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Formation - Analyser vos données grâce à l'intelligence artificielle

Data Science : comprendre et appliquer les algorithmes de machine learning pour l’analyse de données.

La formation Analyser vos données grâce à l’intelligence artificielle permet de comprendre les fondamentaux de l’IA appliqués à l’analyse de données, d’explorer les principaux outils et d’identifier les cas d’usage concrets en entreprise.
Les participants apprennent à exploiter des modèles prédictifs, automatiser les traitements et visualiser les résultats, dans une logique accessible, orientée métier et pilotage stratégique.
Idéale pour les professionnels souhaitant intégrer l’IA dans leurs processus d’analyse, cette formation constitue un premier pas vers une prise de décision plus rapide, fiable et éclairée grâce aux technologies intelligentes.
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.

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Informations pratiques

Référence : IA107

Durée : 2 jours (14 heures)
Présentiel ou classe à distance
Fondamental

Formation - Analyser vos données grâce à l'intelligence artificielle

A qui s'adresse cette formation ?

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.

Les objectifs de la formation

Comprendre les principes fondamentaux du traitement, de l’analyse et de l’exploitation des données.
Maîtriser les bases de l’intelligence artificielle et du Machine Learning.
Savoir appliquer et évaluer des algorithmes tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN) et K-Means.
Être capable de conduire un projet complet d’analyse et de visualisation de données en intégrant des techniques d’IA.
Identifier les risques liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle et adopter une démarche éthique dans son utilisation.

Les points forts de la formation

Apprentissage basé sur des exercices pratiques réalisés avec Orange Data Mining pour manipuler, analyser et visualiser les données.
Conduite d’un projet complet incluant collecte, traitement, analyse et exploitation des données à l’aide de techniques d’IA.
87% des participants à cette formation se sont déclarés satisfaits ou très satisfaits au cours des 12 derniers mois.

ib Cegos, certifié ISO 9001 et Qualiopi, garantit la qualité et la fiabilité de ses formations et certifications. En savoir plus

Prérequis

Aucun.

Le programme

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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.

Formation qui regroupe des participants de différentes entreprises au sein d'une même session fixe.

Prix 2026

1 590,00 € HT

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Référence : IA107

Durée : 2 jours (14 heures)
Présentiel ou classe à distance
Fondamental

Horaires

Nos formations débutent à 9h et se terminent entre 17h et 18h. Pour vous accueillir, nos centres sont ouverts dès 8 heures. Un petit déjeuner d'accueil vous est proposé avant la formation.

Évaluation

Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.

Choisissez votre prochaine session

Date de début

Date de fin

Lieu

Éligibilité

*Nous nous engageons à réaliser les sessions identifiées par "session garantie". Ces sessions sont maintenues sauf force majeure.

Places disponiblesSession garantie*

Du 2 nov. au 3 nov. 2026

1 590,00 € HT

Paris

L'adresse du centre de formation sera communiquée 3 semaines avant le début de la formation

S'inscrire

Places disponiblesSession garantie*

Du 7 déc. au 8 déc. 2026

1 590,00 € HT

A Distance

Le lien de connexion à la formation à distance sera envoyé au participant quelques jours avant le début de sa formation.

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