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Corps professoral & recherche

Pôles d’Excellence : une expertise à 360° en prise avec les défis de la société

    AI, Data Science & Business

    Objectifs

    Comment l’Intelligence artificielle (IA) et le data science (DS, Science des données) transforment-elles la manière dont les entreprises exercent leur activité ?

    Dans notre ère numérique, ce sont les données qui changent véritablement la donne, et les leaders du marché les ont adoptées grâce aux innovations ultramodernes de l’analyse commerciale.

    Ce Pôle vise à comprendre comment utiliser les données pour interagir avec les clients, améliorer les processus opérationnels, concevoir de meilleurs produits, gérer différents risques et résoudre les innombrables problèmes pernicieux de la société. Ce Pôle propose de faire progresser la recherche sur différents aspects de l’IA et de la DS qui vont singulièrement contribuer à améliorer le bien-être des individus, des organisations et de la société.

    Pour Indranil Bose, qui en est le directeur, « le Pôle IA, data science et Entreprises promeut une recherche collaborative entre les collègues qui souhaitent étudier les utilisations innovantes de l’IA et de la DS dans une variété de champs d’application liés à l’entreprise. Notre priorité est de comprendre les technologies transformatrices, en évaluant leur impact sur les entreprises et les consommateurs, et en surmontant les enjeux actuels et à venir par des solutions intelligentes. Nous réalisons des recherches décisives à l’aide de techniques tant quantitatives que qualitatives. Nous organisons des séminaires, des ateliers, des entretiens sectoriels et des groupes de discussion afin de soutenir notre effort de recherche. »

    ALLAL-CHERIF, O., " Intelligent cathedrals: using augmented reality, virtual reality, and artificial intelligence to provide an intense cultural, historical, and religious visitor experience", Technological Forecasting and Social Change, May 2022, vol. 178.

    Dhar, S., I. Bose, “Walking on air or hopping mad? Understanding the impact of emotions, sentiments and reactions on ratings in online customer reviews of mobile apps,” Decision Support Systems, March 2022.

    BOSE I., AGUIR, I., S. MODGIL,  S. GUPTA, R. STEKELORUM, "Performance effects of analytics capability, disruption orientation, and resilience in the supply chain under environmental uncertainty" in Annals of Operations Research, January 2022 (Rank 2)

    ARSENYAN, J., A. MIROWSKA, “Almost human? A comparative case study on the social media presence of virtual influencers,” International Journal of Human-Computer Studies, November 2021, vol. 155, pp. 102-694

    GUPTA S., S. MODGIL, R. MEISSONIER, Y. K. DWIVEDI, "Artificial Intelligence and Information System Resilience to Cope With Supply Chain Disruption" in IEEE Transactions on Engineering Management, October 2021 (Rank 2).

    CHAUDHURI, N., G. GUPTA, V. VAMSI, I. BOSE, "On the platform but will they buy? Predicting customers' purchase behavior using deep learning", Decision Support Systems, October 2021, vol. 149

    MIROWSKA, A., L. MESNET, “Preferring the devil you know: Potential applicant reactions to artificial intelligence evaluation of interviews,” Human Resource Management Journal, September 2021, online

    ALLAL-CHERIF, O., A. YELA ARANEGA, R. CASTAÑO SANCHEZ, "Intelligent recruitment: How to identify, select, and retain talents from around the world using artificial intelligence", Technological Forecasting and Social Change, August 2021, vol. 169

    JAMMELI, H., R. KSANTINI, F. BEN ABDELAZIZ, H. MASRI, "Sequential Artificial Intelligence Models to Forecast Urban Solid Waste in the City of Sousse, Tunisia", IEEE Transactions on Engineering Management, June 2021

    ISHIZAKA, A., V. PEREIRA, S. SIRAJ, "AHPSort-GAIA: a visualisation tool for the sorting of alternative in AHP portrayed through a case in the food and drink industry", Annals of Operations Research, May 2021

    FOSSO WAMBA, S., M. QUEIROZ, L. TRINCHERA, "Dynamics between blockchain adoption determinants and supply chain performance: An empirical investigation", International Journal of Production Economics, November 2020, vol. 229

    SBRANA, G., A.SILVESTRINI, "Forecasting with the damped trend model using the structural approach", International Journal of Production Economics, August 2020, vol. 226

    CHAUDHURI, N., I. BOSE, "Exploring the Role of Deep Neural Networks for Post-disaster Decision Support", Decision Support Systems, March 2020, vol. 130

    LANGE, A.-C., M.LENGLET, R.SEYFERT, "On studying algorithms ethnographically: Making sense of objects of ignorance", Organization, July 2019, vol. 26, no. 4

    CÔRTE-REAL, N., P.RUIVO, T.OLIVEIRA, A.POPOVIC, "Unlocking the drivers of big data analytics value in firms", Journal of Business Research, April 2019, vol. 97

    ACHARYA, A., S.SINGH, V.PEREIRA, P.SINGH, "Big Data, Knowledge Co-creation and Decision Making in Fashion Industry", International Journal of Information Management, October 2018, vol. 42

    GOUDEY, A., G.BONNIN, "Must smart objects look human? Study of the impact of anthropomorphism on the acceptance of companion robots", Recherche et Applications en Marketing, April 2016, vol. 31, no. 2

    Discussion de recherche jeudi 31 mars 2022 – En ligne – Massimo Aria, professeur titulaire de Statistiques pour les sciences sociales du département Économie et Statistiques, Université de Naples Federico II. « Introduction to “Bibliometrix”, an R-tool for Comprehensive Science Mapping Analysis ».

