IA et Apprentissage Automatique pour la BI, l'Automatisation et l'Analyse de Données

Aucune condition préalable. La formation est autonome et structurée de manière progressive pour accompagner des profils variés. Aucune expérience en code n’est requise – Python s’acquiert naturellement, comme une langue maternelle, par exposition guidée, répétition, usage et soutien de l’IA.

Ce programme permet aux participants d'acquérir les compétences nécessaires pour concevoir, automatiser et déployer des flux de travail axés sur les données dans des environnements industriels et commerciaux, en utilisant Python et l’intelligence artificielle pour soutenir la prise de décision, la conformité et les stratégies d’optimisation.

Les participants apprennent à gérer l’ensemble du cycle de vie des données – de l’acquisition structurée et du nettoyage jusqu’au déploiement de modèles d'apprentissage automatique – en mettant l’accent sur les systèmes industriels, la conformité en matière de confidentialité et l’analyse en temps réel, à l’aide de code illustrant des scénarios pratiques.

Table des matières de la documentation de la formation

Chapitre I
Démarrer avec Python – Concepts fondamentaux: syntaxe, architecture et assistance par IA

I.1 Présentation de la formation
I.2 Environnements Python
I.3 Hiérarchie Python et structure du code Python
I.3.1 Indice de masse corporelle et régression linéaire
I.3.2 Composantes principales du language Python et structure du code Python
I.3.2.1 Éléments fondamentaux de Python
I.3.2.2 Architecture du code Python
I.3.3 Bonne nouvelle: apprendre Python avec ChatGPT
I.3.4 Activité autonome: statistique descriptive, régression non-linéaire et intégration de Google Drive
I.4 Compétences acquises

Chapitre II
Collecte de données en environnement industriel – Pipelines SQL et API pour un accès automatisé aux bases de données et systèmes CRM

II.1 Python dans l'écosystème industriel des données
II.2 Langage de requêtes structurées (SQL)
II.2.1 Bases de données relationnelles
II.2.2 Bases de données SQL et systèmes de gestion (SG) SQL
II.2.3 Éditeurs SQL et accès programmatique
II.2.4 Exercice: exploration de la base de données (BD) Chinook
II.3 Collecte et analyse de données automatisées
II.3.1 Étape 1: intégration de données de production depuis une BD SQL
II.3.1.1 Flux de travail avec un SG SQL
II.3.1.2 Code Python et code SQL
II.3.1.3 Résultat du code
II.3.2 Étape 2: extraction des données clients d'un système CRM
II.3.2.1 Flux de travail avec une API
II.3.2.2 Framework web Flask
II.3.2.3 Étape 2a: création d'une API Flask locale avec authentification
II.3.2.4 Étape 2b: requêtes vers l'API Flask
II.3.3 Étape 3: analyse de corrélation
II.4 Activités autonomes
II.4.1 Schémas caractéristiques du code Python
II.4.2 Survivants du naufrage du Titanic
II.5 Compétences acquises

Chapitre III
Nettoyage et préparation de données avec applications industrielles – ETL, dédoublonnage, imputation, mise à l'échelle et automatisation

III.1 ETL, entrepôt et préparation des données
III.2 Dédoublonnage incluant les correspondances floues et phonétiques
III.3 Techniques d'imputation avec KNN et régression
III.4 Mise à l'échelle: score Z et écart absolu à la médiane
III.5 Détection des valeurs aberrantes par approches visuelles et statistiques
III.6 Étapes supplémentaires de prétraitement des données
III.7 Nettoyage et préparation automatisés des données
III.7.1 Données de production de décembre
III.7.2 Observateur de fichiers et module de prétraitement automatique
III.7.3 Données de production de janvier
III.7.4 Flux de données capteurs avec doublons, valeurs aberrantes et valeurs manquantes
III.7.5 Données nettoyées générées dans l’Operations Hub par l’observateur et le module de prétraitement
III.8 Défi autonome: analyse de données industrielles
III.9 Compétences acquises

Chapitre IV
Analyse exploratoire de données avec techniques ML – Corrélations, associations et arbres de décision

IV.1 Corrélation et association
IV.1.1 Analyse de corrélation automatisée avec notification SMS et rapport email
IV.1.2 Analyse d'association automatisée par lot de 100 observations
IV.2 Arbres de décision et forêts aléatoires
IV.2.1 Visualisation de filtres anti-spam
IV.2.2 Prédiction de la fidélité client
IV.3 Compétences acquises

Chapitre V
Protection des données et de la vie privée dans l'industrie pilotée par l'IA – Conformité réglementaire, consentement et flux chiffrés IoT

