Au catalogue Mon Compte Formation
Création de contenus rédactionnels et visuels par l'usage responsable de l'intelligence artificielle générative - RS6776
- Siège
- PUTEAUX
- Tarif TTC au catalogue
- 1 500 €
- Format
- À distance annoncé
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Tarif, durée et format relevés au catalogue le 21/10/2026. Conditions à vérifier pour votre session. Voir la source
Les formations proposées
DATA SUITS figure dans le catalogue Mon Compte Formation pour 2 programmes en lien avec l’intelligence artificielle. Les objectifs et les informations pratiques ci-dessous proviennent des programmes déposés par cet organisme.
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Programme 1 · Catalogue officielCréation de contenus rédactionnels et visuels par l'usage responsable de l'intelligence artificielle générative - RS6776Durée à confirmer · À distance disponible
Durée renseignéeÀ confirmer
Tarif TTC au catalogue1 500 €
Données du 21/10/2026. Les fourchettes regroupent les variantes du programme ; demandez le tarif de votre session et ce qu’il comprend.
Objectifs annoncés
Définir la stratégie d'implémentation de l'IA Générative en fonction du contexte professionnel et des outils existants d'IA Générative. Utiliser de manière optimale les outils d'IA Générative en vue de créer des contenus rédactionnels et visuels…
Lire tous les objectifs annoncés
Définir la stratégie d'implémentation de l'IA Générative en fonction du contexte professionnel et des outils existants d'IA Générative.
Utiliser de manière optimale les outils d'IA Générative en vue de créer des contenus rédactionnels et visuels adaptés, inclusifs et évitant tout risque de violation de la confidentialité des données.
Evaluer et solutionner les problématiques éthiques et règlementaires liées à l'utilisation d'outils d'IA générative afin de créer des contenus respectant le cadre de l'IA Act et du RGPD.
Utiliser de manière optimale les outils d'IA Générative en vue de créer des contenus rédactionnels et visuels adaptés, inclusifs et évitant tout risque de violation de la confidentialité des données.
Evaluer et solutionner les problématiques éthiques et règlementaires liées à l'utilisation d'outils d'IA générative afin de créer des contenus respectant le cadre de l'IA Act et du RGPD.
Lire le contenu pédagogique déclaré
Modalité : formation 100 % à distance en format mixte, comprenant 20 h de e-learning et 10 h de classes virtuelles synchrones.
E-LEARNING / ASYNCHRONE – 20 H
C1 – Stratégie d'implémentation de l'IA Générative – 3 h
Fonctionnement et usages de l'IA Générative, comparaison des outils, analyse des tâches métier et élaboration d'un plan d'intégration.
Évaluation : cas pratique d'analyse d'un contexte professionnel et élaboration d'un plan d'implémentation argumenté.
C2 – Prompt Engineering et création de contenus – 5 h
Structuration des prompts, contexte, objectif, contraintes, format, itérations ; création de contenus rédactionnels et visuels adaptés au besoin.
Évaluation : production d'un contenu rédactionnel et d'un contenu visuel avec remise des prompts utilisés.
C3 – Confidentialité des données – 2 h
Identification des données sensibles, minimisation, anonymisation, restrictions d'accès et bonnes pratiques de sécurité.
Évaluation : cas pratique d'identification et de sécurisation de données sensibles avant utilisation d'un outil d'IA Générative.
C4 – Accessibilité et inclusion – 3 h
Adaptation des contenus aux besoins liés aux handicaps visuels, auditifs et cognitifs : descriptions alternatives, transcriptions, sous-titres, structuration et FALC.
Évaluation : adaptation d'un contenu rédactionnel ou visuel afin de le rendre accessible à un public en situation de handicap.
C5 – Optimisation des contenus – 2 h
Analyse d'un premier résultat, enrichissement du contexte, amélioration du prompt, adaptation de la cible, du style, du format et des contraintes.