    Séminaire de recherche 24 février 2022 – En ligne – Patrick Mikalef, professeur associé en Data Science et Systèmes d’information, département de Science informatique, Université norvégienne de Science et Technologie. Précédemment, dans le cadre du programme européen Marie Skłodowska-Curie et de ses recherches post-doctorales, il a travaillé sur le projet « Competitive Advantage for the Data-driven Enterprise » (CADENT, Avantage concurrentiel pour les entreprises s’appuyant sur les données). Il est titulaire d’un Bachelor en Informatique de l’Université ionienne (Corfou), d’un Master en Informatique de gestion de l’Université d’Utrecht et d’un doctorat en Stratégie informatique de l’Université ionienne. Ses domaines de recherche sont axés sur l’utilisation stratégique des systèmes d’information et la valeur de l’informatique pour l’entreprise dans des environnements disruptifs. Il a publié des travaux dans des conférences internationales et des revues spécialisées, entre autres : Journal of Business Research, British Journal of Management, Information and Management, Industrial Management & Data Systems, and Information Systems, et e-Business Management. Il a également présenté The business value of responsible AI (La valeur commerciale d’une Intelligence artificielle ou IA responsable). Cette discussion explore la notion d’IA responsable du point de vue de la gouvernance.

    Séminaire de recherche académique – 20 janvier 2022 – En ligne – Conférencier : le Pr Christian Janiesch enseigne l’informatique d’entreprise à la TU Dortmund University. Ses recherches portent sur les systèmes intelligents situés à l’intersection de la gestion des processus opérationnels et de l’intelligence artificielle, avec de fréquentes applications dans l’Internet des objets industriel. Il est rédacteur en chef de BISE, IJMR et JBA. Il est l’auteur de plus de 150 publications universitaires. Celles-ci ont été publiées dans des revues telles que le Journal of the Association for Information Systems, Communications of the Association for Information Systems, Information & Management, Business & Information Systems Engineering, Information Systems, Decision Support Systems, Future Generation Computer Systems. Ses publications ont également été présentées dans plusieurs grandes conférences internationales, notamment ICIS, ECIS, BPM et HICSS, et elles font l’objet d’un dépôt de brevet aux États-Unis.

    Atelier d’examen des projets – 2 décembre 2021 – En ligne – L’objectif de cette rencontre est de connaître l’état d’avancement des projets de recherche ayant reçu des financements dans les sous-domaines respectifs. Plusieurs membres du corps enseignant titulaires d’une bourse témoigneront de la progression de leur projet et partageront leur expérience.

    Séminaire de recherche académique – 18 novembre 2021 – Pr Cheng Zhang, professeur et directeur du département Information Management & Information Systems (Gestion de l’Information et Systèmes d’information), à la Fudan University, en Chine. Parmi ses thèmes de recherche figurent la valeur et l’innovation dans les entreprises informatiques. Il a signé plus de 40 articles dans des revues prestigieuses, notamment MIS Quarterly, Journal of Management Information Systems, Journal on Computing, Production and Operations Management, Marketing Science et Journal of Marketing.

    Séminaire de recherche académique – 21 octobre 2021 – En ligne - Utilisation de la technologie de Réalité augmentée (RA) pour promouvoir des produits innovants par le Pr. Chee Wei (David) Phang, chef de Département pour EMM, Professeur en Marketing et Systèmes d’information, University of Nottingham Ningbo China.

    Pédagogie

    Exemples de cours associés à ce sous-domaine : "Data Analytics for Strategic Decisions", "Financial Data & Analytics", "Blockchain and Fintech", "Data Science for Finance", "Big Data for Finance", "Machine Learning and Artificial Intelligence in Finance",” "Digital Markets and Society", "Search Engine Marketing and Community Management", "UX Design", "Unstructured Data Analysis", "Data Analysis and Business Intelligence", "Machine Learning and Artificial Intelligence for Business", "Product, Design and Innovation", "Ethics, Consumption and Technology"

    Festival Pint of Science 2021. Gaël Bonnin a parlé de l’impact de la réalité virtuelle sur l’attractivité des attractions touristiques lors du festival Pint of Science, un événement national visant à démystifier la recherche scientifique et la rendre accessible au grand public. Voir le replay (à 39:40)

     

    Chaires, partenaires et projets financés

    Le Pôle comprend deux projets de recherche financés en externe :

    • AdoptBlockChain (Région Grand Est), dont l’objectif est d’étudier l’adoption de la technologie blockchain et son impact dans le contexte de la chaîne d’approvisionnement.
    • L’adoption de l’IA par les entreprises de Reims (Grand Reims). Son objectif est d’évaluer l’utilisation des technologies d’IA par les entrepreneurs et les agriculteurs locaux afin de comprendre les résistances et évaluer l’impact sur les entreprises de son adoption.

    Le Pôle intègre aussi l’Institut SPOC. Créé en 2015 avec une orientation de recherche appliquée, l’objectif de l’Institut SPoC est d’améliorer l’adoption ainsi que les conséquences sociales et commerciales du développement de la robotique.

    FNEGE Médias : Giacomo Sbrana établit des prévisions avec une tendance de modèle tempéré utilisant une approche structurelle. Regarder la vidéo

    Éléments clés

    • + de 50 projets de recherche
    • + de 20 bourses internes et externes
    • + de 30 professeurs travaillant sur des projets
    • 104 cours
    • Institut SPOC

    Chaires, partenaires et projets financés

    AI Adoption in Reims Firms/ Grand Reims
    AdoptBlockChain/ Grand Est Region
    SPOC Institute