20161208 Catalogue de formation 2017 - GROUPE...
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Business Intelligence Agency
Your Potential, Our Passion
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Business Intelligence Agency - BIA Academy
Rond-point Nlongkack, face Boulangerie centrale
Tél : +237 6 53818572, +237 6 70752093
E-mail : [email protected]
Business Intelligence Agency :
Business Analytics & Management
Catalogue de Formations
2017
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Introduction
Business Intelligence Agency se veut être un acteur national et international de la transforma-
tion et de la performance des entreprises qui ambitionne de se positionner comme le partenaire
stratégique de ses clients en les accompagnant dans l’analyse et la valorisation de leurs don-
nées, le développement et la maîtrise de leur expérience digitale.
Expert du Conseil et des Technologies, Business Intelligence Agency crée des leviers de créa-
tion de valeur pour aider ses clients à relever leurs enjeux de transformation et de performance.
Au Cameroun, Business Intelligence Agency se veut être :
Leader en :
Business Intelligence (BI) / Data Mining
Risk Management
Customer Relationship Management (CRM).
Acteur majeur en :
E-Business
Enterprise Information Management (EIM)
Solutions de gestion d’entreprise (ERP, solutions sectorielles…)
Management Consulting
Spécialiste de la réussite des projets à forte valeur ajoutée
Partenaire stratégique des plus grands éditeurs du marché
Notre objectif
Construire des solutions innovantes adaptées au contexte de chaque client avec les meilleures
solutions du marché.
Notre engagement
Apporter la valeur ajoutée de l’expert et garantir la qualité de l’exécution, piliers historiques de
notre stratégie d’excellence.
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Notre mission
Transmettre notre savoir-faire à nos clients afin de leur assurer une autonomie complète lors du
déploiement de leurs projets, et les accompagner au quotidien.
Nos domaines de compétences
Gestion des risques
Business Intelligence / Data Mining
Gestion de la Relation Client (GRC)
Notre expertise formation
Séminaires état de l’art pour décideurs
Stages pratiques à haute valeur technologique
Inter-entreprises
Intra-entreprise
Transfert de compétences
Charte qualité
Notre charte qualité repose sur une méthodologie claire et répartie en 8 points :
Définir précisément les objectifs de la formation
Analyser les niveaux des stagiaires et leurs attentes pour composer des groupes homo-
gènes
Élaborer un programme de formation pertinent basé sur la pratique
Proposer un support de cours pratique et réutilisable
Gérer toute la chaine logistique dans le respect des contraintes du client
Mettre à disposition des formateurs experts sur les technologies qu’ils enseignent
Évaluer et analyser les résultats des sessions et assurer un suivi
S’inscrire dans une démarche de partenariat avec nos clients
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Sommaire
1 Business Intelligence 5
1.1 Les fondements de la Business Intelligence 5
1.2 SQL 6
1.3 Conception et Modélisation d’un Datawarehouse 7
1.4 Les fondements du Data Mining 9
2 Méthodes Statistiques 11
2.1 Méthodes Statistiques usuelles 11
2.2 Méthodes Statistiques non paramétriques 13
2.3 Enquête 15
2.4 Analyses multivariées 17
3 Gestion de la Relation Client (GRC ou CRM) 19
3.1 Les fondements de la GRC 19
4 Gestion des risques 21
4.1 Gestion des risques : Les fondements 21
4.2 Risque de crédit - Niveau 1 24
4.3 Gestion du risque de liquidité 26
4.4 Gestion du risque opérationnel 28
4.5 RECOUVREMENT : ANALYSE DES DONNÉES & STRATÉGIES DE RELANCES 30
5 Logiciels statistiques 32
5.1 Logiciel R 32
5.2 SAS Base 34
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1 Business Intelligence
1.1 Les fondements de la Business Intelligence
Référence : BI-01 Durée : 3 jours
Objectifs
Présentation de la Business
Intelligence
Enjeux et apports d’un sys-
tème décisionnel
Présentation des techniques
de mise en œuvre
Présentation des étapes clés
d’un projet décisionnel
Présentation de l’offre du
marché
Groupe cible
Manager, Direction informa-
tique, Chefs de projets
Responsables commerciaux
Contrôle de gestion
Responsable fonctionnel.
