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Édition · 25 mai 2026
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FORMATION IA

De zéro à piloté par la donnée en 90 jours

Construisez un entrepôt de données, des tableaux de bord opérationnels et un premier pilote IA en 90 jours.

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Format
programme
Durée
30-50h
Niveau
literacy
Taille de groupe
4-15
Prix / participant
€3K-€6K
Prix groupe
€15K-€35K
Public
Dirigeants et responsables opérationnels ou financiers en PME et mid-market qui pilotent les décisions métier mais manquent de fondations data structurées
Prérequis
Aisance avec les spreadsheets et métriques métier basiques ; aucune expérience en code ou data engineering requise

Ce qu'elle couvre

Un programme structuré en 90 jours qui accompagne les dirigeants opérationnels depuis des tableurs épars jusqu'à une infrastructure de données fonctionnelle. Les participants mettent en place un entrepôt de données cloud, connectent leurs sources métier essentielles, créent des tableaux de bord décisionnels et lancent un pilote IA cadré, sans avoir besoin d'une équipe data dédiée. Organisé en trois sprints mensuels combinant sessions de coaching en direct, travaux pratiques et modules en autonomie. À l'issue du programme, les équipes maîtrisent leur stack et sont autonomes pour le faire évoluer.

À l'issue, vous saurez

  • Déployer et configurer un entrepôt de données cloud connecté à au moins deux sources de données métier en direct
  • Construire et publier un dashboard suivant 5+ KPIs opérationnels utilisés hebdomadairement par des stakeholders non-techniques
  • Concevoir et documenter un modèle de données basique reflétant les entités métier clés de votre entreprise
  • Définir, scoper et lancer un pilote IA mesurable sur un processus métier répétitif
  • Établir une routine légère de gouvernance data, ownership, contrôles qualité et processus de changement

Sujets abordés

  • Sélection et mise en place d'un entrepôt de données cloud (par ex. BigQuery, Snowflake, DuckDB)
  • Connexion de sources de données et pipelines ETL/ELT basiques
  • Principes fondamentaux de modélisation data pour utilisateurs métier
  • Design de dashboards et définition de KPIs dans les outils BI (Metabase, Looker, Power BI)
  • Qualité des données, gouvernance basique et documentation
  • Identification et scope d'un cas d'usage IA pilote
  • Prompt engineering et intégration LLM pour un processus métier
  • Sustainer la culture data : ownership, routines et itération

Modalité

Livré à distance ou en hybride sur 12 semaines réparties en trois sprints mensuels. Chaque sprint comprend deux sessions de coaching collectif en direct de 2 heures, une session lab individuelle ou d'équipe, et des modules vidéo asynchrones (~3-5 heures). Les participants travaillent sur les données réelles de leur entreprise du début à la fin, avec support d'anonymisation si nécessaire. Un canal Slack ou Teams partagé fournit un soutien continu entre pairs et coachs entre sessions. Les matériaux incluent des guides de mise en place, des starter kits SQL, des templates de dashboards et un canvas de pilote IA.

Ce qui fait que ça marche

  • Un sponsor exécutif engagé à agir sur au moins une insight du dashboard pendant le programme
  • Travailler avec les données réelles de l'entreprise dès la semaine 1 plutôt qu'avec des datasets de démonstration
  • Instaurer une revue data d'équipe hebdomadaire de 30 minutes tôt pour que l'habitude soit formée avant la fin du programme
  • Choisir un cas d'usage IA pilote étroit et haute-fréquence (par ex. catégorisation de factures, triage de support) avec des métriques de succès claires

Erreurs fréquentes

  • Acheter un outil BI coûteux avant de nettoyer ou centraliser les données source, ce qui aboutit à des dashboards auxquels personne ne fait confiance
  • Scoper le pilote IA trop largement, les équipes tentent d'automatiser un processus complexe avant que les fondamentaux data ne soient en place
  • Assigner le programme à un seul « champion data » sans buy-in du responsable ops ou finance qui pilote les décisions
  • Traiter les 90 jours comme un projet avec une date de fin plutôt que comme le début d'une pratique data durable

Quand NE PAS suivre cette formation

Une entreprise qui dispose déjà d'un entrepôt de données fonctionnel, d'une équipe BI et de pipelines de reporting établis, elle a besoin d'upskilling au niveau praticien ou d'une piste IA advanced, pas de travaux d'infrastructure fondationnelle.

Fournisseurs à considérer

Sources

Cas d'usage que cette formation débloque

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Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.