Finançable CPF
MBA Big Data & IA

Élaboration d'une stratégie de développement de modèle économique pérenne basé sur les technologies Big Data et IA

Concevoir un dispositif de veille stratégique pour l’innovation technologique

• Onboarding- Concevoir un dispositif de veille stratégique
• Les enjeux stratégiques de la veille technologique
• Cartographie des écosystèmes d'innovation par secteur
• En bref : Les signaux faibles, indicateurs d'innovation émergente
• Méthodologies de recherche et collecte d'informations
• Traitement et analyse des données de veille
• Focus sur : L'analyse prédictive au service de la veille
• Évaluation de la fiabilité et validation des informations
• Conception de dispositifs de veille automatisés
• Exploitation stratégique des résultats de veille
• Innovation et propriété intellectuelle : enjeux juridiques
• Mesure de performance et amélioration continue
• Offboarding - Concevoir un dispositif de veille stratégique
• Auto-évaluation - Concevoir un dispositif de veille stratégique
• Application - Concevoir un dispositif de veille stratégique

Approche Big Data et IA pour la veille stratégique

• Onboarding - Approches Big Data et IA pour la veille stratégique
• Fondamentaux du Big Data appliqués à la veille stratégique
• Écosystème technologique Big Data : Hadoop, Spark et NoSQL
• En bref - Patent Analytics avec Big Data
• Architectures de collecte et stockage de données massives
• Solutions cloud pour le Big Data (AWS, Azure, GCP)
• Focus sur - Social Media Monitoring en temps réel
• Analyse en temps réel et détection de signaux faibles
• Automatisation des workflows et orchestration
• Visualisation avancée et storytelling des données
• Gouvernance et sécurité des données en contexte Big Data
• Intégration stratégique du dispositif de veille Big Data
• Offboarding - Approches Big Data et IA pour la veille stratégique
• Auto-évaluation - Approches Big Data et IA pour la veille stratégique
• Application - Approches Big Data et IA pour la veille stratégique

Méthodologies de recherche, traitement et exploitation de données

• Frameworks d'IA modernes pour la veille technologique
• Techniques de recherche avancées pour la veille stratégique
• Méthodes de collecte et nettoyage de données stratégiques
• Exploitation et analyse de données pour la prise de décision
• Analyse textuelle et sémantique pour l'identification des signaux faibles
• Méthodes d'acquisition automatisée de données à petite échelle

Identifier les opportunités de développement de solutions innovantes

• Onboarding - Identifier les opportunités de développement
• Fondamentaux de la veille stratégique et de l'analyse d'opportunités
• Focus sur - Les outils de veille technologique et juridique
• Méthodologies avancées de veille concurrentielle dans l'écosystème digital
• Analyse des tendances de marché et identification des signaux faibles
• Méthodologies d'étude de marché pour l'innovation digitale
• Segmentation de marché et définition des cibles utilisateurs
• UX Research et méthodologies de définition de personas
• En bref - L'analyse des besoins utilisateurs non satisfaits
• Construction et formalisation de propositions de valeur innovantes
• Évaluation du potentiel de marché et dimensionnement des opportunités
• Validation et test des hypothèses d'opportunités
• Offboarding - Identifier les opportunités de développement
• Auto-évaluation - Identifier les opportunités de développement
• Application - Identifier les opportunités de développement

Approches méthodologiques en Big Data & IA pour la détection d’innovants

• Data mining avancé pour la détection des signaux d'innovation
• Intelligence artificielle appliquée à l'analyse des tendances de marché
• Applications sectorielles du Machine Learning dans la détection d'opportunités
• Plateformes et bibliothèques pour l'accélération de la détection d'innovations

Outils et plateformes de Marketing et Intelligence

• Plateformes spécialisées de veille technologique et marketing
• Outils analytiques de business intelligence pour la prise de décision
• Automatisation de la surveillance et reporting des signaux d'innovation

Élaborer le modèle de monétisation d’un projet d’innovation

• Onboarding - Élaborer le modèle de monétisation d'un projet d'innovation
• Comprendre l'écosystème des modèles économiques innovants
• Focus sur - Les métriques clés de la monétisation digitale
• En bref - L'acquisition client et son coût
• Concevoir son modèle de revenus
• Structurer les coûts et charges d'un projet innovant
• Définir une stratégie tarifaire optimale
• Projeter et valider la rentabilité
• Évaluer le retour sur investissement (ROI)
• Construire un business plan convaincant
• Adapter son modèle aux évolutions du marché
• Offboarding - Élaborer le modèle de monétisation d'un projet d'innovation
• Auto-évaluation - Élaborer le modèle de monétisation d'un projet d'innovation
• Application - Élaborer le modèle de monétisation d'un projet d'innovation

