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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Romain Rampa


PLAN DE COURS

Automne 2025
GES856 : Intégration de l'intelligence artificielle dans les entreprises (3 crédits)





Préalables
Aucun préalable requis




Descriptif du cours
Ce cours vise à identifier les principaux défis auxquels les entreprises font face lors de l’adoption de nouvelles technologies, à déterminer les stratégies d’affaires et technologiques pour une transformation numérique des entreprises et à évaluer les retombées prévisibles.

Au terme de ce cours, l’étudiante ou l'étudiant sera en mesure de nommer les concepts fondamentaux des différentes technologies, dont l'intelligence artificielle; d’effectuer un bilan des possibilités actuelles et futures des nouvelles technologies dans les entreprises ; de développer des outils pratiques pour l’implantation des technologies.

Stratégies de transformation numérique. Innovation dans l’économie 4.0. Impacts et bénéfices; enjeux internationaux. Lean et Industrie 4.0. Enjeux stratégiques de données (Data) : culture, processus opérationnels d’implémentation. Gestion de projet : SWOT, plans stratégiques, contenus et expérience client. Mesures d’avancement : indicateurs clés de performance.



Objectifs du cours

Ce cours a pour objet dans un premier temps d’effectuer un bilan des possibilités actuelles et futures de ces nouvelles technologies en entreprise. Dans un second temps, l’intégration de ces nouvelles technologies sera étudiée d’un point de vue pratique.

Au terme du cours, l’étudiant ou l'étudiante sera en mesure de :

  • Expliquer les principaux fondements, les contextes, les tendances et les pourquoi ;
  • Reconnaître les caractéristiques des entreprises et les besoins de nouvelles technologies ;
  • Identifier les différentes technologies ;
  • Jouer un plus grand rôle comme agent de changement au sein des entreprises où il oeuvre grâce.
  • Se doter d’un cadre d’analyse et développer des outils pratiques de mise en oeuvre



Stratégies pédagogiques

 

Évaluation de l’atteinte des objectifs

Les étudiants et étudiantes seront évalués sur la base d’une équipe de quatre (4) personnes sur les travaux 1 et 2.

Les étudiants et étudiantes seront évalués sur une base individuelle pour leur participation en classe et la production d’un document d’intégration à la fin du cours (travail de synthèse de type take-home).

 

Déroulement du cours

  • Exposés du chargé de cours
  • Études de cas
  • Présentation des travaux des étudiants et étudiantes
  • Discussion et débat
  • Présentations de travaux d’équipes en classe

Les approches pédagogiques suivantes seront utilisées :

  • cours magistraux ;
  • lectures d’articles complémentaires ;
  • exercices, débats et discussions dirigés ;
  • études de cas et mise en situation de gestion ;
  • exposés oraux en équipe, portant sur :
    • la mise en pratique des notions du cours (travaux pratiques TP) ;
  • participation active et constructive de chaque étudiant tout au long de la session ;
  • travail de synthèse de type « take-home ».

 




Utilisation d’appareils électroniques

Ne s'applique pas.




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Vendredi 08:30 - 17:00 Activité de cours



Coordonnées du personnel enseignant le cours
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Francine Masson Activité de cours cc-francine.masson@etsmtl.ca A-3736
01 Claude Briand Activité de cours cc-claude.briand@etsmtl.ca A-3736



Cours

 

SÉANCE / DATE CONTENU ENSEIGNANT(S) DURÉE

Séance 1

12 sept. AM

  • INTRO
  • Présentation du cours : déroulement et fil conducteur, prémisses et objectifs du cours, dynamique en classe, méthodes pédagogiques, évaluation
  • Formation des équipes
  • Explications sur le travail pratique de session (TP1)

Francine Masson

 

3h

Séance 2

12 sept. PM

Macro Économie 4.0 dans un contexte d’innovation accéléré

  • Les grands axes de l’innovation dans l’économie 4.0.
  • Les impacts
  • L’économie 4.0 dans les entreprises
  • Enjeux internationaux
  • Les opportunités à saisir, les bénéfices attendus
  • Revues de presse : quoi décoder, voir venir les tendances

Claude Briand

 

3h

Séance 3

19 sept. AM

La réalité des projets d'implantation de nouvelles technologies

  • Les bonnes questions à poser
  • Les défis à surmonter
  • Les risques et les plans d'atténuation

Claude Briand

 