Pré-requis
Aucun
Plan de formation
1. Présentation de la Business Intelligence
2. Réussir un système décisionnel
3. Pourquoi construit-on des systèmes décisionnels ?
4. À quoi sert un système décisionnel ?
5. Comment marche un système décisionnel ?
6. Comment exploite-t-on l’information décisionnelle ?
7. Comment construit-on un système décisionnel ?
8. Comment exploite-t-on l’information décisionnelle ?
9. Comment construit-on un système décisionnel ?
10. Risques et facteurs de succès
11. Mode projet
12. L’analyse
13. L’architecture et la réalisation du système
14. La mise en production du système
15. Les offres du marché
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1.2 SQL
Référence : BI-02 Durée : 2 jours
Objectifs
Une formation pratique aux
aspects essentiels, logique et
syntaxe, du langage SQL.
Ce cours vous apportera une
méthode sûre d’écriture de
requêtes SQL complexes
Groupe cible
Toute personne désirant se
servir de SQL
Pré-requis
Aucun
Plan de formation
1. Introduction
2. Interrogation des données
3. Objets d’une base de données
4. Instructions SQL complexes
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1.3 Conception et Modélisation d’un Dataware-
house
Référence : BI-03 Durée : 5 jours
Objectifs
Comprendre les enjeux du
décisionnel, les techniques
mises en œuvre.
Définir les étapes clés d’un
projet Datawarehouse.
Concevoir de l’analyse à la
modélisation un modèle
simple d’étoile ou flocon.
Groupe cible
Direction informatique, chefs
de projets, responsables
commerciaux, contrôle de
gestion, MOE, responsable
fonctionnel, concepteur de
base de données.
Pré-requis
Notions de base de données
et SQL.
Plan de formation
1. Problématique de l’entreprise
• Quelques constats
• Symptômes d’un besoin décisionnel
• But recherché
• Principales applications métiers d’un SID
2. Le besoin décisionnel
3. Les Solutions
• La solution “Infocentre”
• La solution “Datawarehouse”
4. Le Projet décisionnel
• Comment construit-on un SID ?
• Démarches et construction Tata
• L’environnement humain
5. Le Projet technique
• Structure du modèle de données
• Alimenter le Datawarehouse : les ETL
• Systèmes de gestion et de stockage des données
• Outils de restitution
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• Architecture technique
6. Métrologie
• La volumétrie
• Les temps de réponse
• Modélisation décisionnelle
7. Introduction à la modélisation
• Notions de bases de données
• Notions de modèles de données
• Principes de modélisation rationnelle
• Le transactionnel
• Le décisionnel
8. Principes de la modélisation décisionnelle
• Approche production
• Approche fonctionnelle
9. Choix des modèles
• Modèle en étoile
• Modèle en flocon
10. Cas particulier
• Dimension à évolution lente
11. Les principes de la modélisation décisionnelle
• Infocentre
• Datawarehouse
• Datamart
12. Alimentation : les ETL
13. Restitution
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1.4 Les fondements du Data Mining
Référence : MINING-01 Durée : 5 jours
Objectifs
Comprendre les principes et
la finalité du Data Mining
Identifier les principales
techniques du DM et leur cas
d'utilisation
Mettre en œuvre sur un cas
simple les méthodes de sco-
ring
Découvrir les méthodes pré-
dictives et les méthodes des-
criptives du DM
Connaitre les principales
étapes d'un projet DM
Groupe cible
Cette formation Data Mining
s'adresse aux responsables
commerciaux , responsables
marketing, statisticiens, res-
ponsables informatiques,
chefs de projets et experts
décisionnels.
Plan de formation
1. Le Système d'Information Décisionnel (SID)
• Les enjeux du SID : besoins, domaines d'application.