Évaluation : amélioration itérative d'un contenu et comparaison de la version initiale avec la version finale.
C6 – IA Act et RGPD – 3 h
Principes de l'IA Act et du RGPD, identification des risques, biais, transparence, mesures préventives et correctives et veille règlementaire.
Évaluation : quiz et cas pratique d'identification des risques et proposition de mesures correctives.
Préparation à la certification – 2 h
Présentation des modalités d'examen, exercices préparatoires sur les 6 compétences, méthodologie de l'écrit, grille d'autoévaluation et préparation à l'oral.
CLASSES VIRTUELLES SYNCHRONES – 10 H
Classe 1 – 3 h 30 : mise en pratique C1 et C2, analyse de cas métier et atelier de Prompt Engineering.
Classe 2 – 3 h 30 : création de contenus visuels et inclusifs, mise en pratique C4 et C5, optimisation et corrections collectives.
Classe 3 – 3 h : mise en pratique C3 et C6, confidentialité, IA Act, RGPD, préparation aux 6 cas pratiques et simulation de soutenance.
Formation : 1 272 € / Certification : 228 € / Total : 1 500 €.
E-LEARNING / ASYNCHRONE – 20 H
C1 – Stratégie d'implémentation de l'IA Générative – 3 h
Fonctionnement et usages de l'IA Générative, comparaison des outils, analyse des tâches métier et élaboration d'un plan d'intégration.
Évaluation : cas pratique d'analyse d'un contexte professionnel et élaboration d'un plan d'implémentation argumenté.
C2 – Prompt Engineering et création de contenus – 5 h
Structuration des prompts, contexte, objectif, contraintes, format, itérations ; création de contenus rédactionnels et visuels adaptés au besoin.
Évaluation : production d'un contenu rédactionnel et d'un contenu visuel avec remise des prompts utilisés.
C3 – Confidentialité des données – 2 h
Identification des données sensibles, minimisation, anonymisation, restrictions d'accès et bonnes pratiques de sécurité.
Évaluation : cas pratique d'identification et de sécurisation de données sensibles avant utilisation d'un outil d'IA Générative.
C4 – Accessibilité et inclusion – 3 h
Adaptation des contenus aux besoins liés aux handicaps visuels, auditifs et cognitifs : descriptions alternatives, transcriptions, sous-titres, structuration et FALC.
Évaluation : adaptation d'un contenu rédactionnel ou visuel afin de le rendre accessible à un public en situation de handicap.
C5 – Optimisation des contenus – 2 h
Analyse d'un premier résultat, enrichissement du contexte, amélioration du prompt, adaptation de la cible, du style, du format et des contraintes.
Évaluation : amélioration itérative d'un contenu et comparaison de la version initiale avec la version finale.
C6 – IA Act et RGPD – 3 h
Principes de l'IA Act et du RGPD, identification des risques, biais, transparence, mesures préventives et correctives et veille règlementaire.
Évaluation : quiz et cas pratique d'identification des risques et proposition de mesures correctives.
Préparation à la certification – 2 h
Présentation des modalités d'examen, exercices préparatoires sur les 6 compétences, méthodologie de l'écrit, grille d'autoévaluation et préparation à l'oral.
CLASSES VIRTUELLES SYNCHRONES – 10 H
Classe 1 – 3 h 30 : mise en pratique C1 et C2, analyse de cas métier et atelier de Prompt Engineering.
Classe 2 – 3 h 30 : création de contenus visuels et inclusifs, mise en pratique C4 et C5, optimisation et corrections collectives.
Classe 3 – 3 h : mise en pratique C3 et C6, confidentialité, IA Act, RGPD, préparation aux 6 cas pratiques et simulation de soutenance.
Formation : 1 272 € / Certification : 228 € / Total : 1 500 €.
Source : Catalogue Mon Compte Formation · CDC / DGEFP · Licence Ouverte 2.0. Référencement au catalogue sans garantie de place disponible ou de financement.
