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Formation - Transformer la donnée en information utile
Les algorithmes de l'IA appliqués à la gestion
Réf. FHGEIA
- Description
- Objectifs
- Public & Prérequis
- Programme
- Modalités pédagogiques
- Suivi et évaluation des acquis
- Les + de cette formation
Vous souhaitez initier et développer une démarche Data ou simplement y contribuer ? Vous souhaitez savoir à quelles questions business on peut répondre en s’appuyant sur la Data ? Vos problématiques concernent le marketing, la logistique, la gestion de production, les ressources humaines, la qualité, la trésorerie ou le contrôle de gestion ? Cette formation, d’un niveau abordable, est au centre de la compétence Data Analytics.
Objectifs
- Intégrer la Data Science et l’intelligence artificielle comme des aides à répondre à des questions, à prendre des décisions et à contribuer à l’amélioration de la performance.
- Transformer les données brutes en information pertinente sur laquelle vous pouvez agir.
- Utilser les principaux outils analytiques et prédictifs.
- Mobiliser ces outils pour des cas d’usage complets dans des situations réelles.
Public et prérequis
Programme
Ce programme est mis à jour en temps réel pour prendre en compte les enjeux récents comme l’intelligence artificielle et la régulation des nouvelles technologies dans le cadre du Règlement Général sur la Protection des Données.
Poser une problématique orientée données
- Différences entre décrire, comprendre et prévoir
- Identifier des indicateurs utiles à l’analyse (lagging, leading…)
- Traduire une question business en problématique data
Comprendre | Illustration : typologie des finalités d’analyse (rétrospective vs prédictive)
Appliquer | Cas pratique : transformer une question de gestion en besoin d’analyse structuré
Évaluer | Quiz : à votre avis… qu’est-ce qu’un indicateur causal ?
Structurer un projet de modélisation
- Méthodologie CRISP-DM : de la question au modèle
- Choisir les données et les traitements adaptés
- Introduction aux modèles déterministes et probabilistes
Comprendre | Étude guidée : découpage d’un cas réel avec étapes CRISP
Appliquer | Cas pratique : modéliser un plan de livraison sous contrainte (Excel Solveur)
Évaluer | Quiz : à votre avis… quelles étapes précèdent le choix du modèle ?
Appliquer les modèles prédictifs à la gestion
- Régression simple et logistique, arbres de décision
- Cas métier : prévision du CA, OD erronées, ciblage clients
- Interprétation des résultats : fiabilité, seuils, gains attendus
Appliquer | Cas pratique : prédire les OD erronées avec un arbre de décision
Expérimenter | Atelier : lecture critique d’un modèle de scoring simple
Évaluer | Quiz : à votre avis… quelle variable influence le plus la prédiction ?
Intégrer la logique bayésienne
- Probabilités conditionnelles, croyance, mise à jour
- Appliquer la loi de Bayes dans un raisonnement métier
- Exemple : prédiction d’un retard projet à partir de données de e-mails échangés
Comprendre | Illustration : schéma du raisonnement bayésien
Appliquer | Cas pratique : mettre à jour une probabilité de retard projet en fonction d’une nouvelle information
Évaluer | Quiz : à votre avis… Bayes est-il réservé aux statisticiens ?
Exploiter les séries temporelles pour prévoir
- Moyennes mobiles, lissage exponentiel, Holt-Winters
- Détection de tendance, saisonnalité et anomalies
- Application à des prévisions métiers : ventes, charges, volumes
Appliquer | Cas pratique : prévoir des ventes mensuelles avec chaque méthode
Expérimenter | Atelier : tester les méthodes de prévision et comparer les erreurs
Évaluer | Quiz : à votre avis… comment savoir si un modèle est bien ajusté ?
Modalités pédagogiques
Avant : quiz d’auto-évaluation
Pendant la session : un cas d’entreprise complet par thématique. Travail en petits groupes et échanges en plénière. Modèles Excel fournis. Ces nombreuses mises en pratique permettent de valider l’acquisition des compétences à chaque étape.
Après : le participant conserve l’ensemble des modèles Excel. 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 formationÉvaluation à chaud et à froid assurée par la solution LearnEval
Les + de cette formation
- Progression au travers d'un cas d’entreprise complet par thématique
- Travail en petits groupes et échanges en plénière
- Modèles Excel fournis
- De nombreuses mises en pratique permettant de valider l’acquisition des compétences à chaque étape
Nos engagements qualité
La certification qualité a été délivrée
au titre de la catégorie d'action suivante :
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