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Formation - Analyser vos données grâce à l'intelligence artificielle

3,8/5
(13 avis)
  • Présentiel ou classe à distance
  • Fondamental
PRESENTIEL OU CLASSE A DISTANCE
Durée
2 jours (14 heures)

Prix 2026
1 590,00 €  HT

Référence
9627
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4 450,00€ HT
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« Cette formation vous apprend à préparer et analyser vos données pour réaliser des prédictions fiables grâce au machine learning : une approche rigoureuse et mesurable, contrairement aux IA conversationnelles (comme ChatGPT) qui ne garantissent pas la justesse numérique nécessaire à ce type de travail.
La formation s’appuie sur des outils no-code gratuits (Orange Data Mining et OpenRefine) pour vous concentrer sur l’analyse et l’interprétation plutôt que sur la programmation.

Consulter le programme 2025
Pour qui ?

A qui s'adresse cette formation ?

Pour qui

  • Toute personne susceptible de traiter des grand volumes de données dans le cadre de son métier (marketing, commercial, RH, R&D, production, logistique, finance, contrôle de gestion, …).
  • Cette formation ne nécessite pas de connaissance de programmation mais nécessite d'être à l'aise avec les outils numériques.

Prérequis

  • Aucun.
Programme

Le programme de la formation

1 - Introduction à l’Intelligence Artificielle (IA) et à l’Analyse de Données

  • Définition de l'IA et de l'Analyse de Données.
  • Historique et évolution de l'IA.
  • Applications courantes de l'IA dans l'analyse de données.

2 - Préparation et traitement des Données

  • Types de données (structurées, non structurées, semi-structurées).
  • Techniques de collecte de données.
  • Importance de la qualité des données pour des analyses fiables.
  • Nettoyage et prétraitement des données (ex. gestion des valeurs manquantes, normalisation).

3 - Introduction aux Algorithmes de Machine Learning

  • Comprendre les concepts de "Machine Learning".
    • Apprentissage supervisé : modèles entraînés avec données étiquetées pour prédictions.
    • Apprentissage non supervisé : découverte de structures dans des données non étiquetées.
  • Comprendre les algorithmes supervisés :
    • Régression linéaire : prédiction de valeurs continues (ex. : estimation des prix).
    • Régression logistique : classification binaire (ex. : détection de fraudes).
    • Arbres de décision : règles pour classification ou régression (ex. : diagnostic médical).
    • Naïve Bayes : classification basée sur probabilités (ex. : filtrage de spam).
    • K-Nearest Neighbors (KNN) : classification par proximité (ex. : recommandation de produits).
  • Comprendre les algorithmes non supervisés :
    • K-Means (Nuées dynamiques) : regroupement en clusters (ex. segmentation de marché).

4 - Evaluation des Modèles de Machine Learning

  • Importance de l’évaluation pour garantir la fiabilité des modèles.
  • Métriques pour l’apprentissage supervisé :
    • Régression : erreur quadratique moyenne (MSE), coefficient de détermination (R²).
    • Classification : précision, rappel, F1-score, matrice de confusion, courbe ROC.
  • Métriques pour l’apprentissage non supervisé : indice de silhouette pour K-Means.
  • Techniques d’évaluation : validation croisée, séparation entraînement/test.

5 - Exploiter ChatGPT (ou équivalents) pour l’Analyse de Données

  • Présentation des modèles d’IA conversationnelle (ex. ChatGPT, Claude, Grok, Copilot)
  • Applications dans l’analyse de données :
    • Interprétation des résultats via des requêtes en langage naturel.
    • Génération de rapports ou visualisations textuelles.
    • Assistance au prétraitement (ex. : génération de scripts pour nettoyer des données).
    • Exploration des données via des questions ouvertes (ex. : "Quelles tendances dans ces données ?").
  • Démonstration pratique : utiliser un modèle comme ChatGPT pour résumer des résultats d’analyse ou générer des idées d’interprétation.

6 - Les risques et opportunités de l'IA

  • Défis de l’IA : biais dans les données, surapprentissage, confidentialité.
  • Risques spécifiques aux modèles conversationnels : erreurs factuelles, dépendance excessive.
  • Principes éthiques pour une utilisation responsable de l’IA.
  • Opportunités de l’IA pour démocratiser l’analyse de données et accélérer la prise de décision.

7 - Mener un projet d’analyse de données avec l’IA

  • Cadrage du projet : définir le contexte, la problématique, les objectifs et les livrables.
  • Étapes clés : collecte, nettoyage, prétraitement des données.
  • Application d’algorithmes supervisés et non supervisés pour analyser les données.
  • Utilisation de modèles conversationnels pour interpréter ou présenter les résultats.
  • Visualisation et interprétation des résultats pour des insights exploitables.
Objectifs

Les objectifs de la formation

  • Comprendre les principes fondamentaux du traitement et de l’analyse des données.
  • Comprendre les principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle.
  • Savoir appliquer et évaluer des algorithmes comme la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, Naïve Bayes, KNN et K-Means.
  • Être capable de mettre en œuvre un projet d'analyse et de visualisation de données avec les techniques d'IA.
  • Identifier les risques liés à l’utilisation de l’IA et adopter une approche éthique.
Pédagogie

Pédagogie

Dispositif pédagogique

  • Identification des problématiques individuelles. Alternance d'animations en plénière, sous-groupe et en individuel. Études de cas. Mises en situation. Travaux individuels de transposition. Plan d'actions pour retour dans la structure.
Evaluation

Evaluation

  • Évaluation des compétences acquises via un questionnaire en ligne intégrant des mises en situation.
Points forts

Les points forts de la formation

  • Des mises en pratique systématiques dans l'outil Orange Data Mining.
  • Un projet complet d'analyse de données avec l'IA.

Qualité des formations

Cegos est certifié Iso 9001 et Qualiopi.
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Financement

Les solutions de financement

OPCO et financement de la formation

Les opérateurs de compétences (OPCO) travaillent avec Cegos depuis de nombreuses années. Leurs missions évoluent depuis janvier 2019 grâce à la loi "Avenir professionnel". Toutefois, plusieurs dispositifs de financement sont accessibles selon les critères de prise en charge de chaque OPCO.

Pour plus d’information, une équipe de gestionnaires spécialisée vous accompagne dans le choix de vos formations et la gestion administrative.

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Mise à jour le 15/12/2025
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formés chaque année

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Nous réalisons 96% des sessions garanties.
Il est possible que, pour des raisons pédagogiques, nous estimions que la session ne peut-être maintenue, nous vous proposerons alors de vous reporter sur une autre date à distance ou dans une ville proche.

Habilitation consultants
formateurs

Les 1000 formateurs Cegos sont recrutés, formés et supervisés selon un processus Qualité d'habilitation spécifique. Trois éléments clés :


  • Expertise dans un métier, un domaine professionnel
  • Formation aux outils pédagogiques,
  • Supervision systématique par nos responsables pédagogiques.

Résultat : 9,3/10 en note pédagogique. La référence sur le marché !

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La gestion des avis clients par Avis Vérifiés de Cegos.fr est certifiée conforme à la norme NF ISO 20488 "avis en ligne" et au référentiel de certification NF522 V2 par AFNOR Certification depuis le 28 Mars 2014. En savoir plus

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