• Architecture type d'un SID, état de l'art.
• Élaboration des informations décisionnelles.
• Conception d'un SID : étapes, optimisation, organisation
des données, dictionnaires.
2. Comprendre le Data Mining (DM)
• Définition et finalité du Data Mining (DM).
• Quel lien entre le DM et les statistiques, quelle dépen-
dance entre le DM et l'informatique ?
• Différence entre DM et OLAP ?
• Les attentes des entreprises, les réponses du DM.
3. Techniques du Data Mining
• Différentes familles du DM.
• Méthodes prédictives et méthodes descriptives.
• Analyse factorielle, typologique. La classification...
• Arbres de décisions, réseaux de neurones...
• Classification des techniques de DM.
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Pré-requis
Connaissances de base en
analyse décisionnelle.
Connaissances de base en
statistiques.
4. Méthode descriptive du Clustering
• Définition et méthodologie.
• Les critères pour structurer les données à classer.
• Évaluation et validation des classes obtenues.
• Différentes sous-familles du Clustering.
Exemple
Présentation d'applications du Clustering.
5. Exemples d'application du DM
• Le scoring : définition, finalité, méthodologie.
Exemple
Mise en œuvre de la méthode de scoring.
6. Les données de l'entreprise
• Rappel de la problématique des données du SI.
• Qualité des données et administration des données.
• Processus de collecte et d'exploration.
• Création d'agrégats et de nouvelles données.
• Transformation des données.
7. Méthodologie de projet Data Mining
• Définition du problème métier à résoudre et des objectifs à
atteindre.
• Inventorier, décrire et classer les données.
• Concevoir et alimenter la base Data Mining.
• Explorer, segmenter des entités analysées.
• Établir et appliquer les modèles d'analyse.
• Itérer, déployer auprès des utilisateurs.
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2 Méthodes Statistiques
2.1 Méthodes Statistiques usuelles
Référence : STAT-01 Durée : 2 jours
Objectifs
Réviser ou acquérir les con-
cepts statistiques fonde-
ments (statistiques descrip-
tives et statistiques inféren-
tielles), comprendre et mettre
en œuvre les principales mé-
thodes de statistiques
usuelles
Groupe cible
Toute personne susceptible
d’exploiter et d’analyser sta-
tistiquement des données
quel que soit son secteur
d’activité.
Pré-requis
Il est souhaitable de maîtriser
les concepts mathématiques
tels que racine carrée, loga-
rithmes... Des notions de
base en statistique consti-
Plan de formation
1. Définitions
Terminologie statistique, typologie des variables, échantillon-
nage, randomisation et distributions statistiques.
2. Statistiques descriptives
Distribution en fréquences, paramètres de position et de dis-
persion, dissymétrie et aplatissement.
3. Distributions théoriques
Variables aléatoires, lois de probabilité : binomiale, Poisson et
normale.
4. Statistiques inférentielles
Problèmes d’estimation (distribution d’échantillonnage, inter-
valle de confiance...), tests d’hypothèses : principe, hypo-
thèses et risques, unilatéralité et bilatéralité, développement
des tests de normalité.
5. Typologie et développement pratique des tests usuels, test-t
de Student et test-t sur séries appariées, analyse de la va-
riance à un facteur sur séries indépendantes, corrélation et
régression linéaire simple.
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tuent un atout supplémen-
taire.
6. Panorama des autres familles statistiques
• Méthodes non paramétriques
• Analyse des plans d’expériences
• Analyse multivariée.
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2.2 Méthodes Statistiques non paramétriques
Référence : STAT-02 Durée : 2 jours
Objectifs
Acquérir une bonne maîtrise
des méthodes non paramé-
triques (position du pro-
blème, hypothèses testées,
principe de calcul, puis-
sance...) et porter un regard
critique sur ces méthodes en
comparaison des méthodes
paramétriques usuelles.
