimiser les paramètres pour améliorer l'efficacité et la précision. 

- Optimiser un modèle d'IA : analyser les performances du modèle à l'aide de métriques spécifiques pour identifier les points faibles. Ajuster les hyperparamètres, comme le taux d'apprentissage et la taille du batch, pour améliorer la précision et réduire les erreurs. Intégrer des techniques de régularisation, telles que le dropout, pour prévenir le surapprentissage. Tester le modèle sur des jeux de données de validation pour évaluer l'efficacité des ajustements. Répéter le processus d'itération jusqu'à atteindre une performance optimale, tout en garantissant la généralisation du modèle sur de nouvelles données.

- Entraîner et ajuster un modèle d'intelligence artificielle générative, en utilisant le RAG : choisir une architecture de modèle adaptée, comme Retrieval-Augmented Generation (RAG), qui combine génération de texte et récupération d'informations pour enrichir le contenu. Préparer un ensemble de données diversifié, comprenant à la fois des données structurées et non structurées. Configurer les paramètres du modèle, lancer l'entraînement et intégrer des modules de récupération pour améliorer la pertinence des résultats. Évaluer la performance en utilisant des métriques spécifiques, ajuster les hyperparamètres et affiner le processus de récupération pour optimiser la qualité des réponses générées. Tester dans des scénarios réels pour garantir robustesse et cohérence.

- Implémenter et exécuter des modèles d’intelligence artificielle hébergés dans le cloud : migrer les infrastructures et applications vers des plateformes cloud pour bénéficier d'une échelle flexible et d'une disponibilité accrue. Utiliser des services cloud pour le stockage, le traitement et l'analyse de grandes quantités de données. Optimiser les coûts opérationnels en ajustant les ressources selon les besoins. Mettre en place des solutions de sécurité robustes pour protéger les données et garantir la conformité réglementaire. Faciliter la collaboration et l'innovation grâce à des outils cloud intégrés, permettant aux équipes de travailler en temps réel de manière efficace et sécurisée.

Le candidat doit développer et implémenter un algorithme d'apprentissage (supervisé ou non-supervisé) en concevant son architecture, en préparant les données d'entraînement et en programmant l'algorithme avec des langages adaptés. 

Une fois développé, le candidat optimise son modèle d'IA en analysant ses performances, ajustant les hyperparamètres et en intégrant des techniques de régularisation pour prévenir le surapprentissage. Il est évalué sur sa capacité à tester le modèle sur des données de validation et à itérer jusqu'à une performance optimale, démontrant la généralisation du modèle sur de nouvelles données.

L'évaluation repose sur la capacité à tester, valider et optimiser l'algorithme pour améliorer son efficacité et sa précision. 

Un projet final évalue la capacité du candidat à intégrer les concepts clés de l'IA générative, notamment l'entraînement et l'ajustement d'un modèle utilisant les techniques de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Le candidat doit concevoir une architecture adaptée, implémenter RAG pour des interactions multi-étapes et utiliser des technologies pour le déploiement à grande échelle. L'optimisation des processus de récupération et le déploiement d'une solution RAG pour un cas pratique sont essentiels, tout comme la création d'un graphe d'agents avec LangGraph. Le projet doit démontrer l'évaluation des performances, l'ajustement des hyperparamètres et la capacité à résoudre des défis techniques, avec une présentation finale intégrant des retours collaboratifs.

- Analyser un marché et son environnement concurrentiel : évaluer les tendances du marché, identifiant les forces motrices, les inhibiteurs de marché et les barrières à l’entrée. Étudier les concurrents pour comprendre leurs stratégies, et anticiper la venue de nouveaux entrants. Utiliser ces informations pour anticiper les mouvements du marché et adapter les stratégies de l'entreprise pour renforcer sa position compétitive.

- Analyser un business model numérique, type SaaS ou plateforme : évaluer les sources de revenus, la structure de coûts et la proposition de valeur. Analyser l'acquisition et la rétention des utilisateurs, ainsi que l'évolutivité du modèle. Identifier les opportunités et les risques pour optimiser la croissance et la rentabilité.