Modèles économiques spécifiques aux solutions Big Data & IA

• Onboarding - Modèles économiques Big Data et IA
• Panorama des modèles économiques de l'IA
• En bref - L'économie des APIs d'IA
• Calcul du ROI pour les projets Big Data et IA
• Stratégies de pricing pour les solutions d'IA
• Business Model Canvas pour projets data-driven
• Focus sur - Data-as-a-Service et marketplaces
• Conformité RGPD et monétisation des données
• Métriques financières spécifiques à l'IA
• Études de cas sectorielles
• Financement et investissement dans l'IA
• Offboarding - Modèles économiques Big Data et IA
• Auto-évaluation - Modèles économiques Big Data et IA
• Application - Modèles économiques Big Data et IA

Défendre la stratégie de développement d’une offre innovante

• Onboarding - Défendre la stratégie de développement d'une offre innovante
• Les fondamentaux de la défense stratégique d'innovation
• Évaluation économique : bénéfices et retour sur investissement
• Focus sur : Les métriques clés de l'innovation
• Analyse et estimation des coûts d'innovation
• Gestion des risques et des incertitudes
• En bref : Les outils de gestion de projet pour l'innovation
• Construction de la feuille de route stratégique
• Techniques de storytelling pour l'innovation
• Préparation et structuration du pitch
• Gestion des objections et négociation
• Simulation de présentation et feedback
• Offboarding - Défendre la stratégie de développement d'une offre innovante
• Auto-évaluation - Défendre la stratégie de développement d'une offre innovante
• Application - Défendre la stratégie de développement d'une offre innovante

Piloter une démarche d'innovation digitale centrée sur l'utilisateur via les solutions Big Data et IA

Identifier les problématiques utilisateurs pour l’innovation digitale

• Onboarding - Identifier les problématiques utilisateurs
• Fondamentaux de la recherche utilisateur en contexte digital
• Méthodologies d'enquêtes qualitatives : entretiens et observations
• Focus sur - Les tests d'utilisabilité en pratique
• Méthodologies d'enquêtes quantitatives : sondages et analytics
• Analyse et synthèse des besoins utilisateurs
• Personas et parcours utilisateurs pour l'innovation
• Identification et formulation des problématiques
• Méthodologies d'idéation : design thinking et méthodes agiles
• En bref - L'art du brainstorming digital
• Évaluation du potentiel d'innovation
• Alignement avec la stratégie d'entreprise et les enjeux métier
• Offboarding - Identifier les problématiques utilisateurs
• Auto-évaluation - Identifier les problématiques utilisateurs
• Application - Identifier les problématiques utilisateurs

Data Science pour l’analyse des besoins utilisateurs

• Onboarding - Data Science pour l'analyse des besoins utilisateurs
• Fondamentaux de l'analyse de données utilisateurs avec Python
• Exploration et nettoyage des données comportementales
• En bref - Introduction à R pour l'analyse utilisateur
• Visualisation de données avec Python (matplotlib, seaborn)
• Analyse des parcours utilisateurs et funnel analysis
• Techniques de segmentation : clustering et classification
• Focus - A/B Testing et analyse statistique
• Visualisations interactives avec plotly et dashboards
• Analyse avancée avec R : ggplot2 et modélisation statistique
• Tests statistiques et validation d'hypothèses
• Machine Learning appliqué à l'analyse comportementale
• Communication des insights et recommandations stratégiques
• Offboarding - Data Science pour l'analyse des besoins utilisateurs
• Auto-évaluation - Data Science pour l'analyse des besoins utilisateurs
• Application - Data Science pour l'analyse des besoins utilisateurs