Groupe cible
Chercheurs, analystes et
responsables de services
d’études quel que soit le sec-
teur d’activité (recherche
scientifique et médicale, in-
dustrie, marketing...) confron-
tés aux problèmes des va-
riables qualitatives ou des
petits échantillons.
Pré-requis
Il est souhaitable de bien
maîtriser les concepts statis-
Plan de formation
1. Rappels : les tests statistiques
• Terminologie, typologie des variables, hypothèses et
risques
• Unilatéralité et bilatéralité
• Condition de validité d’un test classique et puissance d’un
test.
2. Tests paramétriques et tests non paramétriques
• Spécificité des tests non paramétriques
• Parallèle entre les tests usuels paramétriques et non pa-
ramétriques.
3. Développement pratique des principaux tests non paramé-
triques
• Test de Mac Nemar
• Test T de Wilcoxon
• Test U de Mann-Whitney
• Test Q de Cochran
• Test de Friedman
• Test H de Kruskal-Wallis
• Corrélations des rangs de Spearman et de Kendall.
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tiques fondements (distribu-
tions statistiques, problème
d’estimation, tests
d’hypothèses...) et les tests
statistiques usuels.
Avec pour chaque test :
• But, hypothèses et conditions de validité
• Mode de calcul
• Interprétation des résultats.
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2.3 Enquête
Référence : STAT-03 Durée : 2 jours
Objectifs
Acquérir les concepts de
base, essentiels pour la défi-
nition (que veut-on analy-
ser...), la conception (quelles
questions poser, comment et
à qui...), la mise en place
(définition du questionnaire,
technique d'échantillon-
nage...), le suivi (collecte,
saisie et contrôle des don-
nées...) et le traitement sta-
tistique (descriptifs, gra-
phiques, tests d'hypothèse...)
d'une enquête afin d'atteindre
l'objectif initialement fixé.
Groupe cible
Toute personne devant "ma-
nager" une enquête, de sa
mise en place à son
dépouillement, qu'il s'agisse
d'une enquête à caractère
commercial, d'une enquête
d'opinion ou de satisfaction,
Plan de formation
1. Définition des besoins
• Objectif de l'enquête et formalisation des hypothèses (que
recherche-t-on, que veut-on mettre en évidence,...)
• Définition du panel : quelle population prendre en considé-
ration et comment
• Contraintes de temps, de lieu et de budget.
2. Conception du questionnaire
• Différents types de questions : Q.R.M., questions ouvertes,
précodage...
• Cohérence dans la suite des questions et entre les ques-
tions
• Conception d'un questionnaire par les auditeurs.
3. Collecte et saisie des informations
• Méthode d'échantillonnage et taille de l'échantillon
• Pondération et redressement
• Préparation des données (post codage...) et les divers
modes de saisie
• Contrôle de la qualité des données et détection des er-
reurs de saisie
• Traitement des questions ouvertes : analyse lexicale, dic-
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d'enquêtes sociologique
Pré-requis
Ce séminaire ne requiert pas
de compétences particulières
en statistiques et la connais-
sance d'un logiciel de traite-
ment d'enquêtes n'est pas
indispensable.
tionnaires, transformation en questions fermées.
4. Dépouillement et analyse de données
• Filtres : concept et mise en place
• Tris à plat, tris croisés, tests de dépendance (test du
Chi2...) et régression linéaire simple
• Analyse graphique des données (diagramme, nuage,...)
• Analyse et interprétation des résultats
• Introduction à l'analyse multivariée (ACP, AFC, ACM, ré-
gression multiple..).
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2.4 Analyses multivariées
Référence : STAT-04 Durée : 2 jours
Objectifs
L’analyse multivariée est un
ensemble d’outils aidant à la
compréhension de tableaux
de données (individus x va-
riables) généralement très
grands et pour lesquels les
méthodes classiques biva-
riées ne suffisent plus à ap-
préhender la structure afin de
décrire ou expliquer un phé-
nomène. L’objectif de ce sé-
minaire est donc d’établir le
lien entre ces informations et
les méthodes d’analyse ainsi
que de mettre en pratique les
méthodes descriptives clas-
siques d’analyse multivariée.