V.1 Protection des données
V.1.1 Règlement général sur la protection des données (RGPD)
V.1.2 Loi californienne sur la vie privée des consommateurs (CCPA)
V.1.3 Bonnes pratiques de conformité
V.2 Gestion du consentement: déploiement frontend-backend avec analyse en temps réel
V.2.1 Flux de consentement et implémentation en HTML
V.2.2 Programmation de l’API backend et intégration d’un module de synthèse automatisée
V.2.3 Soumission du consentement frontend et mise à jour backend
V.2.4 Rapport complet généré par IA
V.3 Audit de conformité: activité autonome
V.4 Chiffrement, anonymisation, pseudonymisation
V.4.1 Systèmes de numérotation et codage
V.4.2 Hachage, masquage, tokenisation, chiffrement
V.4.3 Chiffrement dans l'entreposage
V.4.4 Communication sécurisée via broker
V.4.4.1 HTTPS sur TCP
V.4.4.2 MQTT sur TCP
V.4.4.3 MQTT chiffré
V.4.4.4 Détection d'anomalies par ML
V.4.4.5 Messagerie IoT avec accès authentifié et modélisation d'attaques
V.4.4.6 Processus de mise en œuvre
V.5 Compétences acquises

Chapitre VI
Machine Learning pour l'optimisation de la chaîne logistique et du marketing – Vers des projets guidés par l'IA: GBM, LSTM, clustering avancé et réduction de dimension

VI.1 Intelligence artificielle et apprentissage automatique
VI.2 Apprentissage non supervisé – stratégies marketing
VI.2.1 K-Means – segmentation client
VI.2.2 Activité autonome: visualisations interactives
VI.2.2.1 Analyse en composantes principales (ACP)
VI.2.2.2 Réduction de dimension par t-SNE
VI.2.2.3 Nuages de points 2D statiques et 3D interactifs
VI.2.3 Exercice autonome: comportement d'achat
VI.2.4 Clients stratégiques
VI.3 Apprentissage supervisé – gestion automatisée de la chaîne logistique
VI.3.1 Prévision de la demande
VI.3.1.1 Collecte de données réelles
VI.3.1.2 IA supervisée pour données fixes et dynamiques
VI.3.1.3 Stabilisation des données pour GBM – moyenne mobile
VI.3.1.4 Préparation des données séquentielles pour LSTM – décalage temporels
VI.3.1.5 Modèle hybride
VI.3.1.6 Principes fondamentaux des réseaux neuronaux
VI.3.1.7 Fonctions d'activation
VI.3.2 Gestion automatisée des stocks
VI.3.3 Optimisation des trajets
VI.3.4 Réduction des risques et tarification dynamique
VI.4 Compétences acquises

Nous vous préparons à l’emploi avec une formation de terrain: plus stage que cours. Vous apprenez à poser les BONNES questions à votre assistant IA, recevez des notes de haut niveau et adaptez le quoi et le comment de vos apprentissages à l’ère de l’IA.

• Certificat de participation pour tous.
• Certificat d’accomplissement avec succès après travaux soumis, quiz ou échange oral.
• Mention " Avec distinction " pour excellence pratique ou discussion approfondie - " Your Science ", gage de vraie valeur.

Certificat de participation pour les webinaires. Certificat de réussite pour la remise de travaux définis. Mention " Avec distinction " pour des contributions avancées.

Modalités pratiques

La formation est dispensée via des webinaires Microsoft Teams, sans installation requise pour les participants. Chaque session associe un enseignement clair, dirigé par un expert, à des démonstrations concrètes. Un créneau de 10 à 15 minutes est réservé aux questions/réponses en direct. Un accompagnement personnalisé est assuré après chaque session: les participants peuvent soumettre leurs questions par e-mail et reçoivent une réponse par mail ou téléphone (environ 10 minutes par session et par participant). Cette assistance ciblée favorise une compréhension réelle sans alourdir les agendas.

Le format est conçu pour les professionnels aux emplois du temps serrés. Le cours s’étale généralement sur trois semaines, avec six sessions de deux heures, en fin d’après-midi (16h00-18h00) ou en début de soirée (18h00-20h00). L’horaire définitif est fixé par sondage auprès des participants afin de garantir un maximum d’accessibilité.

Résultats de la formation

Cette formation repose sur des objectifs d’apprentissage structurés, spécifiques à chaque chapitre, bien au-delà des compétences génériques. Chaque chapitre aboutit à des savoir-faire appliqués, directement liés aux flux industriels – de l’intégration CRM/SQL au déploiement de modèles d’IA pour l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.

Les participants développent progressivement leur aisance en Python, en raisonnement statistique, en conformité RGPD et en soutien décisionnel via le ML. En combinant compréhension réglementaire, automatisation sectorielle et exploration autonome, la formation garantit non seulement une maîtrise technique, mais aussi une réelle préparation aux environnements de production pilotés par l’IA.

Contrairement aux approches classiques, nos résultats d’apprentissage ne sont pas de simples intentions abstraites: ce sont des compétences mesurables, ancrées dans des cas d’usage concrets, consolidées par des exercices guidés et des simulations à l’échelle système.