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Inter Intra

Formation sur catalogue, ouverte à plusieurs organisations, en présentiel ou à distance. Formation dédiée à votre structure, sur catalogue ou sur-mesure, en présentiel dans vos locaux ou à distance.

Durée

Durée indicative

1 jour

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Description
Objectifs
Public & Prérequis
Programme
Modalités pédagogiques
Suivi et évaluation des acquis
Les + de cette formation

Savoir challenger la donnée est aujourd’hui une compétence clé — et pourtant, elle reste largement sous-développée dans les organisations. Cette formation vous apporte, en une journée, les fondamentaux pour évaluer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données utilisées, en particulier dans les environnements financiers. Vous apprendrez à questionner les sources, à analyser la pertinence des indicateurs, et à faire de la donnée un véritable levier de performance et de décision. Une étape essentielle pour renforcer l’efficacité des démarches Data Analytics au sein de votre organisation.

Objectifs

Prendre du recul par rapport à la donnée
Juger de la performance d’un modèle
Contribuer à une démarche d’amélioration continue

Public et prérequis

Directeurs et contrôleurs financiers, Contrôleurs de gestion, Auditeurs internes, Trésoriers, Experts comptables, Commissaires aux comptes, Banquiers, Chargés d’affaires, Analystes financiers

Aucun niveau de connaissance préalable n'est requis

Programme

Interroger la donnée et la comprendre

Définir les différentes typologies de données (source, format, volumétrie)
Identifier les biais possibles : collecte, transformation, interprétation
Comprendre les limites d’un jeu de données sans documentation métier

Comprendre | Illustration : cartographie d’un flux de données financières

Évaluer | Quiz : à votre avis… une donnée est-elle toujours "objective" ?

Identifier les bonnes questions à poser

Relier la donnée à la question métier : prédiction, performance, alerte
Éviter les corrélations trompeuses et poser les bons filtres
Formuler des hypothèses explicables, vérifiables, business-driven

Comprendre | Brainstorming : que signifie "challenger une donnée" ?

Appliquer | Cas pratique : reformuler une alerte tableau de bord en hypothèse testable

Évaluer | Quiz : à votre avis… une baisse de marge implique-t-elle toujours un problème de coûts ?

Dialoguer efficacement avec les équipes Data

Comprendre le rôle du Data Analyst / Data Scientist
Savoir lire un rapport d’analyse (KPIs, distributions, modèles, seuils)
Utiliser un vocabulaire commun pour challenger en confiance

Appliquer | Cas pratique : analyse critique d’un rapport de scoring automatisé

Expérimenter | Mise en situation : répondre à un data scientist sur la pertinence métier d’un modèle

Évaluer | Quiz : à votre avis… que veut dire un R² de 0,92 ?

Structurer ses propres demandes data

Formuler un besoin clair et priorisé : décision, pilote, optimisation
Décrire les inputs, outputs et règles attendues
Formaliser un brief lisible et réutilisable dans les projets récurrents

Appliquer | Cas pratique : construire un brief data pour analyser l’attrition client

Évaluer | Quiz : à votre avis… quelle information est inutile dans une demande d’analyse ?

Modalités pédagogiques

Pendant la session : alternance de développements théoriques et d’illustrations tirées de situations réelles.
Des cas pratiques et des quiz interactifs permettent de s’assurer de l’acquisition des connaissances tout au long de la formation.
Après : l’animateur est disponible pour répondre à toute question relevant de la formation.

Suivi et évaluation des acquis

Feuille d'émargement et attestation de fin de formation
Évaluation à chaud et à froid assurée par la solution LearnEval

Les + de cette formation

Formation alliant pratique et théorie, avec de nombreux cas pratiques
Un cadre pratique pour mieux dialoguer avec les équipes data et structurer vos demandes