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Formation - Data Analytics et IA en entreprise
Explorer les usages de la Data et de l’IA pour renforcer la performance et le pilotage en entreprise
Réf. FHDAIA
Thématique IA
Noté 4.1/5
- Description
- Objectifs
- Public & Prérequis
- Programme
- Modalités pédagogiques
- Suivi et évaluation des acquis
- Les + de cette formation
- Sessions
- Avis clients
- Offres associées
Ce module constitue une étape essentielle pour aborder la Data Analytics en finance avec clarté et efficacité. En une journée, vous vous approprierez le vocabulaire, les concepts clés et les grilles de lecture nécessaires pour comprendre les enjeux et les applications de la donnée dans les métiers financiers. Vous découvrirez également un panorama des outils disponibles, leurs usages, et les perspectives ouvertes par l’IA. Cette formation vous permet de définir un parcours de montée en compétence adapté à votre contexte professionnel, pour intégrer progressivement les nouveaux leviers de performance liés à la data.
Objectifs
- Mesurer l’importance de la donnée aujourd’hui et les possibilités offertes par la révolution Data.
- Exploiter les outils disponibles et leurs domaines d’application.
- S’approprier les usages de la Data Analytics et de l'IA pour anticiper les évolutions, piloter l’activité et soutenir la prise de décision.
Public et prérequis
Programme
Mesurer l’ampleur de la révolution Data
- Changements liés à l’explosion des volumes de données
- Rôle stratégique de la donnée dans l’entreprise
- Nouveaux produits, services et organisations centrés data
Comprendre | Illustration : évolution des usages Data dans les secteurs clés
Évaluer | Quiz : à votre avis… toutes les fonctions sont-elles concernées par le Big Data ?
Comprendre le Big Data et ses enjeux
- Définition du Big Data à travers les 5V (Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur)
- Liens entre Big Data, BI, IA et Machine Learning
- Cas d’applications concrets dans le domaine financier
Comprendre | Étude de cas : analyse d’une chaîne de valeur Data (de la donnée brute à la connaissance)
Évaluer | Quiz : à votre avis… quels sont les enjeux de qualité des données pour l’entreprise ?
Appréhender la logique des modèles prédictifs
- La modélisation d’une décision d’entreprise
- Fonctionnement des algorithmes de Machine Learning
- Prédiction vs jugement vs action
- Étapes d’un projet d’analyse prédictive
Appliquer | Cas pratique : identifier les données nécessaires à un modèle de prévision de ventes
Comprendre | Illustration : cycle de décision Data-driven dans l’entreprise
Évaluer | Quiz : à votre avis… quel algorithme pour répondre à quelle question ?
Structurer une démarche analytique efficace
- Démarche projet : compréhension, acquisition, préparation, modélisation, déploiement
- Outils de la Business Intelligence et de la Data Analytics
- Questions clés à se poser pour transformer la donnée en valeur, facteurs clés de succès
- Source de données, bases relationnelles et dimensionnelles, granularité, dimension, faits
Expérimenter | Atelier : construire une matrice simple d’analyse descriptive (data > info > valeur)
Évaluer | Quiz : à votre avis… que doit contenir un modèle de données pertinent ?
Gouverner la donnée et développer la culture Data
- Gouvernance, sécurité, qualité et conformité (RGPD, traçabilité…)
- Nouveaux métiers de la donnée : data analyst, data scientist, …
- Rôle du financier comme prescripteur d’information
Comprendre | Brainstorming : quels rôles pour la finance dans la gouvernance des données ?
Appliquer | Cas pratique : identifier les actions à mettre en place pour développer une culture data
Modalités pédagogiques
Avant : quiz d’auto-évaluation
Pendant la session : les nombreuses illustrations et présentations interactives permettent de s’assurer de l’acquisition des connaissances tout au long de la formation.
Après : apports documentaires. 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
- Une journée opérationnelle pour acquérir le vocabulaire et les clés de lecture pour aborder la Data Analytics et l'IA en finance et vous ouvrir l’univers des possibles
- A l’issue de cette formation, les participants sont en mesure de définir leur propre parcours de montée en compétences en fonction du contexte de leur fonction et de leurs besoins
Prochaines sessions
-
le 21 Septembre 2026
-
Paris Montparnasse
Places disponibles
Session garantie
Avis clients
Noté
4.1/5
-
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Noté 4.1/5
- Préparation et conditions matérielles
- 4.2/5
- Pédagogie et animation
- 4.3/5
- Durée et contenu
- 4.7/5
- Cohérence entre durée, contenu et objectifs
- 3.3/5
- Impact de la formation
- 4/5
- Recommandations de la formation
- 3.5/5
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Nos engagements qualité
La certification qualité a été délivrée
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