Quantitative Methods in Management

Partim Operations Research

La recherche opérationnelle est une discipline qui vise à résoudre par une démarche scientifique des problèmes de décision complexes issus du monde réel. Les domaines d'applications de cette discipline sont divers : transports, production industrielle, télécommunications, administration, etc. Le cours fourni une introduction aux modèles mathématiques et méthodes les plus réputées de la recherche opérationnelle : programmation linéaire, modèles de réseau (problèmes de l'arbre couvrant minimal et problèmes du plus court chemin), ordonnancement de projet avec PERT/CPM, analyse des décisions sous risque et sous incertitude.

Partim Statistics

Dans ce cours, les méthodes vues dans les cours de statistique de base sont adaptées à l'analyse de problèmes appliqués utiles en économie et gestion (compréhension d'une situation et de son évolution, aide à la prise de décision ...).
Les contenus abordés seront des analyses de régression et/ou de classification. Les aspects multivariés et/ou de dépendance temporelle (séries temporelles) seront développés.

Partim Operations Research

En lien avec le processus de l'Assurance de la Qualité de l'Apprentissage de HEC Liège, les objectifs d'apprentissage visés dans ce cours sont :

• Stratégie : Ce cours aidera les étudiants à faire preuve d'esprit critique et de rigueur scientifique.
• Mise en œuvre : Ce cours incitera les étudiants à adopter une approche holistique lorsqu'ils analysent un problème de complexe, en tenant compte des différentes fonctions de l'organisation et en intégrant les contraintes et opportunités juridiques.
• Mise en œuvre : Ce cours entrainera les étudiants à tirer parti de la digitalisation des données.
• Contrôle : Ce cours entrainera les étudiants à adopter une approche holistique lorsqu'ils analysent un problème de gestion complexe.
• Communication : Ce cours permettra aux étudiants d'améliorer leur maîtrise d'une langue étrangère.
• Adaptabilité : Ce cours incitera les étudiants à faire preuve de curiosité et d'une rigueur scientifique de niveau universitaire.

• Acquérir une connaissance de base sur les modèles mathématiques des problèmes de décision réels et les méthodes fondamentales de la recherche opérationnelle.
• Etre capable de résoudre et d'interpréter correctement les solutions des problèmes de recherche opérationnelle simples.
• Etre capable de reconnaitre les situations où la recherche opérationnelle pourrait se révéler un instrument utile d'aide à la décision et d'interpréter correctement les conclusions que l'on peut en tirer.

Partim Statistics

C1. Acquérir une vue d'ensemble sur les problèmes statistiques rencontrés dans les domaines de l'économie et de la gestion.
P2. Etre capable de résoudre et d'interpréter les solutions de problèmes pratiques simples relatifs à la partie théorique du cours.
P3. Pouvoir reconnaître les situations où les méthodes étudiées peuvent être appliquées ainsi que leurs limitations dans ces situations particulières.
Plus généralement, au point de vue du programme (master en gestion), le cours contribue aux attendus d'apprentissage clés suivants :

• Comprendre, en situation relative à la gestion, les outils transversaux de raisonnement quantitatif, de systèmes d'information et de gestion de projet
• Développer un sens critique (argumenter)
• Développer une vision transversale globale

Partim Operations Research

Notions de base de mathématiques et statistiques

Partim Statistics

Cours de base de probabilités (fonction de répartion, distribution, densité, espérance, variance, statistique descriptive, lois discrètes et continues usuelles univariées, normale multivariée) et d'inférence statistique (échantillonnage et estimation, intervalles de confiance, tests d'hypothèses). Equivalent au contenu du cours : Probabilités et inférence statistique STAT0067

Partim Operations Research

• Cours ex-cathedra
• Des exercices numériques disponibles sur le campus virtuel LOla
• Session d'exercices

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Partim Operations Research

Cours donné exclusivement en présentiel


Informations complémentaires:

Cours ex-cathedra : Les sujets sont couverts en 5 * 3 heures de cours et sont traités à l'aide d'exemples numériques similaires aux exercices de l'examen final. 