Programme 2 · Catalogue officielData Analyst IADurée à confirmer · À distance disponible
Durée renseignéeÀ confirmer
Tarif TTC au catalogue3 990 €
Données du 21/10/2026. Les fourchettes regroupent les variantes du programme ; demandez le tarif de votre session et ce qu’il comprend.
Objectifs annoncés
Cette formation a pour objectif de permettre aux apprenants d'acquérir les compétences techniques, analytiques et professionnelles nécessaires pour exercer le métier de Data Analyst dans un environnement orienté data et intelligence artificielle. La formation prépare…
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Cette formation a pour objectif de permettre aux apprenants d'acquérir les compétences techniques, analytiques et professionnelles nécessaires pour exercer le métier de Data Analyst dans un environnement orienté data et intelligence artificielle.
La formation prépare notamment au bloc de compétences RNCP :
« Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d'un projet en Intelligence Artificielle ».
À l'issue de la formation, les apprenants seront capables de :
Collecter, nettoyer, structurer et exploiter des données issues de différentes sources
Stocker et manipuler des données au sein de bases de données relationnelles
Réaliser des analyses de données avec Excel, SQL et Python
Concevoir des tableaux de bord interactifs et dynamiques avec Power BI
Automatiser certaines tâches d'analyse et de reporting
Utiliser des outils d'intelligence artificielle générative dans un contexte professionnel
Réaliser des analyses statistiques et des modèles de machine learning simples
Communiquer efficacement des résultats d'analyse à travers des visualisations et des reportings professionnels
Participer à des projets data et intelligence artificielle dans un contexte métier concret
À l'issue de la formation, les participants seront capables de collecter, structurer, stocker, analyser et mettre à disposition des données dans le cadre de projets data et intelligence artificielle. Ils sauront produire des analyses de données professionnelles, créer des tableaux de bord décisionnels, automatiser des traitements et contribuer à des projets data en entreprise.
La formation prépare notamment au bloc de compétences RNCP :
« Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d'un projet en Intelligence Artificielle ».
À l'issue de la formation, les apprenants seront capables de :
Collecter, nettoyer, structurer et exploiter des données issues de différentes sources
Stocker et manipuler des données au sein de bases de données relationnelles
Réaliser des analyses de données avec Excel, SQL et Python
Concevoir des tableaux de bord interactifs et dynamiques avec Power BI
Automatiser certaines tâches d'analyse et de reporting
Utiliser des outils d'intelligence artificielle générative dans un contexte professionnel
Réaliser des analyses statistiques et des modèles de machine learning simples
Communiquer efficacement des résultats d'analyse à travers des visualisations et des reportings professionnels
Participer à des projets data et intelligence artificielle dans un contexte métier concret
À l'issue de la formation, les participants seront capables de collecter, structurer, stocker, analyser et mettre à disposition des données dans le cadre de projets data et intelligence artificielle. Ils sauront produire des analyses de données professionnelles, créer des tableaux de bord décisionnels, automatiser des traitements et contribuer à des projets data en entreprise.