Concevoir une proposition de solution digitale centrée utilisateur

• Onboarding - Concevoir une solution digitale centrée utilisateur
• Préparer la transition digitale
• Conduire des entretiens utilisateurs et définition des personas
• En bref - Les outils de veille technologique
• Analyse des besoins et problématiques utilisateurs
• Conception de l'expérience utilisateur (UX Design)
• User Journey Mapping et architecture de l'information
• Prototypage et wireframing
• Focus sur - Les tests utilisateurs rapides
• Élaboration de scénarios d'usage innovants
• Définition de la proposition de valeur et positionnement
• Évaluation du potentiel d'évolution et roadmap produit
• Présentation et argumentation de la solution
• Offboarding - Concevoir une solution digitale centrée utilisateur
• Auto-évaluation : Concevoir une proposition de solution digitale centrée utilisateur
• Application : Concevoir une proposition de solution digitale centrée utilisateur
• Applications de l'IA générative au design de solutions
• Applications du NLP dans l'innovation digitale
• Computer Vision pour l'analyse des besoins utilisateurs

Définir les fonctionnalités et technologies d’une solution digitale

• Onboarding - Définir les fonctionnalités et technologies d'une solution digitale
• Comprendre l'écosystème des solutions digitales et les problématiques adressées
• Analyser les besoins utilisateurs pour une solution digitale
• Focus sur les méthodes de priorisation MoSCoW
• Prioriser les fonctionnalités avec la méthode KANO
• Story mapping et priorisation collaborative
• Panorama des technologies émergentes
• En bref : Intelligence artificielle et Machine Learning
• Cas types de choix technologiques pour la digitalisation
• Créer une feuille de route fonctionnelle
• Élaborer la feuille de route technologique
• Validation et communication de la stratégie produit
• Offboarding - Définir les fonctionnalités et technologies d'une solution digitale
• Auto-évaluation : Définir les fonctionnalités et technologies d'une solution digitale
• Application : Définir les fonctionnalités et technologies d'une solution digitale

Produire une preuve de concept fonctionnelle

Onboarding - Produire une preuve de concept fonctionnelleFondamentaux de la preuve de concept et stratégie d'innovationMéthodologie de conception d'une preuve de conceptFocus sur - L'écosystème no-code/low-codeSélection et maîtrise des technologies de prototypageDéveloppement de prototypes d'interfaces utilisateurEn bref - Les design systems au service du prototypageDéveloppement de prototypes fonctionnels backendTests et validation technique de la preuve de conceptDémonstration et présentation de la preuve de conceptÉvaluation de l'adéquation POC-vision produitIndustrialisation et passage à l'échelleOffboarding - Produire une preuve de concept fonctionnelleAuto-évaluation - Produire une preuve de concept fonctionnelleApplication - Produire une preuve de concept fonctionnelleDéveloppement de POC utilisant des technologies d'IA modernes

Piloter itérativement le cycle de vie d’une solution digitale et Big Data et IA

Sélectionner et appliquer les méthodologies de gestion de projet adaptées

• On-boarding - Élaborer le plan de pilotage du projet digital
• Les méthodes de gestion de projets digitaux
• Analyse des besoins et contraintes du commanditaire
• En bref : le choix de la méthode de gestion de projet
• Gestion des contraintes et des risques
• Ressources humaines et matérielles dans le plan de pilotage
• Élaboration du budget du projet
• Off-boarding - Élaborer le plan de pilotage du projet digital
• Auto-évaluation - Élaborer le plan de pilotage du projet digital
• Application : Sélectionner et appliquer les méthodologies de gestion de projet adaptées à une solution digitale
• Les étapes de réalisation d'un projet digital
• Rédaction et transformation des User Stories et des EPIC
• Méthodologies agiles adaptées aux projets Big Data et IA

Piloter le déploiement des méthodologies de tests et validation

• Introduction à l'amélioration continue et aux indicateurs
• La pertinence des indicateurs
• Focus sur le suivi des indicateurs
• La collecte des retours
• L’analyse des retours
• Les revues de sprint
• Les rétrospectives de sprint
• Les tableaux de bord
• Élaboration des cahiers de recette et DoD
• Recette fonctionnelle exhaustive
• Validation et tests de modèles d’IA
• Application : Piloter le déploiement des méthodologies de tests et de validation d'une solution digitale

Résoudre les situations critiques dans le cycle de vie d’un projet digital

• La résolution d'une situation critique pour la survie du projet
• Analyse des risques d'un projet
• Gestion des risques dans un projet digital
• Réaliser une analyse causale à l’aide d’entretiens et d’enquêtes terrain
• Méthodologies d'analyse et de résolution de problèmes en contexte projet digital
• Gestion de crise en environnement projet digital
• Analyse des performances et actions correctives
• Les rétrospectives de sprint
• Le retour d'expérience
• La phase de clôture du projet
• Application : Gérer et redresser un projet digital en situation critique