Autoformation : Des exercices numériques, leurs résolutions, et des tests à choix multiple sont mis à disposition des étudiants afin qu'ils puissent tester leurs connaissances et de se préparer pour l'examen au fur et à mesure de l'avancement du cours.

Session d'exercices : À la fin du semestre, une session d'exercices, avant laquelle les étudiants choisissent les exercices à étudier, est organisée si possible.

Partim Statistics

Combinaison d'activités d'apprentissage en présentiel et en distanciel


Explications complémentaires:

Méthodologie utilisée

A1. Cours : introduction théorique et applications (rappel des vidéos introductives et des notions élémentaires, développement des méthodes, interprétation des solutions de celles-ci, exemples).


A1. Etude et compréhension du cours.

A2. Applications sur logiciel encadrées en presentiel et/ou à distance : l'enseignant présente le logiciel aux étudiants et leur propose des exercices. Chaque étudiant résoudra ces exercices avec l'assistance éventuelle de l'enseignant.





Répartition de la charge de travail étudiant

A1 Cours (10h)

A1 Etude (30h)

A2 Applications sur logiciel (5h)

A2 Entraînement sur logiciel (12h)

Examen (2h)

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Documents disponibles sur le campus virtuel Lol@ :

1. Syllabus : Les notes de cours et les présentations PowerPoint sont mis à disposition des étudiants sur le campus virtuel LOla. Les étudiants doivent être en possession de ces notes pendant les séances en présentiel.

2. Enoncés d'exercices : Des exercices numériques, leurs résolutions, et des tests à choix multiple sont mis à disposition des étudiants sur le campus virtuel LOla au fur et à mesure de l'avancement du cours.

Lecture recommandée :

Taha, H.A., 2007. Operations Research, An Introduction, eight edition, Pearson Prentice Hall.

Partim Statistics

Les livres de référence permettent d'améliorer la compréhension. Les énoncés des exercices sont mis à disposition des étudiants (voir le campus lola). Les vidéos et les exercices (sur logiciel ou non) constituent la matière de l'examen.

Lectures conseillées :
James G., Witten D., Hastie T. and Tibshirani R. (2013), An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer.
Wonnacott R.J. and Wonnacott T.H. (1990), Introductory Statistics for Business and Economics, New York, John Wiley & Sons (ISBN : 047161517X)
Simar, L. (2003), Statistique en Economie et Gestion, manuscript 248 pages, Institut de Statistique, Université Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve.

Partim Operations Research

Examen(s) en session

Toutes sessions confondues

- En présentiel

évaluation écrite ( QCM )


Informations complémentaires:

1ère session : Un examen à choix multiple compte pour 100% de la note du partim "Recherche opérationnelle". Les étudiants obtiennent une note sur 10 pour chaque partim et la note finale du cours est calculée étant la somme de ces notes. Les étudiants qui échouent au cours "Méthodes quantitatives en gestion" en première session doivent repasser l'examen de deuxième session du partim "Recherche opérationnelle" uniquement si leur note de première session pour ce partim est strictement inférieure à 5 sur 10.

2ème session : Un examen à choix multiple compte pour 100% de la note du partim "Recherche opérationnelle".

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E1/E2/E3. Evaluation finale écrite et individuelle (pendant les semaines prévues pour les évaluations suivant le cours) portant sur l'ensemble de la matière vue (théorie -30%-, applications -35%- et questions relatives aux logiciels -35%-).

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Le cours est donné pendant le premier quadrimestre.
Le cours est donné en anglais.

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Langue d'enseignement : anglais

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Enseignante :

Yasemin ARDA (yasemin.arda@uliege.be)

Assistante :

Anisha MAHARANI (anisha.maharani@uliege.be)

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Cédric HEUCHENNE, HEC-ULg Ecole de Gestion de l'Université de Liège, Bât N1, local 309, email: C.Heuchenne@ulg.ac.be

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Campus LOl@
LOl@

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notes de cours
transparents, vidéos, exercices