YOU WEB : formation agents IA à Carquefou

Ce référentiel forme des professionnels capables de concevoir, piloter et optimiser des stratégies numériques intégrant transformation digitale, management, marketing et, en option, intelligence artificielle.
Élaboration de la stratégie numérique : formaliser un projet structuré (objectifs, livrables, contraintes), cartographier les parties prenantes, rédiger charte et cahier des charges, sélectionner et financer les projets, établir budget et indicateurs (ROI, TRI, VAN), gérer les risques. Analyser l'environnement stratégique et concurrentiel via outils (SWOT, PESTEL, BCG, Business Model Canvas) et veille structurée. Intégrer enjeux réglementaires (RGPD, REEN), cybersécurité, inclusion et RSE. Adapter la stratégie aux transitions écologique et sociale, et communiquer efficacement avec storytelling et conduite du changement.
Mise en œuvre de la transformation numérique : planifier et piloter avec Gantt, PERT, chemin critique, gérer ressources et coûts. Formaliser besoins dans un cahier des charges précis, intégrer méthodes agiles. Suivre indicateurs et qualité (KPI, ISO, PDCA), gérer non-conformités. Superviser approvisionnements, contrats et ressources. Exploiter outils numériques et UX (Design Thinking, Google Analytics, tests utilisateurs).
Management d'équipes pluridisciplinaires : assumer le rôle de manager, définir missions et objectifs, motiver, veiller à la qualité de vie au travail. Déployer une communication adaptée (briefing, CNV), fluidifier l'information interne. Recruter, intégrer, former et anticiper l'impact de l'IA sur les métiers. Valoriser la diversité, gérer les émotions, cultiver l'intelligence collective et adapter sa posture aux contextes interculturels, y compris pour des équipes hybrides ou internationales.
Création de valeur via l'IA et la donnée (optionnel) : maîtriser Python et ses bibliothèques (Pandas, Numpy, Matplotlib), manipuler données structurées et non structurées, préparer datasets (nettoyage, feature engineering), modéliser avec Machine Learning (supervisé, non supervisé), segmenter, évaluer et optimiser les modèles. Explorer et visualiser les données, détecter anomalies, créer dashboards interactifs. Industrialiser un projet IA (API, Docker, cloud) tout en gérant biais et optimisation continue.
Ce parcours permet de transformer les opportunités numériques en leviers de performance durable, conciliant innovation technologique, exigences réglementaires, responsabilité sociétale et efficacité opérationnelle.

Fondamentaux IA et Data
Types d IA symbolique machine learning deep learning IA generative LLM
IA predictive versus IA generative
Cas d usage metier marketing RH relation client
Limites biais hallucinations dependance aux donnees
Enjeux ethique RGPD fiabilite
Data engineering avec Python
Collecte via API formats JSON CSV
Manipulation avec Pandas
Nettoyage donnees manquantes doublons anomalies
Transformation normalisation encodage
Dataset pret a l analyse
Data analysis et visualisation
Analyse exploratoire patterns correlations
Visualisation avec outils dedies
Interpretation metier
Data storytelling oriente decision
Machine Learning
Regression classification modeles d ensemble
Entrainement validation
Evaluation performance accuracy RMSE
Selection des modeles
Data vers decision metier
Interpretation des resultats
Recommandations et priorisation
Communication et collaboration metier
Projet 1 Data et Machine Learning
Collecte analyse modelisation recommandations
Foundation models et LLM
Fonctionnement des LLM
Panorama des modeles
Choix selon cout performance confidentialite
Utilisation via interface et API
Personnalisation IA RAG et prompting
Prompt engineering et optimisation
Connexion aux donnees metier
Notions de fine tuning
Chatbot et assistant IA
Conception assistants metier
Structuration des echanges
Generation de contenus
Agents IA
Analyser decider agir
Automatisation de taches
Interaction outils et donnees
API et automatisation
Appels API et integration outils
Workflows automatises
Orchestration Make
Creation et gestion de workflows
Tests et deploiement
Projet 2 IA generative et agents
LLM et RAG
Chatbot et agent IA
Workflow operationnel
Debouches data analyst IA AI builder project manager

