Semaine 2

Sous la supervision des professionnels d'Indosuez, les équipes ont conçu des cadres analytiques intégrant le traitement du langage naturel, des systèmes de notation et la cartographie des relations. Les étudiants ont traduit les résultats de l'analyse des données en propositions stratégiques de développement commercial.

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Semaine 3

Les équipes ont présenté leurs outils numériques et leurs recommandations en matière de croissance à un jury composé de dirigeants d'Indosuez. bachelor premier cycle a été invitée au siège de la banque pour participer à une session de brainstorming collaborative axée sur la mise en œuvre concrète.

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Semaine 2

Guidées par les commentaires de l'ONU, les équipes d'étudiants ont joué le rôle de groupes d'utilisateurs clés (journalistes, diplomates, chercheurs, étudiants) afin de cartographier leurs flux de travail, de tester la plateforme et d'identifier les points faibles en matière d'ergonomie. Les équipes ont conçu et distribué des enquêtes sur mesure afin de cerner les besoins réels des utilisateurs.

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Semaine 3

Les étudiants ont synthétisé les résultats de l'enquête et l'analyse de la plateforme pour formuler des suggestions concrètes d'améliorations des fonctionnalités et des processus. Les équipes ont présenté leurs conclusions et leurs recommandations à un jury composé de membres du personnel du HCDH, et la solution la plus percutante et la plus réaliste a été désignée comme le BDD gagnant.

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Semaine 2

Les équipes, guidées par les commentaires des professionnels de Google, ont élaboré des modèles de notation, analysé la saturation de la concurrence et estimé les coûts d'acquisition à l'aide de techniques avancées de traitement des données.

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Semaine 3

Les équipes d'étudiants ont présenté leurs stratégies de commercialisation et leurs recommandations à un jury composé de responsables de Google, et la solution la plus percutante a été désignée gagnante.

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Semaine 2

Les équipes, guidées par les spécialistes des données et des activités de Sense Reply, ont analysé des données énergétiques complexes et développé machine learning afin de détecter les anomalies de consommation.

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Semaine 3

Les équipes d'étudiants ont présenté leurs solutions techniques et leurs recommandations commerciales aux experts de Sense Reply et Albert School . Les meilleures équipes ont été retenues pour des stages et une collaboration future.

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Semaine 2

Les équipes, soutenues par les experts en produits et données de SwissBorg, ont développé des solutions basées sur les données afin de rationaliser l'intégration, d'améliorer le processus KYC et de concevoir des offres groupées efficaces en matière de cryptomonnaies.

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Semaine 3

Les équipes d'étudiants ont présenté leurs recommandations et leurs stratégies de regroupement basées sur l'IA aux dirigeants de SwissBorg, qui ont sélectionné les idées les plus prometteuses pour les développer davantage.

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Semaine 2

Les équipes, soutenues par les experts en ressources humaines et en données du groupe Grandir, ont conçu et testé des algorithmes de sélection basés sur l'IA et ont exploré des améliorations de processus.

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Semaine 3

Les équipes d'étudiants ont présenté leurs recommandations basées sur des données et leurs outils d'IA aux dirigeants du groupe Grandir, qui ont sélectionné les solutions les plus efficaces pour être mises en œuvre.

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Semaine 2

Les équipes ont travaillé ensemble, avec le soutien des experts en données et en affaires de Valrhona, afin d'étudier les facteurs de performance et d'élaborer des recommandations.

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Semaine 3

Les équipes d'étudiants ont présenté leurs analyses et proposé des plans d'action aux dirigeants de Valrhona, qui ont sélectionné les stratégies les plus prometteuses.

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Semaine 2

Les équipes d'étudiants ont présenté leurs conclusions et leurs recommandations aux dirigeants de Carrefour Voyages sur le campus de Paris, qui ont sélectionné les stratégies les plus efficaces.

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Semaine 3

Les équipes d'étudiants ont présenté leurs solutions pour optimiser la planification des effectifs aux dirigeants de Moncler, qui ont sélectionné l'approche la plus efficace.

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Semaine 2

Les équipes ont élaboré des stratégies de planification des effectifs, avec l'aide d'ateliers animés par les experts en données et en affaires de Moncler.

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Semaine 3

Les équipes d'étudiants ont présenté leurs solutions pour optimiser la planification des effectifs aux dirigeants de Moncler, qui ont sélectionné l'approche la plus efficace.

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Semaine 2

Les étudiants se livrent à une analyse pratique, en se concentrant sur le fonds qui leur a été attribué. Avec l'aide d'un atelier, ils explorent les facteurs qui influencent la performance du fonds et réfléchissent à des stratégies pour améliorer l'efficacité de la collecte.

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Semaine 3

Les étudiants présentent leurs stratégies pour optimiser la collecte de fonds, y compris des recommandations ciblées telles que la focalisation sur des régions spécifiques comme l'Allemagne. L'efficacité de leurs propositions est évaluée et une équipe gagnante est désignée.

Semaine 2

Les étudiants décident de la meilleure méthodologie et de la meilleure configuration pour le test. Ils se plongent dans les données fournies par Google, traduisant leurs connaissances académiques en solutions pratiques soutenues par un atelier organisé par l'entreprise.

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Semaine 3

Les élèves présentent leurs conclusions et les résultats de leur test, en discutant des implications pour l'entreprise et en formulant des recommandations stratégiques pour les étapes futures.

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Semaine 2‍

Après l'analyse exploratoire des données, Benoît et son équipe retournent à l'Albert School pour un atelier approfondi sur la création de persona, la modélisation prédictive et l'affinement des stratégies de résolution de problèmes.

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Semaine 3

La dernière semaine est consacrée à la stratégie et à la communication. Les étudiants élaborent des feuilles de route stratégiques pour revitaliser le marché sud-coréen, en présentant leurs idées novatrices lors d'une présentation succincte et percutante, à l'issue de laquelle une stratégie gagnante est sélectionnée.