- Effectuer le diagnostic financier d'une entreprise : analyser les états financiers pour calculer les ratios de rentabilité, liquidité et solvabilité. Identifier les tendances et anomalies pour diagnostiquer la santé financière. Comparer avec des normes sectorielles pour fournir des recommandations sur l'optimisation des performances financières et opérationnelles.

- Réaliser une analyse marketing stratégique basée sur les 7P : évaluer la capacité du Produit à répondre aux besoins clients, ajuster le Prix pour optimiser la compétitivité et la rentabilité. Analyser la Place pour garantir l'accessibilité, et développer des Promotions efficaces pour stimuler la demande. Examiner les Processus pour assurer une expérience client fluide, optimiser les Personnes impliquées pour renforcer le service et évaluer l'Évidence physique pour garantir une image de marque cohérente. Utiliser ces insights pour affiner la stratégie marketing, maximiser l'impact commercial et renforcer la position sur le marché.

- Identifier les leviers de durabilité de l'entreprise : analyser les processus pour repérer les opportunités d'amélioration durable dans le modèle d’affaire, en particulier l’opportunité de rendre ce dernier davantage circulaire. S’initier au calcul d’empreinte carbone simplifié, et développer des stratégies pour réduire l'empreinte carbone tout en optimisant l'utilisation des ressources.

Le candidat doit analyser un marché spécifique et son environnement concurrentiel. Il est évalué sur sa capacité à évaluer les tendances du marché, à comprendre les stratégies des concurrents, à anticiper l'arrivée de nouveaux acteurs sur le marché et à proposer des stratégies pour renforcer la position concurrentielle de l'entreprise.

Le candidat doit réaliser une analyse marketing stratégique en utilisant le modèle des 7P. Il est évalué sur sa capacité à évaluer l'adéquation du Produit aux besoins des clients, ajuster le Prix pour optimiser compétitivité et rentabilité, et analyser la Place pour garantir l'accessibilité. Il doit développer des Promotions efficaces pour stimuler la demande, examiner les Processus pour une expérience client fluide, optimiser les Personnes pour renforcer le service et évaluer les Preuves physiques pour garantir une image de marque cohérente. L'évaluation repose sur l'utilisation de ces insights pour affiner la stratégie marketing, maximiser l'impact commercial et renforcer la position sur le marché.

Le candidat doit analyser un business model numérique spécifique, comme le SaaS ou une plateforme. Il doit évaluer les sources de revenus, la structure des coûts, l'acquisition et la rétention des utilisateurs, et l'évolutivité du modèle. L'évaluation se base sur la capacité du candidat à identifier les opportunités et les risques et à proposer des stratégies pour optimiser la croissance et la rentabilité.

Le candidat doit réaliser un diagnostic financier d'une entreprise spécifique. Il est évalué sur sa capacité à analyser les états financiers, à calculer les ratios financiers, à identifier les tendances et les anomalies et à comparer les performances de l'entreprise avec les normes sectorielles. L'évaluation se concentre également sur la pertinence des recommandations du candidat pour optimiser les performances financières et opérationnelles de l'entreprise.

Le candidat doit identifier les leviers de durabilité au sein d'une entreprise en analysant les processus pour améliorer le modèle d'affaire et le rendre plus circulaire. L'évaluation porte sur sa capacité à s'initier au calcul de l'empreinte carbone simplifié et à développer des stratégies pour réduire cette empreinte tout en optimisant l'utilisation des ressources. Les recommandations doivent viser une intégration efficace des pratiques durables et circulaires.

- Analyser les processus de gestion des données pour assurer la conformité au RGPD : cartographier les flux de données personnelles au sein de l'organisation pour identifier les traitements soumis au RGPD et évaluer les risques associés. Mettre en place des politiques de protection des données et former les équipes aux pratiques de conformité. Superviser les audits réguliers, corriger les lacunes identifiées et documenter les démarches pour garantir la transparence avec les parties prenantes.

