Groupe ECL · Gestion et management
La data science au service du business responsable — données, modèles, décisions
Data et digital · séance 1 · ≈ 28 min d’écoute
Ce que tu sauras faire
- Relier une donnée à un enjeu responsable
- Choisir un modèle adapté à la décision
- Repérer un biais qui fausse un score
- Arbitrer une décision RSE sur la donnée
Écouter un extrait
Au programme
- Comprendre pourquoi la data science transforme le pilotage responsable de l'entreprise
- Du feeling au chiffre : pourquoi la donnée change la décision responsable
- Le pipeline de la donnée : de la collecte au modèle
- Cas L'Oréal : SPOT, quand un algorithme évalue l'impact d'un produit
- Construire et piloter des modèles fiables au service de la décision
- Choisir le bon modèle selon la donnée disponible
- Fiabiliser la donnée : qualité, biais et limites
- Piloter une équipe data au quotidien
- Faire vivre la décision responsable sur le terrain
- De l'indicateur à l'arbitrage : achats, supply chain, ressources humaines
- Gouvernance de la donnée et éthique : RGPD, IA Act, transparence
- Cas L'Oréal, dénouement : généraliser le modèle et embarquer les équipes
Notions clés du cours
- Data science au service du business responsable
- L'ensemble des méthodes qui transforment des données brutes en modèles et en indicateurs fiables, afin d'éclairer des décisions d'entreprise qui tiennent compte de leur impact environnemental et social, et pas seulement…
- SPOT (Sustainable Product Optimization Tool)
- Un outil interne de data science développé par L'Oréal à partir de 2020, qui calcule pour chaque formule et chaque packaging un score d'impact environnemental et social fondé sur des bases de données scientifiques extern…
- Modèle de scoring
- Une méthode qui attribue une note ou une classe à un objet, un produit ou une décision, à partir d'une combinaison de variables mesurées, dans le but de comparer plusieurs options entre elles.
Questions fréquentes
Combien de temps dure « La data science au service du business responsable — données, modèles, décisions » ?
Environ 28 min d’écoute, réparties sur 55 écrans avec voix-off et 4 quiz d’auto-évaluation.
Que saurai-je faire à la fin ?
Relier une donnée à un enjeu responsable. Choisir un modèle adapté à la décision. Repérer un biais qui fausse un score.
Faut-il un compte ou payer ?
Non : ce cours est accessible sans inscription, et il peut être téléchargé pour l’écouter hors-ligne.
Puis-je lire au lieu d’écouter ?
Oui : choisis « Lire » (texte seul), « Suivre » (voix et texte qui défile), « Écouter » (audio seul) ou « Slides ».
Sources citées dans le cours
- L'Oréal, programme L'Oréal for the Future, 2020
- L'Oréal, programme L'Oréal for the Future, communications publiques 2020-2023
- Davenport T., Harris J., Competing on Analytics, Harvard Business School Press, 2007
- Règlement (UE) 2016/679 (RGPD)
- Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act)
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Cours conçu par le Groupe École de Commerce de Lyon. Contenu pédagogique de formation, sans valeur de diplôme.