3h

Séance 4

19 sept. PM

Gestion des pratiques d’innovation : Enjeux organisationnels
La croissance et la gouvernance et les mesures d’impacts

  • Plan stratégique
  • Management

Leadership et stratégie de développement

Francine Masson

 

3h

Séance 5

26 sept. AM

TP #1

Claude Briand

Francine Masson


3h

Séance 6

26 sept. PM

Meilleures pratiques dans l'introduction de nouvelles technologies

  • Deux approches qui s’affrontent : Lean et Industrie 4.0
  • Convergence de nouvelles technologies et de nouveaux modèles d’affaires

En pratique

  • Comment on monte un projet destiné à l’industrie 4.0
  • Les particularités versus les projets traditionnels
  • Les intelligences technologiques
  • Comment tirer son épingle du jeu quand tout bouge plus vite que notre capacité s’y adapter ?
  • Audit 4.0 : faire un rapport

Claude Briand

 

3h

Séance 7

03 oct. AM

AI + database

 

Claude Briand


3h

 

Séance 8

03 oct. PM

Enjeux stratégiques de données ( Data)

  • Culture, processus opérationnels d’implémentation
  • Gestion de projet
  • Alignements : SWOT, plans stratégiques, contenus et expérience client.

Francine Masson

 

3h

Séance 9

17 oct. AM

Mesurer l'avancement

  • Mesures de performance
  • Définir les indicateurs clés de performance (ICP / KPI)

Francine Masson


3h

Séance 10

17 oct. PM

Coaching TP2

Francine Masson

3h

Séance 11

24 oct. AM

Les fondements technologiques actuels

  • Les principales technologies en vogue, leurs utilités, leurs forces, leurs limites
  • Les enjeux commerciaux sous-jacents

Claude Briand


3h

Séance 12

24 oct. PM

TP#2 final Stratégies de transformation numérique

Claude Briand

Francine Masson


3h

Séance 13

31 Oct. AM

  • Travail final de synthèse, – à faire à la maison individuellement
  • Remise à l’heure et à la date précisée dans Moodle

Claude Briand

Francine Masson


3h

Séance 14

31 Oct. PM

  • Remise par chaque étudiant ou étudiante de son rapport final sur la plateforme
  • Moodle du cours avant 23 :59 (minuit)

N/A

 
    TOTAL 39h

Remise du travail synthèse à faire à la maison : sept (7) jours après la remise des consignes.

 

 




Laboratoires et travaux pratiques

Ne s'applique pas.




Évaluation

 

Nature du travail Thèmes et point d’évaluation % Dates
Étude de cas Recherche documentaire et analyse contextuelle.
Exposé oral de 15 minutes en classe. Les participants et participantes choisissent le sujet suite aux explications présentées en classe dès le premier cours.
La liste des plages horaires à sélectionner sera affichée sur Moodle.
Les diapositives sous format numérique Power Point devront être versées dans Moodle avant la présentation orale
10 % Remise avant la séance présentation en classe
TP#1 oral et écrit
Présentation en équipe
Positionnement d’une technologie ou d’une innovation (power point).
Le nombre de personnes par équipe sera confirmé lors de la 1ere séance de cours.
20 % Remise avant la séance présentation en classe
TP #2 oral et écrit
Présentation en équipe
Sujets thématiques (power point) présentés en classe
Les étudiants et étudiantes conservent la même équipe pour les deux TP
20 % Remise juste avant la séance présentation en classe -
Travail synthèse individuel
(take-home, écrit)
Chaque étudiant ou étudiante disposera de sept (7) jours pour répondre à des questions à développement portant sur toute la matière vue pendant le cours. Ce travail synthèse doit se faire individuellement. 40 % À remettre 7 jours après la remise de l’examen. Les retards sont pénalisés.
Présence et participation en classe, contribution aux débats/discussions

Présence assidue
Interventions constructives
Participation aux débats et discussions
Esprit d’équipe


L’Étudiant ou étudiante qui ne participe pas aux discussions afin de contribuer aux échanges collectifs, risque de perdre la totalité des points de participation

10 % Évaluation faite en continu

 




Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.5/ cycles supérieurs, article 6.5.2) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignante ou l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

ABSENCE À UNE SÉANCE DE COURS OU NON-REMISE D’UN TRAVAIL:


L’étudiant ou étudiante est présumé présent à toutes les séances de cours; cette présence est nécessaire, car la pédagogie est basée sur l’apprentissage individuel et collectif, l’échange en classe et l’intégration des concepts dans une vision systémique et stratégique. Dans le cas d’une absence, il est de sa responsabilité d’en aviser l’enseignant ou l'enseignante responsable de la séance de cours à l’avance, si possible par écrit en indiquant le motif, ou au plus tard dans les 24 heures suivant la tenue de la séance de cours.