Manager une équipe projet, une direction technique et/ou une équipe transverse pour des projets Data et IA

Sélectionner les membres d’une équipe projet d’innovation

• Recruter les compétences opérationnelles nécessaires à l'équipe projet digital
• Le profil de poste et les critères de choix
• Les canaux de sourcing
• Typologie des organismes de prestataires
• Les différentes formes d'entretiens d'embauche
• La conduite de l'entretien individuel
• Les compétences et talents
• L'éthique et le recrutement
• La performance et l'évaluation de la prestation
• Compétences clés pour constituer une équipe Data/IA performante
• Application : Sélectionner et évaluer les talents pour constituer une équipe projet digitale performante

Evaluer l’adéquation des profils aux besoins du projet innovation

• Cartographier les compétences nécessaires au projet
• Le référentiel des emplois et métiers de l'entreprise
• Le référentiel compétences
• La cartographie des compétences de l'entreprise
• Les compétences comportementales ou softskills
• L'entretien annuel d'évaluation
• L'amélioration du travail en équipe
• La communication avec l'équipe projet
• Traiter les dysfonctionnements du travail en équipe

Diriger une équipe projet dans un environnement digital complexe

• Communiquer sur son projet pour développer l’adhésion
• Le business model canvas
• La présentation écrite d'un projet
• La compréhension des objectifs SMARTEF
• La planification des objectifs et du Plan d'action
• Le suivi et l'ajustement des objectifs
• Le digital dans la communication managériale
• L'agilité managériale
• Le management en équipe projet
• Le management à distance
• Développer l'intelligence collective dans ses équipes
• La politique d'inclusion en entreprise
• La lutte contre la discrimination
• Management d’équipes pluridisciplinaires sur des projets Data/IA

Mobiliser les outils et méthodologies avancées de Big Data au service des décisions stratégiques organisationnelles

Extraire et consolider les données des systèmes d’information d’entreprise

• Rôles opérationnels et stratégiques du SI
• Les composantes et niveaux du SI
• Localisation des données et applications
• Collecte des données et dépendances fonctionnelles
• Le modèle relationnel de données et les formes normales
• Introduction à l’usage du tableur
• L’usage des fonctions dans les formules de calcul
• Interopérabilité des données et langages à balises
• Les procédures d’échanges dématérialisés

Infrastructures cloud pour le Big Data

• Onboarding - Infrastructures cloud pour le Big Data
• Panorama des infrastructures cloud pour le Big Data
• Solutions de stockage cloud pour données massives
• En bref - Architecture lakehouse moderne
• Services managés Big Data - AWS, GCP, Azure
• Conception d'architectures cloud scalables
• Patterns d'architecture Big Data dans le cloud
• Focus sur - Serverless Analytics et Edge Computing
• Optimisation des coûts cloud pour projets Big Data
• Sécurité des données dans les infrastructures cloud
• Compliance et réglementations dans le cloud
• Migration et gouvernance des données
• Offboarding - Infrastructures cloud pour le Big Data
• Auto-évaluation - Infrastructures cloud pour le Big Data
• Application - Infrastructures cloud pour le Big Data

Formuler des recommandations stratégiques basées sur l’analyse de données

• La notion de performance en entreprise 
• Les différents types de performance en entreprise 
• Le suivi des performances 
• Le diagnostic de la performance des activités RH 
• Les indicateurs RH 
• L'utilité du suivi de la performance
• Les indicateurs de suivi selon les objectifs
• L'analyse des écarts et le bilan de rentabilité
• Le tableur, outil d’aide à la décision
• Fixer des objectifs SMART
• Data-driven décision making dans divers contextes métiers

Développer les applications business des projets d’innovation technique

• La place de la conduite du changement
• Les facteurs clés d'échec et de succès
• L'accompagnement au changement
• Les enjeux de la transformation digitale
• Les méthodes et outils du changement
• L'analyse du changement
• L'éco-conception dans l'architecture logicielle
• L'offre de service d'un fournisseur de services Cloud
• Les solutions SaaS et leurs implications architecturales
• Rôles et responsabilités des acteurs du SI

Sécurité des données et éthique