Analyse des données quantitatives
Le cours d’Analyse des données quantitatives a pour objectif d’initier les étudiants aux fondements théoriques et pratiques de l’analyse des données en sciences de gestion. Il aborde la notion de variable et ses différents types, ainsi que la construction des modèles de recherche et des questionnaires.
Les étudiants sont ensuite formés aux principales techniques d’analyse statistique, allant des analyses univariées et bivariées aux méthodes multivariées plus avancées, telles que l’analyse en composantes principales (ACP), la régression et la méthode des moindres carrés partiels appliquée à la modélisation par équations structurelles (PLS-SEM).
Knowledge Management copy 1
Ce cours propose une approche théorique approfondie de la gestion des connaissances, ou dans sa terminologie anglaise, le Knowledge Management (KM), comme champ stratégique en sciences de gestion. Il explore les fondements conceptuels du KM, les modèles dominants, les différents types de connaissances ainsi que les dynamiques d’apprentissage organisationnel.
Les étudiants analysent également les conditions de succès du KM, les principales stratégies de gestion des connaissances, notamment la codification et la personnalisation, ainsi que les liens entre le KM, l’innovation et la durabilité. Le cours intègre par ailleurs les évolutions récentes du domaine, telles que le KM 4.0 et l’intelligence artificielle.
Une mise en perspective appliquée à travers des études de cas permet enfin de relier les concepts théoriques aux pratiques organisationnelles.
Comportement organisationnel copy 1
Le cours de Comportement organisationnel propose aux étudiants un cadre conceptuel pluridisciplinaire mobilisant notamment les théories des organisations, la psychologie et la sociologie, afin de mieux comprendre les comportements des individus et des groupes au sein des organisations.
Il aborde un ensemble diversifié de thématiques fondamentales telles que les attitudes, les valeurs, la personnalité, la motivation, le leadership, la communication, les conflits, le pouvoir, le changement organisationnel, la culture et la structure organisationnelles. Le cours intègre également des problématiques plus récentes et novatrices permettant d’appréhender les évolutions contemporaines du comportement organisationnel.
Knowledge Management
Ce cours propose une approche théorique approfondie de la gestion des connaissances, ou dans sa terminologie anglaise, le Knowledge Management (KM), comme champ stratégique en sciences de gestion. Il explore les fondements conceptuels du KM, les modèles dominants, les différents types de connaissances ainsi que les dynamiques d’apprentissage organisationnel.
Les étudiants analysent également les conditions de succès du KM, les principales stratégies de gestion des connaissances, notamment la codification et la personnalisation, ainsi que les liens entre le KM, l’innovation et la durabilité. Le cours intègre par ailleurs les évolutions récentes du domaine, telles que le KM 4.0 et l’intelligence artificielle.
Une mise en perspective appliquée à travers des études de cas permet enfin de relier les concepts théoriques aux pratiques organisationnelles.
Pédagogies actives et TICE au service de l'enseignement supérieur
Ce cours est destiné aux collègues enseignants-chercheurs à l'ISG de Tunis.
Il les sensibilise à l'importance des technologies éducatives d'une part et présente les approches pédagogiques actives d'autre part.
Special topic in AI
This course deals with special topics in Artificial Intelligence
Communication scientifique orale
Ce cours vise à accompagner les jeunes chercheurs (master de recherche, doctorants et jeunes enseignants-chercheurs) dans le développement de compétences essentielles en communication scientifique orale, en particulier dans le cadre des présentations académiques et des soutenances de mémoire ou de thèse. Il a pour objectif de leur apprendre à présenter leurs travaux de recherche avec rigueur, clarté et aisance, tout en rendant accessibles des concepts scientifiques complexes sans en compromettre la précision.