- Identifier les risques, biais et limites des modèles de données et d'IA : analyser les jeux de données et les architectures de modèles pour détecter les biais algorithmiques, les risques de surapprentissage et les zones d'incertitude. Évaluer les impacts potentiels de ces limites sur les décisions métiers et les parties prenantes concernées. Proposer des mesures correctives ou des garde-fous méthodologiques et intégrer des principes éthiques dans les processus de développement et de déploiement.

- Gérer le projet d'intelligence artificielle (cahier des charges, budget, ressources) : définir les objectifs, les livrables et les critères de succès du projet en lien avec la stratégie de l'organisation. Établir un budget détaillé, allouer les ressources humaines et techniques, et coordonner les équipes multidisciplinaires pour assurer l'atteinte des jalons. Surveiller l'avancement, ajuster les plans en fonction des aléas et assurer la documentation continue du projet pour faciliter le suivi et la communication.

- Communiquer avec impact en mobilisant des récits fondés sur les données pour créer de la confiance et de la compréhension autour d'un projet IA : construire des narratifs structurés articulant données probantes, enjeux métiers et bénéfices attendus, afin de rendre le projet IA accessible et crédible auprès d'audiences variées. Sélectionner les visualisations et les supports adaptés au contexte pour renforcer la lisibilité du message et l'engagement de l'auditoire. Adapter le registre et le niveau de détail selon l'interlocuteur, en maintenant la rigueur factuelle nécessaire à l'instauration d'un climat de confiance.

- Convaincre des parties prenantes internes ou externes de la valeur d'une solution IA en articulant arguments métiers et preuves chiffrées : identifier les leviers de valeur d'une solution IA (gains de productivité, réduction des risques, nouvelles opportunité) et les traduire en indicateurs financiers et opérationnels compréhensibles par les décideurs. Structurer une argumentation rigoureuse combinant analyse coût-bénéfice, retours d'expérience et preuves de concept pour emporter l'adhésion. Anticiper les objections et adapter le discours en fonction des intérêts spécifiques de chaque partie prenante.

- Simplifier sans dénaturer les messages techniques pour fédérer les acteurs opérationnels d’un projet data sur une vision commune : reformuler les concepts techniques complexes en termes opérationnels clairs, sans perdre la précision nécessaire à une prise de décision éclairée. Faciliter les échanges entre profils techniques et non techniques au sein d'une équipe projet, en assurant une compréhension partagée des hypothèses, des contraintes et des objectifs. Produire des synthèses et des supports de référence qui servent de socle commun tout au long du cycle de vie du projet.

Le candidat reçoit un dossier décrivant les traitements de données et un modèle d'IA déployés au sein d'une organisation fictive ou réelle. Il cartographie les flux de données personnelles, évalue la conformité au RGPD, identifie les biais algorithmiques, les limites méthodologiques et les risques associés au déploiement. Il produit un rapport structuré formulant des mesures correctives hiérarchisées et intégrant des recommandations éthiques. L'évaluation porte sur la rigueur de l'analyse, la pertinence et la faisabilité des mesures proposées, et la qualité de la documentation.

Le candidat gère un projet d'intelligence artificielle fictif depuis le cadrage initial jusqu'au suivi de mise en œuvre : définition des objectifs et livrables, élaboration du budget, coordination des ressources multidisciplinaires et adaptation du plan face aux contraintes. Il prépare ensuite une présentation orale à destination de parties prenantes aux profils variés (direction, équipes métiers, partenaires externes), en mobilisant des récits fondés sur les données, des preuves chiffrées et une argumentation articulant valeur métier et enjeux techniques simplifiés. L'évaluation porte sur la cohérence du pilotage, la qualité de la documentation produite, l'impact et la clarté du message délivré, et la capacité à convaincre sans dénaturer les éléments techniques.

- Implémenter une stratégie marketing à l'ère du marketing digital en élaborant des campagnes intégrant SEO, et SEA. Personnaliser les messages pour différents segments de clientèle. Mesurer l'efficacité à l'aide d'indicateurs de performance, et ajuster les stratégies en fonction des données pour maximiser l'engagement et le retour sur investissement.

- Automatiser les tâches pour améliorer l'efficacité opérationnelle : identifier les processus répétitifs et chronophages. Déployer des solutions technologiques comme l'automatisation robotisée des processus (RPA) pour réduire les erreurs humaines, accélérer les opérations et libérer les ressources pour des tâches à valeur ajoutée, améliorant ainsi l'efficacité globale.

