Maîtriser Améliorer les performances par l'analyse des résultats similaires en IA d'entreprise | Alsaconcept

Acquérir de nouvelles compétences ne devrait pas être compliqué. Améliorer les performances par l'analyse des résultats similaires en IA d'entreprise propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

Cette formation aborde une méthode d'analyse innovante en intelligence artificielle : l'identification et l'exploitation des résultats proches (nearest neighbors). En une journée, les participants apprennent à structurer leurs données pour en extraire des insights actionnables. Ils découvrent comment appliquer cette technique à des cas concrets comme la recommandation de produits, l'optimisation des stocks ou la détection d'anomalies. L'approche combine théorie, démonstrations et exercices pratiques pour garantir une application immédiate en entreprise. Adaptée aux décideurs et experts en données, elle offre des outils concrets pour transformer les données proches en leviers de performance.

Ce que vous allez apprendre

• Comprendre le principe et l'intérêt des résultats proches (nearest neighbors) en IA
• Savoir structurer et préparer des données pour cette analyse
• Maîtriser les outils et méthodes pour identifier les résultats similaires
• Appliquer ces techniques à des cas concrets métier (recommandation, détection d'anomalies, optimisation)
• Évaluer l'impact et les limites de cette approche pour son entreprise

Déroulé du programme

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Avoir des bases en gestion de données (tableaux Excel, bases de données) et une première expérience avec des outils d'analyse est recommandé. Aucun niveau avancé en programmation ou en IA n'est nécessaire.
• Public : Professionnels souhaitant exploiter les données proches pour améliorer les performances de leur entreprise grâce à l'intelligence artificielle.

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