ENSAE Paris - École d’ingénieurs pour l’économie, la data science, la finance et l’actuariat

Data Science and Business Decision

Data Science and Business Decision

   

La troisième année du cycle ingénieur de l’ENSAE Paris comporte six voies de spécialisation. Chacune a été conçue pour proposer une séquence cohérente d’enseignements (cours théoriques avancés, applications, projets, séminaires…), préparant à un grand domaine de métier et donnant aux élèves une vision à la fois large et approfondie de ce domaine. Chacun des métiers exercés par des ENSAE fera appel à des degrés divers aux méthodes statistiques, à la science des données et à la modélisation, qui sont donc présentes au sein de chaque voie.

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La voie « Data Science & Business Decision » propose une gamme complète d’outils d’aide à la décision pour les entreprises, en s’appuyant notamment sur les méthodes développées en data science.

Responsable de la voie

Philippe Choné

Profils

La voie « Data Science & Business Decision » propose une gamme complète d’outils d’aide à la décision pour les entreprises, en s’appuyant notamment sur les méthodes développées en data science. Les décisions d’entreprise concernées touchent à de nombreux aspects de la vie des affaires :

  • relations des entreprises avec leurs clients : politiques de tarification, actions marketing, stratégie en matière de publicité, etc. ;
  • interactions avec les concurrents, clients et fournisseurs, stratégies de croissance et d’innovation, etc. ;
  • gouvernance et stratégie financière : décisions et financement en matière d’investissement, méthodes de valorisation, fusions et acquisitions ;
  • gestion interne : pilotage, contrôle de gestion, ressources humaines, etc.

Les principaux champs d’application au cœur de la voie sont l’économie industrielle (économie de l’entreprise et des marchés), l’organisation et la finance d’entreprise, ainsi que le marketing quantitatif. Les enseignements développent les fondements théoriques des outils présentés, ainsi que leur mise en œuvre pratique au moyen des méthodes quantitatives les plus récentes (notamment en apprentissage statistique et en économétrie structurelle). La voie offre en option l’ensemble des cours de statistique et d’économétrie utiles pour les applications à la décision économique et financière des entreprises.

Métiers

Les débouchés de la voie sont variés. Une première catégorie de métiers a trait à la conception et à l’évaluation de stratégies marketing innovantes, notamment de nouveaux systèmes de tarification. Plusieurs cours obligatoires, comme Empirical industrial organisation et Quantitative marketing, expliquent comment les entreprises peuvent exploiter les données à leur disposition pour éclairer leurs stratégies. L’apparition de bases de données massives permet en effet de mieux comprendre les comportements des consommateurs. Une meilleure connaissance de la demande permet aux entreprises d’optimiser leur offre, notamment leurs offres tarifaires dynamiques (revenue management). Ces évolutions ont historiquement concerné quelques secteurs particuliers (transport aérien ou ferroviaire, plateformes de réservation de chambres d’hôtel, etc.), mais elles se généralisent désormais à de vastes pans de l’économie. Dans le même temps, les entreprises sont de plus en plus désireuses de mesurer ex post l’efficacité de leurs actions marketing – un domaine dans lequel les méthodes économétriques développées pour l’évaluation des politiques publiques trouvent une nouvelle application.

La voie donne également accès à tous les métiers de la microéconomie qui ont trait à la concurrence et au fonctionnement des marchés. Il peut par exemple s’agir, en lien avec les régulateurs, d’analyser les effets d’une opération de concentration ou de s’assurer que les pratiques tarifaires d’une entreprise sont conformes aux règles du droit de la concurrence. De manière générale, une compréhension précise de l’organisation de l’entreprise et une formation approfondie en économie industrielle et en gestion des risques de marché forment aux métiers du conseil, qu’il s’agisse de conseil en organisation (par exemple améliorer la structure d’une entreprise à la suite d’une fusion-acquisition) ou de conseil en stratégie (par exemple conseiller les entreprises sur leur stratégie de croissance).

En résumé, la voie Data Science & Business Decision forme les étudiant·es aux méthodes quantitatives modernes tout en leur donnant une vision globale de l’entreprise et de son environnement. Elle leur permet d’acquérir des compétences opérationnelles dans une vaste gamme de métiers et de secteurs d’activité. Plusieurs cours optionnels explorent des secteurs de l’économie particulièrement stratégiques, qui sont appelés à se développer ou à évoluer dans leur organisation : énergie, commerce en ligne, économie collaborative, transport et économie urbaine, assurance et santé. L’offre d’enseignements est complétée par des cours de comptabilité et stratégie financière, de contrôle de gestion et de droit (notamment justice prédictive et droit des données).