Le cours met l’accent sur la structuration efficace d’une présentation scientifique, la gestion du temps, l’explication des résultats et leur discussion critique, ainsi que sur l’adoption d’une posture académique crédible. Une attention particulière est accordée à la gestion du stress, à la prise de parole en public et au développement de la confiance en soi, notamment dans des situations de forte pression telles que les soutenances, où les questions du jury peuvent être déstabilisantes.
À travers des techniques pratiques, des mises en situation et des simulations de soutenance, ce cours permet aux participants d’apprendre à répondre aux questions avec assurance, à reconnaître les limites de leurs travaux sans se fragiliser et à transformer l’échange avec le jury en une discussion scientifique constructive. L’objectif final est de former des chercheurs capables de défendre leur travail avec professionnalisme, sérénité et maturité scientifique.
De la recherche à la publication
Ce cours a pour objectif de sensibiliser les jeunes chercheurs (master de recherche, doctorants et jeunes enseignants-chercheurs) aux critères d’évaluation des articles scientifiques, ainsi qu’aux mécanismes de classement et de reconnaissance des revues et des conférences scientifiques. Il vise à démystifier le processus de peer-review, à expliquer les principaux indicateurs de qualité et de ranking (quartiles, facteurs d’impact, classements des conférences) et à fournir les clés de lecture nécessaires pour interpréter correctement ces indicateurs selon le domaine scientifique.
Le cours aborde également la distinction entre revues, conférences, workshops et manifestations scientifiques, en mettant l’accent sur leur valeur académique réelle et leur rôle dans une stratégie de publication cohérente. Une attention particulière est accordée à l’identification des revues et conférences prédatrices, afin de protéger les jeunes chercheurs des pratiques frauduleuses et des choix de publication préjudiciables à leur carrière scientifique.
À travers des exemples concrets et des études de cas, ce cours permet aux participants de développer une approche critique et autonome dans la sélection des revues et des conférences, en adéquation avec la maturité de leurs travaux de recherche et leurs objectifs académiques. L’ambition finale est de favoriser des choix de publication éclairés, éthiques et stratégiques, contribuant à l’amélioration de la qualité et de la visibilité de la production scientifique.
Rédaction Scientifique
Ce cours est conçu pour accompagner les jeunes chercheurs (étudiants en master de recherche ou doctorants) tout au long de la rédaction de leur mémoire ou de leur thèse. Il leur fournit des repères concrets pour structurer leur travail selon la norme APA, organiser efficacement la revue de la littérature et développer une lecture critique des travaux existants. Le cours les aide également à identifier clairement le gap scientifique, à formuler une problématique et des propositions de recherche solides, puis à présenter de manière rigoureuse les résultats obtenus et à en discuter la portée scientifique.
Stratégie de résolution de problèmes
Business Process Management and Mining
This course will demonstrate how the Business Process managament is fundemental for a good management of the enterprise on any other kind of institution. Several new concepts will aid in BP management as IA, DataScience and new technologies.
Econométrie des séries temporelles et de prévisions
This course introduces the theory and application of econometric methods for analyzing time series data and making forecasts. It focuses on both the statistical foundations and the practical implementation of models used in economics and finance.
Main topics include:
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Properties of time series: stationarity, trend, seasonality, volatility
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Autoregressive (AR), Moving Average (MA), and ARMA/ARIMA models
- Forecasting techniques and evaluation of forecast accuracy
- Applications to macroeconomic and financial data
By the end of the course, you will be able to:
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Identify and model key features of time series data
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Apply appropriate econometric techniques to estimate and forecast economic variables
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Use statistical software to implement time series models
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Critically evaluate forecasts and their limitations in decision-making contexts
fintech
La FinTech désigne l’usage des technologies numériques (IA, blockchain, big data, cloud) pour transformer les services financiers.
Elle couvre les paiements digitaux, cryptomonnaies, DeFi, robo-advisors, InsurTech et RegTech.
Ses avantages : inclusion financière, rapidité, réduction des coûts, innovation.
Ses défis : cybersécurité, protection des données et cadre réglementaire en évolution.