Data Science pour Décideurs — Atelier de 3 jours
Formation de 3 jours pour managers : comprendre l'IA, cas d'usage, ROI, pilotage de projet data.
Formateur : Dr. Yaé Ulrich Gaba Durée : 3 jours (18 heures) Niveau : Non-Technique / Direction Langue : Français
Présentation
Cet atelier est conçu pour les managers, dirigeants, chefs de projets et professionnels non-techniques qui ont besoin de comprendre l’IA et la science des données pour prendre des décisions éclairées. Aucun code n’est requis. À travers des études de cas, des démonstrations interactives et des exercices de groupe, les participants apprennent à évaluer les opportunités IA, piloter des projets data et poser les bonnes questions à leurs équipes techniques.
Prérequis
- Aucune compétence technique ou en programmation requise
- Expérience en gestion d’équipes, de projets ou d’opérations
- Curiosité pour l’IA et la prise de décision basée sur les données
- Ordinateur portable pour les exercices interactifs (outils via navigateur uniquement)
Objectifs Pédagogiques
À la fin de cet atelier, les participants seront capables de :
- Comprendre ce que l’IA, le machine learning et la data science peuvent (et ne peuvent pas) faire
- Identifier les cas d’usage IA à forte valeur ajoutée dans leur organisation
- Évaluer la faisabilité, le coût et le ROI des projets data
- Communiquer efficacement avec les équipes de data science
- Comprendre les considérations éthiques, juridiques et de gouvernance pour l’adoption de l’IA
- Construire une feuille de route stratégique data pour leur organisation
Programme Jour par Jour
Jour 1 : Comprendre l’IA & la Science des Données
Objectifs : Construire une base conceptuelle solide sans aucun code.
| Horaire | Sujet |
|---|---|
| 09:00–10:00 | C’est Quoi l’IA, Vraiment ? — Démystifier les buzzwords : IA vs. ML vs. deep learning vs. IA générative. Ce que les machines peuvent apprendre et ce qu’elles ne peuvent pas. Idées reçues |
| 10:00–10:45 | Comment Fonctionne le Machine Learning — L’intuition derrière l’apprentissage supervisé (prédiction), non supervisé (découverte de patterns) et par renforcement (optimisation). Pas de maths, que des exemples |
| 10:45–11:00 | Pause |
| 11:00–12:30 | Le Pipeline de Données — D’où viennent les données, défis de qualité, cycle de vie d’un projet data : collecte → nettoyage → analyse → modélisation → déploiement → monitoring |
| 12:30–14:00 | Déjeuner |
| 14:00–15:30 | L’IA en Action : Études de Cas — Exemples concrets par secteur : santé (prédiction de maladies), finance (détection de fraude), agriculture (prévision de rendements), commerce (moteurs de recommandation), télécom (prédiction du churn) |
| 15:30–15:45 | Pause |
| 15:45–17:00 | Démo Interactive — Démonstration en direct de la construction d’un modèle ML simple (pas de code pour les participants). Voir comment les données entrent, les prédictions sortent. Comprendre la précision, les erreurs et la confiance |
Exercice 1 : En groupes, identifier 3 cas d’usage IA potentiels dans votre organisation. Pour chacun, décrire : le problème métier, les données nécessaires, l’impact attendu et les risques potentiels.
Jour 2 : Évaluer & Piloter des Projets Data
Objectifs : Apprendre à évaluer des propositions IA, gérer des projets data et communiquer avec les équipes techniques.
