Cours AOT5322 – Systèmes décisionnels et systèmes intelligents

1er cycle
3 crédits
Analytique, opérations et technologies de l'information
Technique

Objectifs

L’objectif de ce cours est d’approfondir la connaissance et l’utilisation des méthodes et des technologies de prise de décision. Parmi celles-ci, on trouve les Systèmes interactifs d’aide à la décision, les Systèmes intelligents d’affaires (BIS), les systèmes experts, ainsi que les systèmes basés sur l’intelligence artificielle. Une attention particulière sera portée sur les tableaux de bord comme outils d’évaluation de la performance stratégique. Ces tableaux de bord s’alimentent à partir d’informations provenant de diverses sources, ayant été préparées pour la prise de décision, se trouvant souvent dans des entrepôts de données mises en valeur à l’aide de traitements analytiques en ligne (de type Traitement analytique en ligne ou  Online Analytical Processing – OLAP) et de l’exploration des données (data mining). Le tout est présenté dans un contexte organisationnel.


À l’issue de ce cours, la personne étudiante sera en mesure de :


  • Comprendre les concepts concernant la prise de décision en milieu organisationnel.
  • Connaître les bonnes pratiques quant à la gestion de l’informatique décisionnelle.
  • Modéliser l’information pour faciliter la prise de décision.
  • Préparer l’information pour faciliter la prise de décision à l’aide d’outils d’extraction, de transformation et de chargement.
  • Visualiser l’information à l’aide d’outils OLAP.
  • Maîtriser les bonnes pratiques quant à l’utilisation de l’exploration des données et de l’intelligence artificielle (IA) pour la prise de décision en organisation.

Sommaire du contenu

Les thèmes suivants sont abordés dans le cours :


  • Concepts de prise de décision dans un milieu organisationnel.
  • Conception d’indicateurs.
  • Tableaux de bord informatifs et de gestion de la performance.
  • Entreposage des données.
  • Modélisation dimensionnelle.
  • Préparation des données avec des outils d’extraction, de transformation et de chargement.
  • Visualisation de données avec des outils OLAP.
  • Pratiques d’exploration des données pour la prise de décision.
  • Pratiques d’utilisation de l’intelligence artificielle pour la prise de décision.

Modalité d’enseignement

Cours magistraux, études de cas, exercices en laboratoire, interventions professionnelles.