Data & Décision
Définir des KPI actionnables.
Durée
20 h
Public
Professionnels et apprenants concernés par le parcours ; adaptation au secteur possible.
Format
Présentiel · Distanciel · Hybride
Ce que vous allez savoir faire
- 01
Définir des KPI actionnables
- 02
Construire un tableau de bord lisible
- 03
Interpréter données et incertitudes sans sur-conclure
Positionnement / expérience professionnelle selon le niveau.
Programme détaillé · 3 cours · 20 h
Chaque séquence d'une heure vise un objectif observable. Les cas, exemples et outils sont contextualisés au secteur du client sans réduire les objectifs ni la durée.
01Question de décision -> données -> indicateurs -> action6 h 30
Objectif du cours. Comprendre les mécanismes de « Question de décision -> données -> indicateurs -> action », les mettre en œuvre sur un cas d’usage et évaluer qualité, coût, limites et risques.
- H1
Problème & baseline - Question de décision -> données -> indicateurs -> action
Définir le cas d’usage, utilisateur, entrée/sortie, contrainte, métrique et baseline non-IA.
- H2
Mécanisme - qualité et provenance
Comprendre qualité et provenance et relier le mécanisme aux performances/limites observables.
- H3
Architecture / méthode - biais de sélection + features et variables
Comparer options et construire un schéma simple intégrant biais de sélection et features et variables.
- H4
Lab LMS - KPI leading/lagging
Réaliser un mini-lab documenté : hypothèse, configuration, résultat, erreur, itération.
- H5
Évaluation - visualisation
Définir un petit jeu de tests et des critères de qualité/risque autour de visualisation.
- H6
Cas complexe - incertitude et causalité vs corrélation
Arbitrer qualité, coût, latence, confidentialité, adoption et contrôle humain.
- +30
Revue de conception
Présenter solution + limites + risques + plan de monitoring; challenger par questions formateur.
02Qualité des données, sources, définitions et biais6 h 30
Objectif du cours. Comprendre les mécanismes de « Qualité des données, sources, définitions et biais », les mettre en œuvre sur un cas d’usage et évaluer qualité, coût, limites et risques.
- H1
Problème & baseline - Qualité des données, sources, définitions et biais
Définir le cas d’usage, utilisateur, entrée/sortie, contrainte, métrique et baseline non-IA.
- H2
Mécanisme - qualité et provenance
Comprendre qualité et provenance et relier le mécanisme aux performances/limites observables.
- H3
Architecture / méthode - biais de sélection + features et variables
Comparer options et construire un schéma simple intégrant biais de sélection et features et variables.
- H4
Lab LMS - KPI leading/lagging
Réaliser un mini-lab documenté : hypothèse, configuration, résultat, erreur, itération.
- H5
Évaluation - visualisation
Définir un petit jeu de tests et des critères de qualité/risque autour de visualisation.
- H6
Cas complexe - incertitude et causalité vs corrélation
Arbitrer qualité, coût, latence, confidentialité, adoption et contrôle humain.
- +30
Revue de conception
Présenter solution + limites + risques + plan de monitoring; challenger par questions formateur.
03Visualisation7 h
Objectif du cours. Comprendre les mécanismes de « Visualisation », les mettre en œuvre sur un cas d’usage et évaluer qualité, coût, limites et risques.
- H1
Problème & baseline - Visualisation
Définir le cas d’usage, utilisateur, entrée/sortie, contrainte, métrique et baseline non-IA.
- H2
Mécanisme - qualité et provenance
Comprendre qualité et provenance et relier le mécanisme aux performances/limites observables.
- H3
Architecture / méthode - biais de sélection + features et variables
Comparer options et construire un schéma simple intégrant biais de sélection et features et variables.
- H4
Lab LMS - KPI leading/lagging
Réaliser un mini-lab documenté : hypothèse, configuration, résultat, erreur, itération.
- H5
Évaluation - visualisation
Définir un petit jeu de tests et des critères de qualité/risque autour de visualisation.
- H6
Cas complexe - incertitude et causalité vs corrélation
Arbitrer qualité, coût, latence, confidentialité, adoption et contrôle humain.
- H7
Revue de conception
Présenter solution + limites + risques + plan de monitoring; challenger par questions formateur.
Évaluation des acquis & attestation
Positionnement initial, évaluations formatives, puis mise en situation ou livrable final évalué avec grille de critères et plan de progression. Bilan des acquis et attestation de fin de formation remis au bénéficiaire.
Action de formation professionnelle. Aucune certification RNCP/RS ni grade académique n’est inclus par défaut, sauf mention explicite dans la proposition contractuelle.