Formation - Analyser vos données grâce à l'intelligence artificielle

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

• Définir l’intelligence artificielle et l’analyse de données
• Historique et évolution de l'intelligence artificielle
• Applications courantes de l'IA dans l'analyse de données

2 - Préparation et traitement des Données

• Différencier les types de données : structurées, semi-structurées, non structurées
• Découvrir les techniques de collecte de données
• Évaluer l’importance de la qualité des données pour des analyses fiables
• Nettoyer et prétraiter les données (exemple : gestion des valeurs manquantes, normalisation)

3 - Introduction aux Algorithmes de Machine Learning

• Comprendre le concepts fondamentaux du Machine Learning
  • Comprendre l’apprentissage supervisé, qui s’appuie sur des jeux de données étiquetés pour entraîner des modèles prédictifs.
  • Explorer l’apprentissage non supervisé, permettant d’analyser des données non structurées afin d’identifier des regroupements et des tendances.
• Comprendre les principaux algorithmes d’apprentissage supervisé et leurs cas d’usage
  • Régression linéaire : prédiction de variables continues (ex. estimation de prix).
  • Régression logistique : classification binaire (ex. détection de fraude).
  • Arbres de décision : modèles basés sur des règles pour des problématiques de classification ou de régression (ex. diagnostic médical).
  • Naïve Bayes : classification probabiliste (ex. filtrage de spams).
  • K-Nearest Neighbors (KNN) : classification basée sur la proximité des données (ex. systèmes de recommandation).
• Comprendre le fonctionnement des algorithmes non supervisés.
  • Appliquer l’algorithme K-Means pour regrouper des données en clusters et identifier des segments pertinents (ex. segmentation client ou marché).

4 - Evaluation des modèles de Machine Learning

• Comprendre l’importance de l’évaluation des modèles pour garantir leur fiabilité et leur performance.
• Identifier les principales métriques utilisées en apprentissage supervisé :
  • En régression : erreur quadratique moyenne (MSE), coefficient de détermination (R²).
  • En classification : précision, rappel, F1-score, matrice de confusion et courbe ROC.
• Appréhender les métriques d’évaluation en apprentissage non supervisé, notamment l’indice de silhouette pour les modèles de type K-Means.
• Mettre en oeuvre des techniques d’évaluation des modèles telles que la validation croisée et la séparation des données en jeux d’entraînement et de test.

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

• Présentation des modèles d’intelligence artificielle conversationnelle (tels que ChatGPT, Claude, Grok ou Copilot).
• Applications de l’IA conversationnelle dans l’analyse de données :
  • Interprétation des résultats à partir de requêtes en langage naturel.
  • Génération de rapports et de visualisations textuelles.
  • Assistance au prétraitement des données (ex. génération de scripts de nettoyage).
  • Exploration des données via des questions ouvertes (ex. identification de tendances).
• Mise en pratique : utilisation d’un outil d’IA conversationnelle comme ChatGPT pour résumer des analyses de données et proposer des pistes d’interprétation.

6 - Les risques et opportunités de l'IA

• Identifier les principaux défis liés à l’intelligence artificielle, notamment les biais dans les données, le surapprentissage (overfitting) et les enjeux de confidentialité.
• Comprendre les risques spécifiques aux modèles conversationnels, tels que les erreurs factuelles et la dépendance excessive aux systèmes d’IA.
• Appréhender les principes éthiques nécessaires pour une utilisation responsable et encadrée de l’intelligence artificielle.
• Identifier les opportunités offertes par l’IA pour faciliter l’analyse de données et accélérer les processus de prise de décision.

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

• Cadrer un projet en définissant le contexte, la problématique, les objectifs et les livrables attendus.
• Mettre en oeuvre les étapes clés du traitement des données : collecte, nettoyage et prétraitement.
• Appliquer des algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé pour analyser et exploiter les données.
• Utiliser des modèles d’IA conversationnelle pour interpréter, synthétiser et présenter les résultats.
• Visualiser et interpréter les résultats afin d’en extraire des insights exploitables pour la prise de décision.