Nos prochaines formations

Comprendre et adapter un Large Language Model (LLM)
12, 13, 14 janvier 2026   Session garantie

Statistiques descriptives avec R
19 et 20 janvier 2026   Session garantie

Python initiation
22 et 23 janvier 2026   Session garantie

Construire des graphiques efficaces avec R
4 février 2026

R initiation
5 et 6 février 2026

Décider dans un monde incertain : prospective stratégique et planification par scénarios
9, 10, 11 février 2026

Statistique inférentielle : estimation ponctuelle, intervalle de confiance et test statistique
9, 10, 11 février 2026

Comprendre et adapter un Large Vision Model (LVM)
16 et 17 février 2026

Modèles de fondation pour les séries temporelles (TSFM)
18 février 2026

Analyse exploratoire des données avec R
9, 10, 11 mars 2026

Python initiation
12 et 13 mars 2026

Stata initiation
12 et 13 mars 2026

Les fondamentaux du Deep learning avec Python
16, 17, 18 mars 2026

Explorer l’univers de la Data

Comprendre la data aujourd’hui ne se limite plus à maîtriser des outils ou des algorithmes. C’est appréhender un écosystème complet où se rencontrent stratégie d’entreprise, technologies de traitement des données, intelligence artificielle et nouveaux métiers. À travers nos articles, nous proposons des clés de lecture pour décrypter ces enjeux, structurer des projets data ambitieux et mieux comprendre les transformations à l’œuvre dans les organisations.

La donnée est devenue un actif stratégique pour les entreprises. Mettre en place une stratégie data cohérente suppose de clarifier les objectifs, d’identifier les bons leviers de création de valeur et de mobiliser les bons acteurs. Cet enjeu de gouvernance est au cœur de nombreux projets, comme nous l’expliquons dans notre article consacré aux acteurs de la stratégie data.

Ces transformations s’appuient sur des technologies de plus en plus sophistiquées. Le Machine Learning et le Deep Learning permettent d’extraire des connaissances à partir de volumes massifs de données, tandis que le NLP – traitement automatique du langage naturel ouvre la voie à l’analyse de contenus textuels, et que le Big Data fournit les infrastructures nécessaires pour traiter des données toujours plus nombreuses, variées et rapides.

Au-delà des outils, la réussite d’un projet data repose avant tout sur les compétences humaines. Les Data Analysts transforment les données en indicateurs opérationnels au service des métiers, les Data Scientists développent des modèles avancés pour éclairer la décision, et les Data Engineers conçoivent et maintiennent les architectures techniques indispensables à l’ensemble de l’écosystème data.

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