Groupe cible
Chefs de projet, ingénieurs
d’études, responsables de
marché et analystes, dans
des domaines aussi variés
que la production, le marke-
Plan de formation
1. Introduction à l’analyse multivariée
• Lien entre informations et analyses.
2. Pratique des méthodes descriptives classiques
• Typologie (classification) et segmentation
• Analyse factorielle en composantes principales (ACP)
• Analyse factorielle des correspondances simple et multiple
(AFC, AFCM)
• Analyse multidimensionnelle non métrique (MDS)
Avec pour chaque méthode :
• Hypothèses de base et limites d’utilisation
• Principe de la méthode
• Signification statistique et pratique
• Interprétation et validation des résultats.
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ting, la finance, la recherche
biomédicale, l’agronomie...,
sensibilisés aux problèmes
d’analyse multidimension-
nelle.
Pré-requis
Il est souhaitable de bien
maîtriser les concepts statis-
tiques fondements (distribu-
tions statistiques, problème
d’estimation, tests
d’hypothèses...) et les mé-
thodes de statistiques
usuelles.
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3 Gestion de la Relation Client (GRC ou CRM)
3.1 Les fondements de la GRC
Référence : CRM-01 Durée : 3 jours
Objectifs
Choisir une solution,
l’intégrer au système
d’information de l’entreprise.
Lancer des projets pilotes.
Être initié à la prise en main
d’une solution.
Groupe cible
DSI, Maîtrise d’ouvrage, con-
sultants, chefs de projets,
développeurs
Pré-requis
Il est conseillé de posséder
une connaissance du SI.
Plan de formation
1. Introduction
2. Problématiques et enjeux du CRM
• CRM : la réalité
• Fonctions cibles du CRM
• Objectifs du CRM
3. Le CRM en action
Données et Marketing direct :
• Maîtriser les données clients
• Marketing et contacts
• Processus de collecte
• Qualité des données : le challenge
• Journalisation CRM
• Connaissance du client
Campagnes, Mailings :
• Outils de gestion de campagne SFA
• Gérer le cycle de vie du client
• Identification du client
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• composants clés du SFA
Centres d’appels :
• Les relations entreprises-clients au téléphone
• Différentes approches de service
• Importance des SLA
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4 Gestion des risques
4.1 Gestion des risques : Les fondements
Référence : RISK-01 Durée : 4 jours
Objectifs
Comprendre la réalité des
risques bancaires et leurs
coûts
Aborder la définition «mesure
et gestion» des différents
risques : marché, crédit, opé-
rationnel
Comprendre l’impact de la
réforme Bâle 2 et de son
évolution vers Bâle 3 sur les
fonds propres de la banque
Groupe cible
Analystes financiers.
Ingénieurs risques. MOA en
front et middle office ou
risques.
Plan de formation
Le bilan de la banque
• Principe d’un bilan de banque
• Impact des principales opérations sur le bilan de la banque
• Impact sur le compte de résultat
Études de cas : comprendre à travers des exercices, l’évolution
du bilan d’une banque et les risques sous-jacents
Typologie des risques
Principe, mesure et exemples pour chaque type de risque
• Risque de marché
• Risque de crédit et de contrepartie
• Risque de liquidité
• Risque global de taux
• Risque opérationnel
Environnement règlementaire et Bâle 2 / Bâle 3
• Instances règlementaires : nationales, internationales
• Obligations règlementaires et prudentielles : Bâle 2 et Bâle
3
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Pré-requis
Connaissances de base des
marchés financiers et des
instruments financiers.