L’enseignant ou l'enseignante pourra alors voir à transmettre à l’étudiant ou l'étudiante les principaux renseignements utiles pour son cheminement dans le cours. Le déroulement du cours peut être modifié, ralenti ou accéléré, selon la vitesse d’apprentissage des étudiants et étudiantes, et l’étudiant ou l'étudiante est responsable d’obtenir les renseignements à cet égard afin de ne pas ralentir ou perturber l’apprentissage collectif.


L'absence d’un étudiant ou étudiante à une séance ne peut être le prétexte pour ne pas remettre un travail dû à la même date, sauf dans les cas où le professeur ou professeure a été avisé et une permission spéciale accordée pour des raisons valables.




Absence à une évaluation

Afin de faire valider une absence à une évaluation en vue d’obtenir un examen de compensation, l’étudiante ou l’étudiant doit utiliser le formulaire prévu à cet effet dans son portail MonÉTS pour un examen final qui se déroule durant la période des examens finaux ou pour tout autre élément d’évaluation surveillé de 15% et plus durant la session. Si l’absence concerne un élément d’évaluation de moins de 15% durant la session, l’étudiant ou l’étudiante doit soumettre une demande par écrit à son enseignante ou enseignant.

Toute demande de validation d’absence doit se faire dans les cinq (5) jours ouvrables suivant la tenue de l’évaluation, sauf dans les cas d’une absence pour participation à une activité prévue aux règlements des études où la demande doit être soumise dans les cinq (5) jours ouvrables avant le jour de départ de l’ÉTS pour se rendre à l’activité.

Toute absence non justifiée par un motif majeur (voir articles 7.2.6.1 du RÉPC et 6.5.2 du RÉCS) entraînera l’attribution de la note zéro (0).




Infractions de nature académique
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiantes et les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (www.etsmtl.ca/a-propos/gouvernance/secretariat-general/cadre-reglementaire/reglement-sur-les-infractions-de-nature-academique) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet. À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et tous les membres de la communauté étudiante sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).

Systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG)
L’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle générative (SIAG) dans les activités d’évaluation constitue une infraction de nature académique au sens du Règlement sur les infractions de nature académique, sauf si elle est explicitement autorisée par l’enseignante ou l’enseignant du cours.



Documentation obligatoire
  • Gardoni, M., Navarre, A., Cavallucci, Denis, Pratiques de gestion de l’innovation – Guide sur les stratégies et les processus, Presses de l’Université du Québec, 2022 La version papier de ce livre est disponible à la Coop ETS. Il, est également disponible via diverses plateformes transactionnelles, dont celui des Presses de l’Université. du Québec.
  • Les notes cours (acétates et articles/cas) seront déposés dans Moodle après chacune des séances.



Ouvrages de références

Une liste d’articles sélectionnés par les enseignants sera disponible sur Moodle.

 

  • Après avoir considéré les meilleurs ouvrages d’introduction et à la transformation digitale disponibles en français et en anglais, les enseignants ont retenu les livres de référence suivants :
  1. Vincent Ducrey et Emmanuel Vivier, Le guide de la transformation digitale 2e édition, Éditions Eyrolles 2019
  2. Romain Rissoan et Romain Jouin, La boîte à outils de la stratégie big data Éditions Dunod 2018
  3. John Doerr, Measure What matters, OKRs – The simple idea that drives 10x growth Éd.Porfolio Pengin, 2018
  4. Luc Julia, cocréateur de Siri : L’intelligence artificielle n’existe pas, édition First, 2019
  5. Erin Meyer, The culture map, decoding how people think. Éditions PublicAffairs 2015, https://erinmeyer.com/



Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

https://www.etsmtl.ca/etudes/cours/ges856




Autres informations

ENCADREMENT : 

Enseignants

Coordonnées Période de consultation

Francine Masson

cc-francine.masson@etsmtl.ca Sur rendez-vous

Claude Briand

cc-claude.briand@etsmtl.ca  Sur rendez-vous