Retour aux formations
IA & Data
Exploiter l'IA pour analyser ses données, construire des tableaux de bord et préparer ses automatisations
2 jour(s) • 14h
Description
Cette formation permet aux participants d'utiliser les outils d'IA générative comme assistants d'analyse de données au quotidien. À partir de jeux de données exportés depuis leurs outils métier (Excel, Business Objects, Pix, Grist, plateformes de type Moodle), les participants apprennent à préparer et contrôler leurs données, à les interroger en langage naturel, à concevoir des indicateurs pertinents et à construire un tableau de bord opérationnel dans leur environnement de travail. La formation met l'accent sur la vérification des résultats produits par l'IA, la reproductibilité des traitements d'un export à l'autre et le respect des règles de confidentialité applicables aux données professionnelles. Elle se conclut par la formalisation d'un processus de reporting récurrent pouvant être partiellement automatisé. L'ensemble des travaux pratiques constitue un cas fil rouge continu, de la réception d'un export brut à la formalisation du reporting. Les outils d'IA utilisés sont des outils généralistes et peuvent être définis lors du cadrage avec le client, en fonction de son environnement.
Objectifs pédagogiques
- Identifier les possibilités, les limites et les risques des outils d'IA générative appliqués à l'analyse de données.
- Préparer et contrôler un jeu de données exporté depuis un outil métier.
- Interroger un jeu de données en langage naturel et vérifier les résultats obtenus.
- Définir des indicateurs de pilotage adaptés à un besoin métier.
- Construire et commenter un premier tableau de bord opérationnel dans l'environnement retenu.
- Formaliser un processus de reporting récurrent pouvant être partiellement automatisé.
Public concerné
Coordonnateurs et gestionnaires de formation
Chargés de suivi d'activité, de reporting ou de statistiques
Toute personne amenée à exploiter des données exportées depuis des outils métier (Excel, Business Objects, Pix, Grist, plateformes de type Moodle) pour produire des indicateurs et des tableaux de bord.
Prérequis
Être à l'aise avec l'environnement bureautique, notamment Excel (manipulation de tableaux simples). Aucune compétence en programmation ou en statistiques n'est requise.
Déroulé du programme
1
Les travaux pratiques des séquences 2 à 8 constituent un cas fil rouge : un même jeu de données de suivi d'activité de formation est traité de bout en bout, de l'export brut au reporting récurrent formalisé.
2
Séquence 1 : L'IA générative appliquée à l'analyse de données : usages, limites et confidentialité (1h30) :
1h
3
• Panorama des outils d'IA générative généralistes et de leurs capacités d'analyse de données : téléversement de fichiers, environnement d'analyse, génération de traitements.
4
• Les trois niveaux d'usage : analyse réalisée directement par l'IA, assistance à la construction des traitements (formules, tableaux croisés dynamiques, méthodes), réalisation finale contrôlée dans l'outil métier.
5
• Ce que l'IA fait bien, ce qu'elle fait mal : fiabilité, hallucinations, nécessité de vérification.
6
• Confidentialité : identifier les données qui ne doivent pas être transmises à un outil d'IA non autorisé ; mesures de réduction des risques (suppression, anonymisation, pseudonymisation, minimisation).
7
• Grille de décision pratique avant tout envoi de données à une IA.
8
• Structurer une demande efficace : principes de formulation appliqués à l'analyse de données.
9
• TP : premières analyses guidées sur un jeu de données d'exemple, application de la grille de décision confidentialité, comparaison et vérification des résultats obtenus.
10
Séquence 2 : Préparer et contrôler ses données (2h00):
2h
11
• Les formats courants : fichiers Excel et CSV, données exportées depuis Business Objects, Pix, Grist ou une plateforme de type Moodle.
12
• Diagnostiquer la qualité d'un jeu de données : doublons, valeurs manquantes, incohérences, formats hétérogènes.
13
• Utiliser l'IA pour identifier, expliquer et corriger les principales anomalies d'un jeu de données, puis contrôler les transformations réalisées.
14
• Garantir la reproductibilité : conservation d'une version des données sources, journal des transformations, formalisation des règles de gestion.
