2025-2026
| Code | Titulaire(s) | Langue(s) d'enseignement | Langue(s) d'évaluation | Théorie | Pratique | Période(s) | Année académique |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H-SINF-206 | VACHAUDEZ Aurélie | français | français | 12 | 0 | Q1 | 2025-2026 |
Connaissances
À l’issue du cours, l’étudiant·e connaît et comprend…
Écosystème social & local : Instagram, TikTok, Facebook, Google Business Profile/Maps, TripAdvisor/Booking, UGC & avis. Principes d’éditorial (storytelling d’expérience, identité de marque, calendrier, formats photo/vidéo courts). Notions de portée/engagement, trafic, conversion “réservation” (lien OTA/site), UTM & indicateurs de base. Fondamentaux du paid social (ciblage local, objectifs, créations, budget) et du social listening/benchmark. Cadre légal & éthique : RGPD, droit à l’image, mentions obligatoires (allergènes, alcool), partenariats influenceurs. Bases de l’e-réputation (mécaniques d’avis, classements, réponses publiques) et de la gestion de crise en ligne. Articulation on-/offline : signalétique sur site, QR codes, incentives à l’avis, cohérence omnicanale.
Aptitudes
À l’issue du cours, l’étudiant·e est capable de… Produire des contenus courts adaptés (photo/vidéo, captions, hashtags, géotags, CTA vers réservation). Mettre en place un mini-plan média local (Meta/TikTok) : objectif, ciblage périmètre, budget & UTM. Réaliser un benchmark concurrentiel et un social listening simple (mots-clés, tendances locales). Construire un tableau de bord basique (taux d’engagement, clics vers réservation, coût/booking estimé) et en tirer 1–2 optimisations.
Compétences
À l’issue du cours, l’étudiant·e démontre qu’il/elle sait…
Orchestrer une stratégie social-media end-to-end pour un hôtel/restaurant/activité
Intervention d'experts.
Type de support
Autre
Références
cf.Moodle
cf.Moodle
Les usages de l’Intelligence Artificielle dans l’enseignement supérieur sont référencés et détaillés au sein d'une charte institutionnelle. Consultez le site https://ia.condorcet.be pour plus d'informations.