Optimiser les processus métiers par l'analyse prédictive des données — Financement OPCO possible | Keyrium

Le programme Optimiser les processus métiers par l'analyse prédictive des données a été conçu pour des professionnels en poste.

Cette formation vise à doter les managers et décideurs d'outils concrets pour exploiter les données issues de l'IA, sans nécessiter de compétences en programmation. À travers des cas réels et des méthodes simples, les participants apprendront à identifier des tendances, anticiper des risques et optimiser des ressources. L'objectif est de rendre l'analyse prédictive accessible et directement applicable dans leur quotidien professionnel. Une approche pragmatique, adaptée aux contraintes des entreprises.

Objectifs

• Comprendre les principes de base de l'analyse prédictive", "Savoir sélectionner des sources de données pertinentes", "Appliquer des méthodes simples pour extraire des tendances", "Anticiper des risques opérationnels à partir de données", "Intégrer les résultats dans des processus métiers existants"]

Programme

[{"module": "Matinée : Fondamentaux de l'analyse prédictive", "content": "Introduction aux concepts clés : corrélation, régression, validation. Identification des indicateurs pertinents dans un contexte métier. Étude de cas : analyse d'un jeu de données simple pour dégager des tendances. Méthodes de nettoyage et préparation des données sans outil complexe.", "duration_hours": 3.5}, {"module": "Après-midi : Application pratique aux processus métiers", "content": "Atelier : construction d'un modèle prédictif basique sur un cas réel (ex : gestion des stocks). Intégration des résultats dans un tableau de bord décisionnel. Simulation de prise de décision à partir des données analysées. Retour d'expérience : comment adapter ces méthodes à son propre environnement.", "duration_hours": 3.5}]

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).