Les fondamentaux de l'intelligence artificielle et du big data À distance

Dernière mise à jour : 13/01/2025

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Description

Jour 1 : Comprendre les principes et enjeux du big data et de l'intelligence artificielle (7 heures)

Introduction au big data et ses enjeux (3,5 heures)

  • Qu'est-ce que le big data ?

    • Définition et concepts clés (les 5V : Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur).
    • Les sources de données : données structurées, non structurées, open data.
    • Importance de la donnée dans les stratégies d'entreprise.
  • Enjeux stratégiques du big data :

    • Exploitation des données pour la prise de décision.
    • Création de valeur grâce à l'analyse des données (segmentation client, personnalisation, optimisation des processus).
    • Éthique et réglementation (RGPD).
  • Atelier pratique :

    • Étude de cas : Identifier les sources de données disponibles pour un projet fictif (par exemple, améliorer l'expérience client d'une entreprise).

Découverte des bases de l'intelligence artificielle (3,5 heures)

  • Comprendre l'intelligence artificielle :

    • Définition de l'IA et ses différences avec l'automatisation classique.
    • Types d'IA : apprentissage supervisé, non supervisé, renforcement.
    • Les liens entre big data et IA.
  • Applications concrètes de l'IA :

    • Exemples dans le marketing : recommandations personnalisées, prédictions, traitement du langage naturel (chatbots).
    • Exemples dans la relation client : CRM intelligents, scoring client, automatisation des réponses.
    • Autres secteurs d'application (santé, finance, logistique).
  • Atelier pratique :

    • Analyse critique : Étudier une application réelle d'IA et big data dans une entreprise et discuter des bénéfices et limites.

Jour 2 : Contribuer efficacement aux projets big data et IA (7 heures)

  • Collaboration et contribution aux projets big data et IA (3,5 heures)

    1. Les étapes d'un projet big data et IA :

      • Identification des besoins métiers.
      • Collecte et préparation des données.
      • Choix des modèles et des outils.
      • Déploiement et suivi des performances.
    2. Rôles et responsabilités :

      • Positionnement des métiers non techniques dans un projet big data/IA.
      • Interaction avec les équipes techniques : data scientists, data engineers.
      • L'importance des compétences transverses : communication, gestion de projet, compréhension métier.
    3. Atelier pratique :

  • Simulation d'un projet : Les participants jouent différents rôles dans la conception d'un projet IA/big data (par exemple, un chatbot pour le service client).
  • Outils, technologies et prospective (3,5 heures)
        1. Découverte des outils et technologies :

          • Les outils clés du big data : Hadoop, Spark, bases de données NoSQL.
          • Outils accessibles pour les non-techniciens : Google Analytics, Power BI, plateformes d'automatisation.
          • Solutions d'intelligence artificielle prêtes à l'emploi (ChatGPT, IBM Watson, Salesforce Einstein).
        2. Anticiper les évolutions :

          • Tendances technologiques : edge computing, intelligence artificielle générative, éthique et transparence.
          • L'importance de l'agilité et de la veille dans un monde en mutation.
        3. Atelier final :

          • Élaboration d'un plan d'action : Les participants définissent comment appliquer les notions apprises dans leur propre contexte professionnel.

Objectifs de la formation

À l'issue de la formation, les participants seront capables de :

  1. Cerner les enjeux et principes clés de l'intelligence artificielle (IA) et du big data.
  2. Comprendre les applications concrètes de l'IA et du big data dans leur contexte professionnel.
  3. Mieux contribuer aux projets big data et intelligence artificielle en collaboration avec les équipes techniques et métiers.

Public visé

  • Responsable marketing et communication digitale.
  • Responsable digital.
  • Directeur commercial et Relation client.
  • Toute personne souhaitant se familiariser avec les concepts de l'intelligence artificielle et du big data.

Prérequis

Aucun

Modalités pédagogiques

Méthode participative et actionnelle : apports théoriques à travers des études de cas et exercices de mise en situation (exercice d'application, quizz, jeux de rôles et simulation...).

Les modalités (présentiel, e-learning, mixte) sont toutes envisagées pour la mise en place d'un parcours de formation personnalisé.

Moyens et supports pédagogiques

Les sites sont équipés de matériel informatique adapté et récent afin de vous faire vivre une expérience d'apprentissage des plus agréable ( ordinateurs, vidéoprojecteur...).

Plusieurs supports sont proposés, en version papier ou numérique .

Des manuels sur site en présentiel, des sites internet, des exercices en ligne

Des créations originales et interactives, des outils créés sur mesure...

Modalités d'évaluation et de suivi

  • Questionnaire de positionnement
  • Évaluation des compétences acquises via un questionnaire en ligne

Informations sur l'accessibilité

L'ensemble de nos sites sont conformes à l'accueil de PMR.

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