15
• TP fil rouge (étape 1) : diagnostic, nettoyage et documentation des transformations d'un export brut de statistiques de formation.
16
Séquence 3 : Analyser ses données en langage naturel (2h15) :
2h
17
• Interroger un jeu de données : calculs, agrégats, répartitions, évolutions dans le temps.
18
• Croiser plusieurs sources de données exportées (ex. : données de formation et données de plateforme).
19
• Repérer des tendances et des anomalies, puis utiliser l'IA pour formuler des hypothèses d'interprétation à vérifier.
20
• Contrôler les résultats : comparaison avec un calcul de référence, contrôles de cohérence, vigilance sur les conventions de calcul (taux de complétion, taux de participation, nombre de bénéficiaires).
21
• TP fil rouge (étape 2) : analyse du jeu de données nettoyé, croisement avec un second export, vérification des résultats par un calcul de référence.
22
Séquence 4 : Définir ses indicateurs de pilotage (1h15) :
1h
23
• Distinguer donnée, indicateur et objectif de pilotage.
24
• Choisir des indicateurs adaptés à son besoin : activité, suivi, performance, alerte.
25
• Expliciter les règles de gestion de chaque indicateur pour garantir des résultats constants d'un export à l'autre.
26
• Utiliser l'IA pour proposer, affiner et critiquer un jeu d'indicateurs.
27
• TP fil rouge (étape 3) : définition et documentation du jeu d'indicateurs du tableau de bord à construire.
28
Séquence 5 : Construire son tableau de bord (3h00) :
3h
29
• Du jeu de données au tableau de bord : structure, lisibilité, hiérarchie de l'information.
30
• Utiliser l'IA pour choisir, produire ou paramétrer des visualisations adaptées aux indicateurs.
31
• Production dans l'environnement de travail (Excel en environnement de référence ; transposition possible vers Grist).
32
• Rendre le tableau de bord actualisable : méthode de mise à jour reproductible à chaque nouvel export, réutilisation du modèle de traitement.
33
• Exercice de contrôle : détection et correction d'erreurs dans des résultats produits par l'IA.
34
• TP fil rouge (étape 4) : construction d'un premier tableau de bord opérationnel comportant plusieurs indicateurs et visualisations, avec sa procédure de mise à jour.
35
Séquence 6 : Restituer et présenter ses résultats (1h15) :
1h
36
• Générer des synthèses et des commentaires d'analyse avec l'IA.
37
• Adapter la restitution au destinataire : note de synthèse, rapport, support de présentation.
38
• Relire et fiabiliser les contenus générés avant diffusion.
39
• TP fil rouge (étape 5) : production d'une restitution commentée à partir du tableau de bord construit.
40
Séquence 7 : Préparer ses automatisations (2h15) :
2h
41
• Identifier les tâches de reporting récurrentes automatisables dans son activité.
42
• Créer des consignes réutilisables : modèles de demandes et assistants personnalisés.
43
• Formaliser un scénario fonctionnel d'automatisation : données d'entrée, traitements, contrôles, livrables attendus.
44
• Conditions de réussite : contrôles humains, points de vigilance, limites ; ce qui relève d'un déploiement technique ultérieur.
45
• TP fil rouge (étape 6) : formalisation du scénario fonctionnel d'automatisation du reporting construit durant la formation.
46
Séquence 8 : Synthèse et plan d'action individuel (0h30) :
0h
47
• Consolidation des acquis des deux journées.
48
• TP : identification des cas d'usage prioritaires dans son contexte métier et formalisation d'un plan d'action individuel.
49
Répartition indicative par jour : Jour 1 = séquences 1 à 4 (7h00) · Jour 2 = séquences 5 à 8 (7h00).
7h
Informations
Durée
2 jour(s)
14h
Tarif
Sur demande
Formations similaires
IA & Data
Migration vers le Cloud
2 jour(s)
Sur demande
IA & Data
Agents IA — Concevoir des systèmes autonomes avec LangChain et LangGraph - Avancé
3 jour(s)
Sur demande
IA & Data
AI Act européen — Comprendre vos obligations et vous mettre en conformité - Niveau débutant
1 jour(s)
Sur demande
IA & Data
Analyse bayésienne (4-107)
3 jour(s)
Sur demande