Formation - Analyser vos données grâce à l'intelligence artificielle

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.