IAG : boostez le traitement de vos données marketing & communication

Objectifs pédagogiques

  • Transformer des données non structurées (texte, PDF, images) en datasets propres et exploitables avec l’IA
  • Piloter l’IA en langage naturel pour explorer, nettoyer, analyser et visualiser des jeux de données complexes
  • Utiliser l’IAG pour créer et évaluer un modèle de Machine Learning simple

Programme de formation

DESCRIPTION

Ce programme est destiné aux professionnels de la donnée qui veulent intégrer l’IAG dans leur quotidien. Vous apprendrez à utiliser les grands modèles de langage (LLM) pour piloter l’intégralité du cycle de vie de la donnée : de l’extraction de fichiers complexes (PDF, images) à la création de modèles de Machine Learning. À travers des ateliers et des cas pratiques, vous maîtriserez l’art du « prompting » pour nettoyer, analyser et visualiser des données, transformant ainsi radicalement votre efficacité.

NIVEAU

Confirmé

INTRODUCTION

Le volume de données explose, et plus de 80% sont non structurées, rendant leur traitement complexe et chronophage. Comment transformer cette contrainte en opportunité ? L’IAG est devenue un accélérateur incontournable, un véritable co-pilote pour les experts de la donnée. Cette formation vous armera pour dialoguer avec l’IA, automatiser les tâches répétitives et transformer des données brutes en décisions stratégiques à une vitesse inédite.

PROGRAMME

Introduction

  • Panorama des IAG pour la data science : outils (ChatGPT, Gemini, etc.) et leur intégration

Module 1 – De la donnée brute à l’analyse assistée par IA (matin)

  • Maîtriser le Prompting pour la Data : apprendre le vocabulaire technique et la structure de prompt pour guider l’IA
  • Atelier pratique : extraire et structurer les informations clés de documents hétérogènes (CVs, factures) pour créer un fichier CSV unifié
  • Cas pratique : auditer un jeu de données « sale », diagnostiquer les problèmes de qualité (valeurs manquantes, outliers) et générer un script de nettoyage

Module 2 – Du machine learning à l’automatisation (après-midi)

  • Principes du machine learning : l’IA explique simplement les concepts de classification et régression
  • Atelier pratique : construire un modèle prédictif de A à Z (ex: score de risque), de la sélection des variables à l’évaluation de sa performance (matrice de confusion)
  • Découvrir le potentiel d’automatisation via les Custom GPTs pour systématiser une tâche de traitement de données

Conclusion et mise en pratique

  • Synthèse, plan d’action individuel et session de questions-réponses
  • Les bonnes pratiques pour une utilisation éthique et sécurisée de l’IA en entreprise

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