Comment les innovateurs peuvent-ils comprendre si leur idée vaut la peine d'être développée et poursuivie ? Dans ce cours, nous présentons un processus systématique de prise de décisions stratégiques concernant les produits ou services innovants qui aidera les entrepreneurs, les gestionnaires et les innovateurs à éviter les pièges les plus courants. Nous apprenons aux étudiants à évaluer la faisabilité d'une idée innovante grâce à des techniques de cadrage des problèmes et à une analyse de données rigoureuse appelée "approche scientifique". Le cours est très interactif et comprend des exercices et des applications du monde réel. Nous montrerons également les implications d'une approche scientifique de la gestion de l'innovation à travers un large éventail d'exemples et d'études de cas. Cette vidéo fait partie d'un projet qui a bénéficié d'un financement du Conseil européen de la recherche (CER) dans le cadre du programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne (convention de subvention n° 101021061)
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Une approche scientifique de la gestion de l'innovation
Instructeurs : Alfonso Gambardella
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Nous présentons une discussion générale sur l'innovation en tant que résolution de problèmes et nous établissons un lien avec les éléments constitutifs de l'approche scientifique des décisions en matière d'innovation - de la formulation du problème à la formulation des hypothèses et de la théorie, en passant par la manière de les tester. L'ensemble de la discussion sera encadré et appliqué à des problèmes de gestion concrets, y compris une discussion sur les outils de gestion spécifiques qui facilitent l'application d'une approche scientifique de la gestion de l'innovation.
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Nous fournissons plus de détails sur l'approche scientifique et nous introduisons les probabilités pour comprendre comment et pourquoi certaines décisions mènent à certains résultats plutôt qu'à d'autres et comment prendre de meilleures décisions. Nous nous concentrons également sur la manière de formuler et de tester des hypothèses dans la pratique, et sur la manière d'interpréter ces tests. Enfin, nous discuterons de la manière de concevoir et de mener des expériences. NB : certaines vidéos peuvent contenir une base de données téléchargeable ; veuillez la télécharger et suivre les instructions de la vidéo
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Nous couvrons les bases de l'analyse des données, en commençant par la distinction entre corrélation et causalité dans l'analyse des données. Nous enseignons également comment faire des prédictions à l'aide de l'analyse de régression et nous lions ces méthodes à l'approche scientifique, en montrant quel rôle jouent ces analyses, comment elles aident à prendre des décisions scientifiques et pourquoi. Nous complétons cela par des exemples réels d'entreprises utilisant des données pour prendre des décisions en matière d'innovation. Nous terminons en discutant de la manière d'interpréter ces analyses et ces résultats de manière critique afin de nous assurer que nous comprenons ce que nous apprenons réellement des analyses et quand, comment et pourquoi nous devons interpréter nos résultats de manière prudente et critique.
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Il s'agit d'une partie plus avancée dans laquelle nous discutons de la causalité et fournissons aux étudiants une large exposition aux big data et à l'apprentissage automatique, et nous discutons de ce qu'ils peuvent faire pour les décisions managériales.Nous fournissons un récapitulatif général et une conclusion du cours, y compris une discussion sur les cas où l'approche scientifique est la plus appropriée ou a des limites. Cela permet de voir quand l'appliquer, ou quand appliquer d'autres approches, y compris notre propre intuition. NB : certaines vidéos peuvent contenir une base de données téléchargeable ; veuillez la télécharger et suivre les instructions de la vidéo
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