- Optimiser la chaîne d'approvisionnement : mettre en œuvre des solutions d’intelligence artificielle pour affiner la planification de la demande avec précision, gérer l'inventaire pour équilibrer les niveaux de stock et minimiser les coûts. Améliorer la logistique pour garantir des livraisons efficaces et réduire les délais, tout en intégrant des technologies avancées pour augmenter la réactivité et l'efficacité opérationnelle.

- Optimiser les processus de valorisation d'entreprise : utiliser des analyses de données avancées pour évaluer les actifs tangibles et intangibles, projeter les flux de trésorerie futurs et estimer la valeur actuelle nette. Analyser les tendances du marché et les données comparatives pour affiner les évaluations, en prenant en compte les facteurs de risque et de croissance. Intégrer ces informations pour fournir des valorisations précises, soutenir les négociations de fusion et acquisition.

- Construire un budget optimisé avec la data : s’appuyer sur des modèles prédictifs pour prévoir revenus et dépenses, intégrant tendances historiques et prévisions économiques. Aligner le budget sur les objectifs stratégiques, ajuster les ressources selon les priorités.

Le candidat développe un plan de marketing digital complet pour une entreprise fictive ou réelle, incluant SEO, SEA et la personnalisation des messages pour différents segments de clientèle. Le plan fait l’objet d’un rapport qui sera présenté à l’oral devant un jury dans lequel figure a minima un professionnel du secteur. Le plan est évalué sur son originalité, sa cohérence et l'utilisation efficace des données pour l'optimisation du ROI.

Le candidat analyse les processus opérationnels d'une entreprise fictive ou réelle et propose des solutions d'automatisation appropriées. Il propose un exemple de mise en œuvre avec les outils appropriés. L'évaluation se fera sur la pertinence des processus sélectionnés pour l'automatisation et la capacité à automatiser le processus sélectionné.

Le candidat élabore un plan d’action pour optimiser la chaîne d'approvisionnement d'une entreprise ou réelle en utilisant des solutions d'IA. Il sera évalué sur sa capacité à équilibrer efficacement les niveaux de stock et minimiser les coûts et respecter les délais.

Le candidat est invité à réaliser une valorisation complète d'une entreprise fictive ou réelle via la méthode des multiples, les DCF, ou tout autre méthode pertinente vue en formation. Il sera évalué sur l’exactitude du modèle et sa mise en œuvre méthodologique. 

Le candidat doit développer un budget prévisionnel pour une entreprise fictive ou réelle en s’appuyant sur des modèles prédictifs. Il sera évalué sur l'exactitude de ses prévisions et sa capacité à aligner le budget sur les objectifs stratégiques.

- Optimiser les processus de valorisation d'entreprise : utiliser des analyses de données avancées pour évaluer les actifs tangibles et intangibles, projeter les flux de trésorerie futurs et estimer la valeur actuelle nette. Analyser les tendances du marché et les données comparatives pour affiner les évaluations, en prenant en compte les facteurs de risque et de croissance. Intégrer ces informations pour fournir des valorisations précises, soutenir les négociations de fusion et acquisition.

- Construire un budget optimisé avec les données : utiliser des modèles prédictifs pour prévoir revenus et dépenses, intégrant tendances historiques et prévisions économiques. Aligner le budget sur les objectifs stratégiques, ajuster les ressources selon les priorités. 

- Exploiter des outils d'analyse de données au service du contrôle de gestion : surveiller et évaluer les indicateurs clés de performance (KPI), tels que les marges bénéficiaires, les coûts variables et fixes. Utiliser ces informations pour identifier les écarts budgétaires, optimiser les processus de reporting financier, et soutenir la prise de décisions stratégiques en alignant les ressources sur les objectifs financiers de l'entreprise.

