🧠 Séance 1 – L’IA descriptive

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🎯 Objectif pédagogique

L’objectif de cette séance est de comprendre comment une intelligence artificielle descriptive peut aider une entreprise à analyser sa situation marketing et à identifier ses forces et faiblesses face à la concurrence.
Vous travaillerez en binôme et suivrez cinq étapes successives : définition, outils, étude de cas, application et synthèse critique.

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1. Définir le type d’IA : l’IA descriptive

Commencez par définir ce qu’est une IA descriptive.
Expliquez :

• ce qu’est une IA descriptive ?
• à quoi elle sert ? À quelles questions cherche-t-elle à répondre ?
• en quoi elle se distingue des autres types d’IA ?
• donnez un exemple concret de son usage dans une entreprise.

👉 Votre définition devra tenir en 3 à 5 phrases, rédigées avec vos propres mots.

2. Expliquer les principaux algorithmes mobilisés

Les IA descriptives reposent sur des modèles algorithmiques simples qui organisent ou regroupent l’information.

Votre mission :

• Expliquer brièvement le principe de fonctionnement de chacun de ces deux modèles.
• Illustrer par un exemple marketing simple (ex. un arbre qui classe les restaurants selon la satisfaction, ou un regroupement d’acteurs selon leur prix et leur image).
• Si possible, réaliser un schéma simplifié à la main ou avec un outil de dessin (Canva, PowerPoint, Miro, etc.).

3. Identifier les outils d’IA descriptive

Recherchez des outils qui utilisent ce type d’intelligence artificielle.
Pour chacun :

• indiquez son nom,
• précisez sa fonction principale (analyse, visualisation, résumé de données…),
• et décrivez un usage possible en restauration collective.

👉 Exemple d’outil possible :

• Power BI Copilot (Microsoft) : commente automatiquement les tableaux de bord.

Présentez vos résultats dans un petit tableau à trois colonnes :

Outil IA	Fonction principale	Usage possible en restauration collective
Power BI Copilot	Analyse automatisée des indicateurs	Identifier les restaurants les plus performants
…	…	…

4. Identifier des pistes d’utilisation de l’IA descriptive dans la restauration collective

À partir de vos connaissances du secteur et de vos recherches rapides (sites d’entreprises, articles professionnels, veille sectorielle), vous devez imaginer plusieurs usages concrets ou potentiels de l’IA descriptive dans la restauration collective :

1. Réfléchissez aux données disponibles dans une entreprise de restauration collective :
   • ventes quotidiennes, taux de fréquentation, satisfaction clients, coûts, gaspillage, avis en ligne, temps d’attente, etc.
2. À partir de ces données, proposez 3 à 5 idées d’utilisation de l’IA descriptive permettant d’aider le manager à mieux comprendre la situation actuelle.
   • Exemple : analyser les retours clients pour identifier les plats les plus appréciés ;
   • suivre les variations de fréquentation selon les jours ;
   • détecter les sources principales de gaspillage alimentaire ;
   • comparer la performance de plusieurs sites ;
   • mesurer la satisfaction par catégorie de convives.
3. Pour chaque idée, indiquez :
   • le problème ou la question à résoudre,
   • le type de données nécessaires,
   • et l’intérêt marketing ou opérationnel de cette analyse.

Présentez vos résultats sous forme de tableau clair :

Piste d’utilisation de l’IA descriptive	Données mobilisées	Apport pour le management / le marketing
Détection automatique des pics et creux de fréquentation	Données de passage en caisse ou badges	Optimisation des plannings et réduction des files d’attente
…	…	…

5. Conclure par une synthèse critique

Répondez aux questions suivantes :

• En quoi l’utilisation d’une IA descriptive permet-elle d’améliorer la compréhension des performances marketing d’une organisation, et comment contribue-t-elle à renforcer la qualité d’une démarche marketing structurée ?
• De quelle manière l’intelligence artificielle descriptive peut-elle être mobilisée par un manager du secteur de la restauration collective pour appuyer la prise de décision et la gestion quotidienne des activités ?
• Dans quelles conditions l’intelligence artificielle descriptive peut-elle être utilisée de manière pertinente et responsable dans une démarche marketing, afin d’en tirer pleinement les bénéfices tout en maîtrisant ses éventuels biais ?

Livrables :

• Un dossier écrit à rendre à la fin du cours par mail
• Un support de présentation orale pour l’examen.

Références

IA Descriptive :

Algorithme de classification : Définition et principaux modèles

Qu’est-ce qu’un arbre de décision ? IBM Cloud Learn Hub.

A Survey of Decision Trees: Concepts, Algorithms and Applications.

Arbres de décision en Machine Learning : tout comprendre