Description
De l'analyse accélérée par l'IA au flux gouverné et à la solution générative explicable.
L'IA accélère massivement l'exploration et la génération de code. Elle n'accélère pas la partie qui compte : prouver le résultat. Ce parcours conduit vos profils data d'une analyse assistée qu'ils peuvent défendre, à un flux gouvernable et non seulement fonctionnel, jusqu'à un composant génératif dont les limites restent visibles pour le métier qui le consomme. Trois modules, trois jours, inscriptibles séparément.
Programme
Module 1 (1 jour) — Analyse et exploration de données augmentées : notebook reproductible, rapport d'insights (constats, incertitude, limites), contrôles de biais et de qualité documentés.
Module 2 (1 jour) — Flux de données pilotés par l'IA et orchestration : flux documenté (déclencheurs, passages de relais, portes qualité), éprouvé par un pair, auditable.
Module 3 (1 jour) — Solutions de données à composante générative : composant génératif greffé sur le flux, arbitrage déterministe/génératif documenté, comportement testé sur cas limites.
Outils pratiqués : GitHub Copilot (Jupyter/VS Code), Jupyter AI (alternative open source auto-hébergeable), Giskard (scan automatisé de biais/robustesse/hallucination).
Une attestation de formation est remise à chaque participant à l'issue de la session.