- Modéliser, prédire et gérer le risque de crédit : examiner les historiques de paiement et les scores de crédit. Analyser les portefeuilles titrisés pour identifier les expositions aux risques, en intégrant des modèles prédictifs pour anticiper les défauts. Mettre en place des tableaux de bord de suivi des risques en temps réel, facilitant des ajustements proactifs et des stratégies d'atténuation pour protéger les actifs financiers et optimiser les performances de l'entreprise.

- Analyser les opportunités d'investissement et structurer des transactions complexes de fusion / acquisition. Concevoir des financements par effet de levier (LBO) en optimisant le mix de capitaux propres et de dette. Évaluer les synergies potentielles et les gains d'efficacité opérationnelle. Conduire des analyses de valorisation et de due diligence pour identifier les risques et les opportunités. Négocier les termes des transactions pour maximiser la valeur pour les actionnaires. Superviser l'intégration post-acquisition pour assurer une transition fluide et atteindre les objectifs financiers et stratégiques.

Le candidat est invité à réaliser une valorisation complète d'une entreprise fictive ou réelle via la méthode des multiples, les DCF, ou tout autre méthode pertinente vue en formation. Il sera évalué sur l’exactitude du modèle et sa mise en œuvre méthodologique. 

Le candidat doit développer un budget prévisionnel pour une entreprise fictive ou réelle en s’appuyant sur des modèles prédictifs. Il sera évalué sur l'exactitude de ses prévisions et sa capacité à aligner le budget sur les objectifs stratégiques.

Le candidat utilise des outils d'analyse de données pour surveiller et évaluer les KPI d'une entreprise fictive ou réelle préalablement définis dans la consigne. L'évaluation sera basée sur l'efficacité des processus de reporting financier et la capacité à aligner les ressources sur les objectifs financiers.

Le candidat analyse les portefeuilles de crédit d'une entreprise fictive ou réelle et utiliser des modèles prédictifs pour anticiper les défauts. L'évaluation portera sur la précision des tableaux de bord de suivi des risques et des stratégies d'atténuation proposées.

Le candidat modélise un financement par LBO pour une entreprise fictive ou réelle, et présente ses conclusions dans un rapport écrit qu’il défend ensuite à l’oral devant a minima un professionnel du secteur. L'évaluation sera basée sur la conception efficace des financements par LBO et l'évaluation des synergies potentielles.

- Améliorer les stratégies de ciblage et de segmentation du marché grâce aux techniques de marketing digital et l’analyse de données web pertinentes. Appliquer des modèles d’intelligence artificielle pour optimiser les performances des campagnes publicitaires et de marketing.

- S’appuyer sur des algorithmes d'intelligence artificielle pour analyser les données d'audience. Identifier les canaux de diffusion les plus efficaces. Prédire les comportements des consommateurs et ajuster les allocations budgétaires en temps réel. Automatiser la sélection des supports médias pour maximiser la portée et l'engagement, tout en améliorant le retour sur investissement des campagnes publicitaires. Adapter les stratégies en fonction des insights continus pour garantir une diffusion optimale des messages publicitaires.

- Analyser les données clients et anticiper leurs besoins grâce à l'intelligence artificielle au service du Customer Relationship Management (CRM). Automatiser les interactions personnalisées pour améliorer l'engagement et la satisfaction client. Identifier les opportunités de vente croisée et de fidélisation grâce à des analyses prédictives. Optimiser les campagnes de marketing relationnel en adaptant les messages et les offres en temps réel, renforçant ainsi la fidélité et augmentant la valeur à vie des clients.

- Identifier des opportunités de croissance pour l’entreprise. Expérimenter des techniques innovantes pour acquérir et fidéliser les utilisateurs. Optimiser les canaux de conversion à travers des tests A/B et des ajustements en temps réel. Exploiter les leviers viraux et les réseaux sociaux pour maximiser la portée. Automatiser les processus de marketing pour augmenter l'efficacité. Mesurer les résultats de manière continue et itérer rapidement pour affiner les stratégies, en s'appuyant sur une culture de l'innovation et de l'agilité pour stimuler une croissance rapide et durable.

Le candidat formule des recommandations sur les stratégies de ciblage et de segmentation d'une entreprise fictive ou réelle en utilisant des techniques de marketing digital et l'analyse de données web. L'évaluation portera sur l'efficacité des modèles implémentés pour optimiser les performances des campagnes.