• Le coût des fonds propres
Le risque de marché : taux, change, action
• La mesure du risque de marché et la notion de VaR
• Les différents types de VaR : définition, mesure et applica-
tions
• TP Excel : illustration de calculs de VaR
Le risque de crédit-contrepartie
• Mesure du risque
• Notations internes et externes
• Modèles de mesure
• Réalité du risque de contrepartie sur les marchés
• Gestion globale du risque de crédit et portefeuille de crédit
Le risque opérationnel : réalité et gestion
• Prise en compte dans Bâle 2
• Gestion du risque opérationnel et organisation au sein des
banques
• Calcul de fonds propres règlementaires
• Calcul de l’exigence de fonds propres
• Application des ratios de Bâle 2
• Le coût du capital - introduction au RAROC
TP : illustration à partir d’extraits du dernier rapport annuel d’une
banque
Le risque global de taux
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Mesure et gestion du risque de liquidité
• Les ratios actuels et les évolutions prévues
• Situation de crise de liquidité pour une banque
Étude de cas : comprendre la mesure et la gestion du risque de
liquidité par une banque
Coût du risque et exigences de rentabilité
• Les normes et le besoin en capital
• Coût du capital et exigences de rentabilité
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4.2 Risque de crédit - Niveau 1
Référence : RISK-02 Durée : 3 jours
Objectifs
Acquérir les fondements de
la gestion du risque de crédit
Intégrer des réflexes simples
en matière d’appréciation du
risque de crédit
Diffuser les meilleures pra-
tiques et favoriser les
échanges sur des cas con-
crets
Groupe cible
Collaborateurs souhaitant
acquérir une vision
d’ensemble du risque de cré-
dit
Collaborateurs désireux
d’évoluer vers des fonctions
requérant une maîtrise du
risque de crédit
Pré-requis
Plan de formation
Introduction et cadre du risque de crédit
Définition et illustration des différentes facettes du risque de crédit
• Évolutions réglementaires
• Dispositif de gestion du risque de crédit en place
• Typologie et comparaison des différentes formes de risque
de crédit selon les instruments concernés (crédit amortis-
sable, autorisation de découvert, crédit revolving)
Organisation du processus d’octroi du crédit
• Schéma d’octroi de crédit, système de délégation et
d’autorisations
• Analyse des risques de crédit au niveau transactionnel
• Notation interne, taux de perte et ROE/RAROC prédictif
• Facteurs d’atténuation des risques : garanties et collaté-
raux
• Rôle du comité de crédit et prise de décision
Évaluation du risque de crédit
• Analyse des documents financiers : bilans / comptes de
résultat / business plans / principaux ratios financiers
• Analyse sur dossier (dire d’expert) et approches plus
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Connaissances de base des
marchés financiers et des
instruments financiers.
quantitatives (scoring)
• Mesure des principaux indicateurs de risque : probabilité
de défaut (PD), perte en cas de défaut (LGD)…
• Les crédits syndiqués : engagement / risque de syndica-
tion / prise finale / rôle de l’agent
Gestion du risque de crédit
• Suivi des dossiers de crédit en cours de vie
• Revue régulière des crédits et l’analyse des signaux
d’alerte
• Prise en compte des « effets de contagion »
• Suivi des risques sectoriels et le suivi du risque pays
• Approche par transaction et approche par portefeuille (ef-
fets de concentration/diversification)
• Suivi des limites par engagement / par signature / par sec-
teur / par pays
• Prise en compte des garanties et suretés
• Transfert et atténuation du risque de crédit : dérivés de
crédit, pooling, fonds de garantie
• Caution, garanties physiques…
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4.3 Gestion du risque de liquidité
Référence : RISK-03 Durée : 4 jours
Objectifs
Comprendre les implications
règlementaires
Maîtriser la gestion du risque
de liquidité
Savoir analyser les mesures
de liquidité
Groupe cible
Collaborateurs des fonctions
souhaitant acquérir une vi-
sion d’ensemble du risque de
crédit
Collaborateurs désireux
d’évoluer vers des fonctions
requérant une maîtrise du
risque de crédit
Pré-requis
Connaissances de base des
marchés financiers et des
instruments financiers.