| Horaire | Sujet |
|---|---|
| 09:00–09:30 | Revue des exercices — Présentations des cas d’usage par groupe |
| 09:30–10:30 | Ce Projet Est-il Faisable ? — La checklist de faisabilité : disponibilité des données, qualité, complexité du problème, capacité de l’équipe, infrastructure, calendrier. Signaux d’alerte et feux verts |
| 10:30–10:45 | Pause |
| 10:45–12:00 | Coût & ROI de l’IA — Budgétiser un projet data : équipe, infrastructure, données, temps. Mesurer le ROI : économies directes, gains d’efficacité, croissance du chiffre d’affaires, réduction des risques. Quand l’IA n’est pas la réponse |
| 12:00–12:30 | Évaluation de Fournisseurs — Décisions build vs. buy, évaluer les fournisseurs IA, comprendre SaaS vs. solutions sur mesure, considérations contractuelles |
| 12:30–14:00 | Déjeuner |
| 14:00–15:30 | Parler Data Science — Le vocabulaire nécessaire : features, labels, entraînement, test, surapprentissage, précision vs. rappel, faux positifs/négatifs. Comment lire un rapport de performance de modèle. Questions à poser à votre équipe data |
| 15:30–15:45 | Pause |
| 15:45–17:00 | Gestion de Projet IA — Agile pour les projets data, définir les critères de succès, jalons, gérer les attentes, le problème du « dernier kilomètre » (du prototype à la production) |
Exercice 2 : À partir d’une proposition fictive de projet IA (avec budget, calendrier et approche technique), évaluez-la : est-elle faisable ? Le ROI est-il justifié ? Quelles questions poseriez-vous à l’équipe technique ? Présentez votre évaluation.
Jour 3 : Stratégie, Éthique & Feuille de Route
Objectifs : Construire une stratégie data et comprendre la gouvernance, l’éthique et le changement organisationnel.
| Horaire | Sujet |
|---|---|
| 09:00–09:30 | Revue des exercices |
| 09:30–10:30 | L’IA Générative pour l’Entreprise — Ce que les LLMs peuvent faire pour votre organisation : traitement de documents, service client, gestion des connaissances, génération de contenu. Opportunités et risques |
| 10:30–10:45 | Pause |
| 10:45–12:00 | Gouvernance des Données & Éthique — Vie privée (bases du RGPD), biais dans les systèmes IA, transparence et explicabilité, responsabilité, politiques IA pour les organisations, paysage réglementaire africain |
| 12:00–12:30 | Construire une Équipe Data — Rôles (data engineer, data scientist, ML engineer, analyste, product manager), recruter vs. former, structurer une fonction data |
| 12:30–14:00 | Déjeuner |
| 14:00–15:00 | Changement Organisationnel — Maturité culturelle pour l’IA, gestion du changement, littératie data dans l’organisation, victoires rapides vs. projets transformateurs |
| 15:00–15:15 | Pause |
| 15:15–16:15 | Construire Votre Feuille de Route — Atelier : créer une feuille de route stratégique data à 12 mois pour votre organisation. Prioriser les cas d’usage, définir les jalons, identifier les ressources, planifier la gouvernance |
| 16:15–17:00 | Présentations & Bilan — Chaque groupe présente sa feuille de route. Feedback des pairs, questions, certificats |
Exercice 3 (Projet Final) : Présenter en 10 minutes la feuille de route IA de votre organisation, incluant :
- Top 3 des cas d’usage priorisés avec justification métier
- Évaluation de la maturité data
- Plan de ressources et budget
- Considérations de gouvernance et d’éthique
- Victoires rapides (0–3 mois) et objectifs stratégiques (6–12 mois)
Évaluation
- Exercices de groupe (50 %) — Qualité de l’identification des cas d’usage et de l’évaluation de projets
- Feuille de route finale (30 %) — Complétude et réalisme de la stratégie data
- Participation (20 %) — Engagement dans les discussions et le travail de groupe
Ressources
- AI for Everyone (Andrew Ng, Coursera) — Cours en ligne complémentaire gratuit
- Harvard Business Review — Articles IA
- Observatoire des Politiques IA de l’OCDE
- Stratégie IA de l’Union Africaine
Certificat
Les participants ayant complété tous les exercices et la feuille de route finale reçoivent un certificat de complétion.