Le candidat utilise des algorithmes avancés pour analyser les données d'audience d'une entreprise fictive ou réelle. L'évaluation se concentrera sur la capacité à identifier efficacement les canaux de diffusion, prédire les comportements des consommateurs et ajuster les allocations budgétaires.

Le candidat analyse les données CRM d'une entreprise fictive ou réelle et formule des stratégies d’optimisation des ventes pour les clients existants. L'évaluation portera sur la pertinence des interactions automatisées et l'identification des opportunités de vente croisée et de fidélisation.

Le candidat identifie des opportunités de croissance pour une entreprise fictive ou réelle en identifiant et mettant en œuvre une stratégie d’A/B test. L'évaluation se concentrera sur l'efficacité de l'optimisation des canaux de conversion, et la capacité à mesurer les résultats.

- Déterminer l'empreinte carbone d'une entreprise et identifier des stratégies d'atténuation. Utiliser des méthodologies reconnues pour mesurer les émissions de gaz à effet de serre. Analyser les sources d'émissions directes et indirectes. Proposer des actions de réduction, comme l'efficacité énergétique et les énergies renouvelables. Suivre les progrès et ajuster les stratégies pour réduire l'empreinte carbone.

- Modéliser et gérer le risque climatique grâce à des solutions d’intelligence artificielle. Analyser l'impact potentiel des changements climatiques sur les opérations de l'entreprise et ses états financiers. Élaborer des stratégies d'adaptation et de résilience. Intégrer le risque climatique dans la gestion globale des risques pour protéger les actifs et assurer la continuité des activités.

- Conduire le diagnostic RSE d'une entreprise, identifier des leviers stratégiques et les implémenter. Évaluer les performances en matière de responsabilité sociale et environnementale. Développer un plan d'action pour intégrer les pratiques RSE dans la stratégie globale. Superviser la mise en œuvre via l’identification de facteurs clés de succès, et la mesure d’indicateurs clés de performance pour assurer l'amélioration continue.

- Contribuer à formaliser le rapport de comptabilité extra-financière de l'entreprise : collecter et structurer les données environnementales, sociales et de gouvernance. Préparer des rapports conformes aux normes et attentes des parties prenantes. Collaborer avec les départements pour obtenir des informations précises. Assurer la transparence et la responsabilité dans la communication des performances extra-financières.

- Établir une stratégie de gouvernance des données pour la RSE. Développer une structure claire pour la collecte, la gestion et le stockage de ces données. Identifier et mettre en place des procédures pour garantir la conformité avec les normes réglementaires.

Le candidat est chargé de calculer l'empreinte carbone d'une entreprise fictive ou réelle et de proposer des stratégies d'atténuation. L'évaluation portera sur la précision de la mesure des émissions de gaz à effet de serre et l'efficacité ainsi que la faisabilité des actions de réduction proposées.

Le candidat analyse l'impact potentiel des changements climatiques sur les opérations d'une entreprise fictive ou réelle en utilisant des solutions d'IA. L'évaluation se concentrera sur l'élaboration de stratégies d'adaptation et l'intégration du risque climatique dans la gestion globale des risques.

Le candidat conduit un diagnostic RSE pour une entreprise fictive ou réelle et à développe un plan d'action pour intégrer les pratiques RSE. L'évaluation portera la pertinence des leviers stratégiques identifiés et la méthodologie proposée pour mesurer la mise en œuvre.

Le candidat doit contribuer à formaliser le rapport de comptabilité extra-financière de l'entreprise en collectant et structurant les données environnementales, sociales et de gouvernance. L'évaluation porte sur sa capacité à préparer des rapports conformes aux normes et attentes des parties prenantes, collaborer efficacement avec les départements pour obtenir des informations précises, et assurer la transparence et la responsabilité dans la communication des performances extra-financières.

Le candidat conçoit une stratégie de gouvernance des données pour la RSE pour une entreprise fictive ou réelle. L'évaluation portera sur la clarté de la structure développée pour la gestion des données et la conformité avec les normes réglementaires.