Lire le contenu pédagogique déclaré
Module 1 : Excel pour l'analyse de données
Manipulation, structuration et préparation de données
Fonctions avancées Excel
Nettoyage et organisation de jeux de données
Analyse et visualisation de données
Dashboarding et reportings professionnels
Module 2 : Bases de données et SQL
Introduction aux systèmes de gestion de données
Modélisation et structuration de données
Requêtes SQL et exploitation de bases de données relationnelles
Collecte, stockage et manipulation de données
Introduction aux échanges de données entre applications
Module 3 : Python pour l'analyse de données
Bases du langage Python
Manipulation et transformation de données avec pandas
Nettoyage et préparation de données
Collecte automatisée de données et traitement de données externes
Visualisation de données et automatisation de traitements
Module 4 : Power BI et data visualisation
Importation et transformation des données
Modélisation et mise à disposition des données
Création de tableaux de bord interactifs
Création de mesures et indicateurs de performance
Publication et partage de reportings professionnels
Module 5 : Analyse statistique et initiation au machine learning
Statistiques descriptives
Corrélation et causalité
Régression linéaire
Classification
Machine learning appliqué à la data analytics
Module 6 : Intelligence artificielle générative et automatisation
Utilisation de l'IA générative dans un contexte data
Assistance IA pour l'analyse, le développement et le reporting
Automatisation de tâches
Optimisation de traitements de données
Bonnes pratiques et usages professionnels de l'IA
Module 7 : Projet final professionnalisant
Réalisation d'un projet data et intelligence artificielle
Collecte, structuration et exploitation de données multi-sources
Analyse et visualisation de données
Restitution des résultats et présentation professionnelle
Soutenance finale du projet
Manipulation, structuration et préparation de données
Fonctions avancées Excel
Nettoyage et organisation de jeux de données
Analyse et visualisation de données
Dashboarding et reportings professionnels
Module 2 : Bases de données et SQL
Introduction aux systèmes de gestion de données
Modélisation et structuration de données
Requêtes SQL et exploitation de bases de données relationnelles
Collecte, stockage et manipulation de données
Introduction aux échanges de données entre applications
Module 3 : Python pour l'analyse de données
Bases du langage Python
Manipulation et transformation de données avec pandas
Nettoyage et préparation de données
Collecte automatisée de données et traitement de données externes
Visualisation de données et automatisation de traitements
Module 4 : Power BI et data visualisation
Importation et transformation des données
Modélisation et mise à disposition des données
Création de tableaux de bord interactifs
Création de mesures et indicateurs de performance
Publication et partage de reportings professionnels
Module 5 : Analyse statistique et initiation au machine learning
Statistiques descriptives
Corrélation et causalité
Régression linéaire
Classification
Machine learning appliqué à la data analytics
Module 6 : Intelligence artificielle générative et automatisation
Utilisation de l'IA générative dans un contexte data
Assistance IA pour l'analyse, le développement et le reporting
Automatisation de tâches
Optimisation de traitements de données
Bonnes pratiques et usages professionnels de l'IA
Module 7 : Projet final professionnalisant
Réalisation d'un projet data et intelligence artificielle
Collecte, structuration et exploitation de données multi-sources
Analyse et visualisation de données
Restitution des résultats et présentation professionnelle
Soutenance finale du projet
Source : Catalogue Mon Compte Formation · CDC / DGEFP · Licence Ouverte 2.0. Référencement au catalogue sans garantie de place disponible ou de financement.
Les sujets mentionnés dans les programmes
Un sujet peut être abordé dans un parcours plus large. Consultez le contenu de l’offre pour connaître son périmètre.
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À savoir avant de choisir
- Pour qui
- Personnes souhaitant suivre le programme à titre individuel ; conditions d’accès propres à chaque formation.
- Format
- Des sessions à distance sont référencées ; calendrier et éventuel présentiel à confirmer.
- Zone annoncée
- Lieu de formation à confirmer. Des sessions à distance sont également proposées.
Identité du prestataire
- Raison sociale
- DATA SUITS (DS)
- SIREN
- 948758230
- Siège administratif
- PUTEAUX
Le siège administratif n’est pas nécessairement le lieu de formation.
Vérifier les informations
Sources utilisées pour documenter cette fiche ; vérifiez les conditions à jour dans le cadre de votre demande de devis.
- Programme déposé par l’organisme : catalogue officiel CDC/DGEFP
- SIRET de l’organisme dans le catalogue officiel
- Registre : SIREN et état administratif
Fiche informative issue de sources publiques. Le référencement ne vaut pas partenariat. Données du catalogue Mon Compte Formation : CDC et DGEFP, extraction du 21 octobre 2026, Licence Ouverte 2.0.