Plan de formation
Définition du risque de liquidité
• Liquidité transactionnelle vs liquidité de financement
• Interaction entre le risque de liquidité et d’autres types de
risques
• La liquidité et la confiance du marché
Sources du risque de liquidité
• Risque “Roll”
• Le risque de transformation des échéances
Étude de cas : Northern Rock
• Concentration de financement
• Swaps de devises
Étude de cas : BEAC et le financement
• Liquidité intra-groupe
• La viabilité de la Franchise
• Actif négociable
• Actif non négociable
• Hors bilan
• Liquidité intrajournalière
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Gouvernance de liquidité
• La tolérance au risque de liquidité et appétit pour le risque
• Cadre de gouvernance
Mesure de liquidité
• Analyse des écarts
• Modélisation des cash-flows incertains
• Autres mesures
Gestion des liquidités
• Diversification du financement
• Liquidité intrajournalière
Étude de cas : Lehman Brothers
• Définition des prix de transfert des fonds
• Actifs tampons (buffers)
• Stress Testing
• Key Risk Indicators (Indicateurs clés de risque) et les dé-
clencheurs associés
• La planification d’urgence
Étude de cas : LTCM
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4.4 Gestion du risque opérationnel
Référence : RISK-04 Durée : 2 jours
Objectifs
Appréhender l’importance du
risque opérationnel en
termes financiers
Maîtriser toutes les sources
de risque opérationnel avec
méthode
Comprendre les techniques
pour limiter le risque opéra-
tionnel
Groupe cible
Responsables et collabora-
teurs des services risques,
conformité, contrôle perma-
nent ou de contrôle pério-
dique
Pré-requis
Connaissances de base des
marchés financiers et des
instruments financiers.
Plan de formation
Définition et règlementation propre au risque opérationnel
Typologie du Risque Opérationnel
• Étude de cas réels : traduction concrète des facteurs de
risque
• Exemples choisis dans les catégories de Bâle 2
Analyse, causes et conséquences
• Étude de cas : autopsie de pertes liées au risque opéra-
tionnel à partir d’exemples réels
Classement des cas en fonction de la typologie
• Processus
• Personnes
• Systèmes
• Événements extérieurs
Le cercle vertueux de la gestion des risques
L’organisation du dispositif
Rôle et responsabilité des managers du RO
L’approche quantitative
Mise en place d’une collecte des pertes :
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• Pourquoi ? Comment ?
L’approche qualitative
Cartographier les risques : l’approche processus
Reporting et lien avec le plan d’action d’amélioration du Contrôle
Interne
• Étude de cas : analyse de cas réels de risques opération-
nels
• Quelles actions auraient pu éviter les pertes ?
• Quel reporting à produire ?
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Your Potential, Our Passion
4.5 RECOUVREMENT : ANALYSE DES DONNÉES
& STRATÉGIES DE RELANCES
Référence : RISK-05 Durée : 3 jours
Objectifs
Cette formation a pour objec-
tif de poser les probléma-
tiques pour traiter ensuite
des méthodologies.
