Maîtriser l’analyse de données avec l’intelligence artificielle ( IA ) à Dinozé
Durée
1 jour, 7 heures
Localité
Dinozé (88000)
Financement
Modalité
Prochaines sessions sur Dinozé
Charte qualité Lexom
Chez Lexom, nous proposons des dates tout au long de l'année et toutes les sessions de formation sont maintenues dès la première inscription
Objectifs
Comprendre le cycle de vie des données et des IA
Analyser les usages et les limites de l'IA générative
Utiliser des outils d'IA générative pour explorer les données
Développer des prompts efficaces pour l'analyse de données
Programme
Identifier les étapes clés du cycle de vie des données
- Définir les notions de donnée, information et connaissance dans un contexte métier
- Décrire les étapes du cycle de vie des données : collecte, stockage, traitement, analyse, visualisation
- Repérer les principales sources de données internes et externes à l'organisation
- Identifier les enjeux de qualité, de fiabilité et de nettoyage des données
- Mettre en lien cycle de vie des données et performance des modèles d'ia
Décrire le fonctionnement de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Clarifier les différences entre statistiques, ia, apprentissage automatique et ia générative
- Présenter les grandes familles de modèles : supervision, non supervision, modèles génératifs
- Illustrer le rôle des données d'entraînement et des jeux de test dans la performance des modèles
- Expliquer la notion de biais et ses impacts sur les résultats d'analyse
- Relier les concepts d'ia aux cas d'usage concrets en analyse de données métier
Analyser les apports et limites de l'IA générative pour l'analyse de données
- Cartographier les principaux cas d'usage : exploration, synthèse, segmentation, aide à la décision
- Identifier les tâches analytiques pertinentes et non pertinentes pour l'ia générative
- Évaluer les risques de surinterprétation, d'hallucinations et de dépendance aux modèles
- Comparer ia générative et outils analytiques classiques (tableurs, bi, outils statistiques)
- Formuler des critères simples pour décider du recours ou non à l'ia générative
Évaluer les enjeux éthiques, juridiques et de sécurité des données
- Identifier les données sensibles et personnelles dans ses propres cas d'usage
- Présenter les grands principes du rgpd appliqués aux usages d'ia
- Décrire les bonnes pratiques de confidentialité lors de l'utilisation d'outils en ligne
- Repérer les enjeux de propriété intellectuelle liés aux données et aux résultats générés
- Mettre en place des règles internes simples d'usage responsable de l'ia générative
Découvrir et sélectionner les outils d'IA adaptés à l'analyse de données
- Passer en revue les principaux outils d'ia générative orientés données (assistants ia, plugins, notebooks augmentés)
- Comparer les fonctionnalités clés : import de fichiers, visualisation, connexion aux bases de données
- Analyser les critères de choix : coûts, sécurité, facilité de prise en main, intégration si
- Étudier des exemples de workflows type avec fichiers csv, excel et exports d'outils métiers
- Sélectionner un ou deux outils adaptés à son propre contexte professionnel
Utiliser l'IA générative pour explorer et interpréter un jeu de données
- Importer un jeu de données (csv, excel) dans un outil d'ia générative ou via un connecteur
- Demander une première exploration : description des variables, détection de valeurs manquantes ou atypiques
- Formuler des questions métiers simples pour obtenir des analyses chiffrées et des tendances
- Générer des visualisations de base (histogrammes, courbes, camemberts) à partir de prompts
- Interpréter les résultats obtenus et confronter l'analyse de l'ia à sa connaissance métier
Créer des prompts structurés pour guider l'analyse de données
- Décomposer un besoin métier en objectifs d'analyse clairs pour l'ia
- Structurer un prompt complet : contexte, données, rôle assigné, format de réponse attendu
- Utiliser des exemples, contraintes et critères de qualité dans ses prompts
- Formuler des demandes d'analyses chiffrées, de comparaisons et de synthèses argumentées
- Construire une bibliothèque de prompts réutilisables pour ses cas d'usage récurrents
Appliquer les techniques d'itération pour affiner les résultats
- Identifier les limites ou imprécisions d'une première réponse de l'ia
- Réécrire progressivement le prompt pour préciser hypothèses, périmètre et niveau de détail
- Demander des reformulations, vérifications et explications pas à pas des calculs
- Utiliser l'ia pour contrôler la cohérence numérique et logique des analyses produites
- Mettre en place une démarche systématique d'aller-retour jusqu'à un résultat exploitable
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Centre facilement accessible : Nos centres de formation sont idéalement situés en centre-ville, facilement accessibles en transports en commun et à proximité des principaux axes routiers.
Formateurs experts locaux : Nos formateurs à Dinozé sont des professionnels reconnus dans leur domaine avec plusieurs années d'expérience terrain.
Équipements de qualité : Salles équipées d'ordinateurs récents, connexion WiFi haut débit, espaces de pause confortables.
Réseau professionnel : Profitez de sessions inter-entreprises pour échanger avec d'autres professionnels de la région Grand Est.
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