Fondamentaux IA et Data
Types d IA symbolique machine learning deep learning IA generative LLM
IA predictive versus IA generative
Cas d usage metier marketing RH relation client
Limites biais hallucinations dependance aux donnees
Enjeux ethique RGPD fiabilite
Data engineering avec Python
Collecte via API formats JSON CSV
Manipulation avec Pandas
Nettoyage donnees manquantes doublons anomalies
Transformation normalisation encodage
Dataset pret a l analyse
Data analysis et visualisation
Analyse exploratoire patterns correlations
Visualisation avec outils dedies
Interpretation metier
Data storytelling oriente decision
Machine Learning
Regression classification modeles d ensemble
Entrainement validation
Evaluation performance accuracy RMSE
Selection des modeles
Data vers decision metier
Interpretation des resultats
Recommandations et priorisation
Communication et collaboration metier
Projet 1 Data et Machine Learning
Collecte analyse modelisation recommandations
Foundation models et LLM
Fonctionnement des LLM
Panorama des modeles
Choix selon cout performance confidentialite
Utilisation via interface et API
Personnalisation IA RAG et prompting
Prompt engineering et optimisation
Connexion aux donnees metier
Notions de fine tuning
Chatbot et assistant IA
Conception assistants metier
Structuration des echanges
Generation de contenus
Agents IA
Analyser decider agir
Automatisation de taches
Interaction outils et donnees
API et automatisation
Appels API et integration outils
Workflows automatises
Orchestration Make
Creation et gestion de workflows
Tests et deploiement
Projet 2 IA generative et agents
LLM et RAG
Chatbot et agent IA
Workflow operationnel
Debouches data analyst IA AI builder project manager

1 Coder et manipuler des données avec Python
Découverte, mise en place d'un environnement adapté et apprentissage des bases. Manipulation des données avec Pandas et Numpy, visualisations via Matplotlib et Seaborn. Utilisation d'outils d'IA générative (ChatGPT, Copilot) pour accélérer le code et l'analyse.
2 Préparer et structurer les données pour l'analyse
Nettoyage et transformation de données tabulaires (valeurs manquantes, outliers, encodage). Gestion des données non structurées : texte (TF-IDF, BERT), image (réduction), son (spectrogrammes). Construction de datasets fiables via jointures, agrégations et feature engineering.
3 Modéliser, segmenter, prédire grâce aux modèles IA
Mise en œuvre de modèles supervisés et non supervisés (régression, Random Forest, K-means). Segmentation client (clustering, RFM). Évaluation (précision, AUC, cross-validation) et optimisation (Grid Search, ensemble learning). Création de pipelines complets, du prétraitement à l'interprétation métier.
4 Explorer, analyser et visualiser les données
Analyse exploratoire (corrélations, patterns, distributions). Détection d'anomalies avec DBSCAN, Isolation Forest ou Z-score. Conception de dashboards interactifs avec Streamlit et automatisation des restitutions.
5 Industrialiser et fiabiliser un projet IA
Compréhension de l'architecture (Docker, API REST, cloud, GPU). Déploiement et orchestration de modèles en production. Gestion des biais, données déséquilibrées et optimisation continue. Finalisation d'un projet IA avec cadrage, analyse métier et validation croisée.
6 RGPD, Cybersécurité & Impact sociétal de l'IA
Respect des obligations légales (RGPD, loi REEN). Anticipation des menaces et protection des données (chiffrement, anonymisation, accès). Réduction de l'empreinte environnementale (Green AI) et intégration d'approches éthiques. Suivi des évolutions réglementaires et promotion de la responsabilité numérique.
7 Étude de faisabilité & Gestion de projet IA
Analyse de faisabilité technique et viabilité du projet. Planification en intégrant contraintes/risques. Choix des algorithmes et outils adaptés. Définition des critères de succès (tests, budget, ROI, KPI). Application des méthodes agiles (SCRUM) et analyse des usages de l'IA générative (GAN, LLMs, RAG).
8 POC, UX & Accessibilité numérique
Construction de POC et prototypes, évaluation par métriques et retours utilisateurs. Identification des besoins (personas, scénarios), priorisation des fonctionnalités. Conception UX/UI simple et ergonomique, intégrant les critères d'accessibilité (RGAA, design inclusif).
9 Communication & vulgarisation
Capacité à vulgariser l'IA auprès d'un public non technique. Usage du storytelling pour un discours clair et engageant. Création de supports visuels impactants (infographies, présentations). Définition et explication des concepts fondamentaux : types d'IA, algorithmes supervisés/non supervisés, réduction de dimensionnalité, réseaux neuronaux (CNN, RNN, transformateurs)