Intelligence artificielle - Application aux systèmes d'information de l'entreprise (4-020)
Lot 4 - Gestion et analyse des données - Intelligence Artificielle - Référence 4-020
Formation créée le 09/12/2024. Dernière mise à jour le 15/04/2026.Version du programme : 1
Prochaine date
24/06/2026Type de formation
PrésentielDurée de formation
12 heures (2 jours)Intelligence artificielle - Application aux systèmes d'information de l'entreprise (4-020)
Lot 4 - Gestion et analyse des données - Intelligence Artificielle - Référence 4-020
Objectif général de la formation : Acquérir une compréhension approfondie des concepts et applications de l'Intelligence Artificielle dans les systèmes d'information des entreprises, en mettant l'accent sur les impacts organisationnels et stratégiques. Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 20 Niveau SAME visé : Application (A) Compétences visées : Comprendre les concepts clés du Big Data, de la Data Science et du Machine Learning. Identifier les implications des données sur les modèles économiques et organisationnels. Explorer les rôles et impacts de la Data Science sur les systèmes d'information. Appréhender les opportunités offertes par le Machine Learning et le Deep Learning dans les entreprises.
Objectifs de la formation
- Découvrir les fondamentaux du Big Data, de la Data Science et du Machine Learning.
- Évaluer en quoi les données prennent une position prédominante dans les nouveaux business models.
- Comprendre le rôle de la Data Science au sein de l'organisation et de la gouvernance de l'information.
- Présenter les enjeux des usages que représentent le Machine Learning, le Deep Learning et les impacts organisationnels.
- Justifier l'ouverture du SI vers l'extérieur, tant en collecte de données qu'en fourniture.
Profil des bénéficiaires
- Dirigeants, managers et responsables métiers impliqués dans la transformation digitale.
- Professionnels de l'informatique et de la gestion des données souhaitant intégrer l'IA dans leurs processus.
- Toute personne intéressée par l'impact de l'IA sur les systèmes d'information.
- Connaissances générales en informatique et gestion des données.
- Notions de base sur les systèmes d'information (souhaitées).
Contenu de la formation
Jour 1 : Introduction aux concepts et impacts stratégiques (6 heures)
- Introduction au Big Data, à la Data Science et au Machine Learning (2 heures) Concepts fondamentaux et interconnexions. Présentation des cas d’usage clés dans les entreprises. Travaux pratiques : Identifier les impacts du Big Data et de la Data Science dans un contexte métier.
- Enjeux des données dans les nouveaux business models (2 heures) Rôle stratégique des données dans l'économie digitale. Analyse des opportunités et des défis liés aux données massives. Études de cas : Analyse des modèles économiques basés sur les données.
- Rôle de la Data Science et gouvernance des informations (2 heures) Gouvernance des données : organisation, sécurité, valorisation. Discussions : Évaluer les bonnes pratiques de gouvernance des données.
Jour 2 : Applications pratiques et perspectives organisationnelles (6 heures)
- Machine Learning et Deep Learning : concepts et applications (3 heures) Introduction aux technologies et algorithmes principaux. Applications pratiques : prédictions, recommandations, personnalisation. Études de cas : Exemples concrets d’intégration de Machine Learning dans un SI.
- Ouverture des systèmes d'information vers l'extérieur (3 heures) Collecte et partage de données : enjeux stratégiques et technologiques. Défis liés à la sécurité et à la conformité des données. Travaux dirigés : Élaborer une stratégie d'ouverture des SI en utilisant des outils basés sur l'IA.