Les mercredis, du 5 au 19 février 2025, de 18 h 30 à 21 h 30
Durée : 9 heures
45 $ plus taxes
Description
L’intelligence artificielle et le big data sont dorénavant, les enjeux du webmarketing et de la communication digitale, dans un monde digital interconnecté. C’est dans cette perspective que cette Formation en ligne, vous permettra de mieux maîtriser les fondamentaux, les concepts de l’IA et du big data, afin de vous donner ainsi qu’à votre organisation, un avantage concurrentiel et technologique.
De plus, le big data et l’intelligence artificielle sont les éléments essentiels pour gérer une masse de données grandissantes, non structurées et d’origines diverses (textes, photos, vidéos, …). Ils permettent également de récupérer assez de données sur les clients et consommateurs pour mettre en place des campagnes de fidélisation plus adaptées et personnalisées. Aussi, la société numérique d’aujourd’hui et les consommateurs et utilisateurs numériques doivent répondre à un impératif de pertinence et de cohérence et obtenir des réponses immédiates…
C’est pourquoi, cette formation vous permettra de vous familiariser et de d’identifier les enjeux et principes clés du big data et de l’intelligence artificielle inhérents au marketing numérique et à la communication digitale. Cette formation décrit aussi, les évolutions récentes concernant les IA génératives, telles que Chat-GPT (de OpenAI), Bard (de Google) et de xAI (de Elon Musk).
Contenu
1 – Comprendre et identifier les composantes l’intelligence artificielle et le big data
- Principes et enjeux de l’intelligence artificielle et du big data.
- Les 5V du big data : volume, vélocité, variété, véracité, valeur.
- Exemples d’applications pour l’entreprise, dans sa stratégie numérique
2 – Écosystème de Intelligence artificielle et du machine learning
- Définir l’Intelligence Artificielle : IA faible et IA forte.
- Comprendre l’exploitation des données par les algorithmes.
- Machine learning et scoring.
- Les intelligences artificielles génératives : Chat-GPT, Bard, xAI
- Exemples et contre-exemples
3 – Comprendre la donnée client pour mieux l’exploiter dans une perspective de big data
- La base de données clients : typologie et modèles.
- Le big data : l’avènement des données non structurées.
- De l’analyse reporting à l’analyse prédictive.
- L’optimisation et flux de données clients
- Exemples et contre-exemples
4 – Contribuer aux projets big data
- Expressions et recueil des besoins.
- Expertises internes, externes.
- Identifier les architectures logicielles (Hadoop, NoSQL, Storm…).