Groupe cible
Manager recouvrement
amiable, contentieux, suren-
dettement
Pré-requis
Connaissances de base des
produits financiers
Plan de formation
Enjeux
• Modernisation des fonctions de recouvrement, deux mo-
dèles de recouvrement
• Actions porteuses de résultats et Diagnostic recouvrement
• Les principaux bénéfices liés à la mise en place de best
practices
Suivi des données décisionnelles
• Indicateurs clés de performance (KPIS) et suivi
• Observation aux différentes étapes du processus
• Entrées au recouvrement et seuil de solde recouvrement
• Entrées au recouvrement et encours des dossiers
• Durée de gestion hors recouvrement depuis la dernière
sortie
• Effets des règles d’entrée et de sortie
• Sorties précoces du Recouvrement
• Durée de gestion avant sortie du recouvrement
• Qualité des sorties du recouvrement
• Récidive et probabilité de transfert au contentieux
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Your Potential, Our Passion
• Suivi générationnel
• 1er impayé et effet des actions automatiques
• Matrice de transition et Intérêt d’un suivi par agrégat
Utilisation des scores
• Scores de recouvrement et Segmentation
• Grille de score générique de recouvrement, liste des va-
riables
• Les variables d’un score spécifique
• Répartition par déciles et choix des segments
• Segmentation et son application, le choix des Segments
• Mise en place de stratégies Champion/Challenger
• Programmation des actions (batchs)
• Module décisionnel de calcul de score et de segmentation,
programmation des actions
• Possibilité d’affecter des scores différents en fonction du
segment
• Une meilleure allocation des moyens
• Niveau de risque compte, stratégies
• Importance de l’exposition au risque dans la stratégie
Les facteurs clés de succès
• Facteurs clés et recommandations exemplaires
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5 Logiciels statistiques
5.1 Logiciel R
Référence : Logi-01 Durée : 3 jours
Objectifs
Voir et approfondir les no-
tions fondamentales néces-
saires à la compréhension et
la mise en œuvre de l'ana-
lyse statistique des résultats.
Groupe cible
Programmeurs, créateurs de
rapports, statisticiens, char-
gés de recherche, analystes
et dataminers.
Toute personne ayant une
première expérience en sta-
tistique et souhaitant parfaire
ses connaissances dans la
programmation avec R
Pré-requis
Aucun
Plan de formation
Introduction : découverte de R
Étape 1 : l'Analyse descriptive des données (tableaux et gra-
phiques)
Individus et variables ou la construction du tableau de données
• Comment repérer les individus ?
• Définir les variables
Classement des données :
• Données quantitatives : continues, discrètes
• Données qualitatives : nominales, ordinales
Distribution de fréquence :
• Loi de probabilité usuelle : le cas de la loi normale
Choisir la mesure de tendance centrale la plus adaptée :
• Avantages et inconvénients de la moyenne et de la mé-
diane
Mesures de dispersion :
• La variance, son interprétation
• L'écart-type, son interprétation
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Your Potential, Our Passion
• Les percentiles.
Les représentations graphiques associées :
• Histogramme, nuages de points, boîte à moustache...
Mise en œuvre sous R
Étape 2 : décrire les relations entre deux variables
Entre deux variables qualitatives :
• Tableau de contingence ou tableau croisé
• Test du chi²
• Mise en œuvre sous R.
Entre deux variables quantitatives :
• Tableau de données
• Notion de corrélation
• Régression linéaire simple
• Mise en œuvre sous R.
Étape 3 : les tests statistiques
La théorie des tests :
• Notion de risque de 1ère espèce, de 2ème espèce
• Puissance d'un test
• Tests paramétriques et non-paramétriques 2 à 2 :
principes, avantages et inconvénients
Mise en œuvre sous R des tests paramétriques
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5.2 SAS Base
Référence : Logi-02 Durée : 3 jours
Objectifs
Familiarisation avec
l’interface et utilisation des
fonctionnalités de base de
SAS
Découverte du langage SAS
et de ses concepts fonda-
mentaux
Présentation des étapes SAS
Création, exécution et correc-
tion de programmes
Découverte de la gestion des
données avec le Système
SAS et des procédures per-
mettant la restitution
d’informations
Groupe cible
Programmeurs SAS, créa-
teurs de rapports, statisti-
ciens, chargés de recherche,
analystes et dataminers.
Toute personne ayant une
Plan de formation
1. Introduction
2. Les étapes DAT
3. Tri des tables
4. Procédures
5. Les fonctions
6. Combinaison des tables
7. Les formats Date/Time
8. Lecture et écriture de fichiers non SAS
9. Utilitaire de gestion de données
10. Contrôle des entrées et sorties I/O
11. Synthèse des données
12. Lecture et écriture de différents types de données
13. Transformation de données
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première expérience en SAS
et souhaitant parfaire ses
connaissances dans la pro-
grammation avec SAS
Pré-requis
Aucun