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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
  • Prochaines sessions

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

Directeurs et contrôleurs financiers, Contrôleurs de gestion, Auditeurs internes, Trésoriers, Experts comptables, Commissaires aux comptes, Banquiers, Chargés d’affaires, Analystes financiers
Il est nécessaire de disposer de bonnes connaissances en analyse statistique et en pratique d’Excel, ou avoir suivi les formations « Explorer les calculs fondamentaux sur la data » et « Excel avancé – Techniques d’analyse de données »

Programme

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 formation
Évaluation 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

Prochaines sessions

Voici quelques suggestions de promotions : contactez votre conseillère pédagogique au 02 43 23 59 89 pour définir le planning de formation qui vous convient le mieux.

Parcours #1

    Parcours #2

      Parcours #3

        Parcours #4

          Parcours #5

            Nos engagements qualité

            La certification qualité a été délivrée
            au titre de la catégorie d'action suivante :
            ACTIONS DE FORMATION

            100% des formations GERESO
            sont évaluées à chaud et à froid
            par la solution LearnEval

            GERESO s'engage
            pour renforcer l’accès de tous
            au développement des compétences

            Base de référencement
            des organismes de formation