La voie prépare ainsi les étudiant·es à occuper des responsabilités de haut niveau dans des grandes entreprises (services économiques et les directions financières), mais aussi à participer au développement de jeunes entreprises innovantes. Les étudiant·es trouveront également des débouchés dans des organismes financiers, des cabinets de conseil et d’études économiques, des cabinets juridiques, des administrations nationales ou internationales et des autorités de concurrence et de régulation sectorielle (Arcep, Arafer etc.). Enfin, la voie offre des bases théoriques et empiriques solides aux étudiant·es qui souhaitent poursuivre leur formation par un doctorat en économie et se diriger ensuite vers des carrières académiques.

 

Business data challenge

Une entreprise propose, en collaboration avec les enseignants-chercheurs de l’école, un sujet économique ou financier et fournit les données sur lesquelles travaillent plusieurs groupes d’étudiants de novembre à mai. Chaque groupe est supervisé à la fois par des enseignant-chercheurs de l’école et par un spécialiste issu de l’entreprise sponsor. Les travaux sont évalués par un jury et le meilleur travail est récompensé par un prix.  Le Challenge, dans sa conception et son suivi, bénéficie du soutien de Datastorm, la filiale privée du GENES.

L’essentiel du travail fourni par les élèves dans le cadre de ce projet porte sur l’analyse des problématiques métier proposées par l’entreprise, la modélisation et la mise en œuvre des techniques de data science (économétrie et machine learning) sur les données réelles mises à disposition par l’entreprise sponsor. Un soin tout particulier est apporté au choix des méthodes afin qu’elles répondent à la problématique formulée par l’entreprise. Le projet réalisé doit être vu comme un travail d’étude intensif en data, dans une optique « recherche et développement » visant à explorer et tester de nouvelles idées pour améliorer en vraie grandeur la stratégie de l’entreprise dans une ou plusieurs dimensions.

La production finale est constituée d’un mémoire d’une vingtaine de pages en anglais, du rendu des codes informatiques documentés, et d’une soutenance orale devant le jury. L’équipe qui aura proposé la meilleure solution gagnera un prix.

Enseignements

Les enseignements scientifiques obligatoires et les cours à options recommandés pour la voie sont décrits ci-dessous. A chaque semestre, vous pouvez choisir une langue vivante (maximum). L'anglais est obligatoire si votre niveau est inférieur à B2. Les options peuvent être panachées entre les différentes voies (sous contraintes d'emploi du temps) pour constituer des profils hybrides. Il est alors recommandé de discuter de leur cohérence, ainsi que de l'articulation des choix de cours avec un éventuel M2 suivi en parallèle, avec la direction des études ou/et le ou les responsables de voies.

Premier semestre

Vous avez le choix parmi 3 à 7 options (dont langue) sur l’ensemble du catalogue de cours de 3A, semestre 1 (sous réserve de compatibilité avec votre emploi du temps), pour atteindre au total 30 à 31 ECTS sur le semestre. Nous vous recommandons les cours suivants, fléchés dans cette voie :

Matière ECTS Horaires (cours+TD)
Analyse financière et stratégie d’entreprise 2 12+0
Apprentissage statistique appliqué 4 18+6
Big Data et droit des données 2 18+0
Econometrics of Competition (X) 4 24+0
Dynamic pricing and revenue management 3 18+0
Entrepreneuriat 1 3 18+0
Environmental Economics 4 24+0
Modeling and managigng energy risks 2 12+0
Health Economics 4 21+0
Marketing 2 18+0
Theory of Industrial Organization 4 24+0
Valuation of startups (X) 2 27+0

Second semestre

Vous avez le choix parmi 3 à 5 options (dont langue) sur l’ensemble du catalogue de cours de 3A, semestre 2 (sous réserve de compatibilité avec votre emploi du temps), pour atteindre au total 30 à 31 ECTS sur le semestre. Nous vous recommandons les cours suivants, fléchés dans cette voie :

Matière ECTS Horaires (cours+TD)
Advanced Microeconomics: design and study of markets 4 24+0
Competition policy in practice: cases 3 18+0
Data Storytelling 3 18+0
Digital Economics 3 18+0
Economics of Energy Markets 3 18+0
Enchères : apprentissage et approximations 3 21+0
Entrepreneuriat 2 3 18+0
Entrepreneuriat digital 3 18+0
Merger and Acquisitions 3 18+0
New technology and the sharing economy (X) 4 18+0
Theory of contracts and incentives 4 24+0