Ce que vous saurez faire
Permettre au participant desélectionner, préparer, analyser et interpréterdes données multi-sources pour un cas d'usage IA : garantir laqualitéet laconformité(RGPD/AI Act), assurertraçabilité et versioning, réaliser lefeature engineering, détecter lesbiais, produire desvisualisationset formuler desrecommandations métier.
Le déroulé, étape par étape
- 01Sélectionner les données pertinentes issues de sources variées (flux temps réel, API métier, capteurs IoT, données synthétiques) et constituer un jeu de données exploitable.
- 02Évaluer la qualité, la fiabilité et la conformité des données (profiling, gouvernance, traçabilité, droits d'accès, exigences DPO/RSSI, RGPD/AI Act).
- 03Superviser la préparation des données (nettoyage, structuration, valeurs manquantes, encodage) pour produire un dataset exploitable.
- 04Mettre en œuvre traçabilité, versioning et conformité (anonymisation/pseudonymisation, documentation, contrôle d'accès) pour garantir reproductibilité et transparence.
- 05Réaliser le feature engineering et intégrer des techniques d'explicabilité pour optimiser performance et interprétabilité.
- 06Analyser les données (statistiques adaptées : univariée, bivariée, séries temporelles) pour identifier tendances et signaux faibles.
- 07Produire des visualisations dynamiques, lisibles et accessibles pour faciliter l'interprétation par des publics variés.
- 08Détecter les biais structurels et représentatifs afin d'anticiper risques d'iniquité et de dérives algorithmiques.
- 09Restituer les résultats (dashboards/rapports/présentations) avec storytelling, vulgarisation et accessibilité.
- 10Formuler des recommandations exploitables intégrant objectifs métier, indicateurs ESG, retours utilisateurs et limites identifiées.
À la fin de la formation
À l'issue du bloc 2, le participant est capable deconstituer un jeu de données exploitable, d'en garantir laqualité, la conformité et la traçabilité, depréparer et analyserles données, dedétecter les biais, de produire desvisualisationset derestituer des recommandationsadaptées aux parties prenantes, en vue de la validation du bloc RNCP41813BC02.
Selon l’organisme
Data multi-sources : sélection, qualité & conformité (RGPD/AI Act), traçabilité/versioning, feature engineering, détection de biais, dataviz accessible et recommandations métier. Évaluation : étude de cas + mise en situation.
Où se déroule la formation
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Cette formation figure au catalogue Mon Compte Formation : elle est éligible au CPF. Vos droits, cumulés en euros, se consultent et s’utilisent sur le site officiel.
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Texte rédigé par l’organisme de formation. Source : « Moncompteformation – L’offre de formation », Caisse des Dépôts et DGEFP, données ouvertes sous Licence Ouverte 2.0, mise à jour du 02/10/2026. WorkDispo n’est pas affilié à Mon Compte Formation.