Data science et IA au service des décisions stratégiques
Comment analyser rapidement les données de votre entreprise afin d’orienter et préciser vos décisions ?
Pourquoi suivre cette formation ?
Vos objectifs
Vous aimeriez comprendre concrètement comment exploiter les données de votre organisation grâce à l'intelligence artificielle pour améliorer vos décisions stratégiques et opérationnelles.
Vous aimeriez comprendre comment transformer des données brutes en analyses utiles, sans devoir coder, en utilisant des outils accessibles qui permettent de gagner du temps et d’aller à l’essentiel. Par exemple, vous aimeriez être capable d’identifier, parmi vos clients, ceux qui risquent de partir… et mettre en place des actions ciblées pour les retenir avant qu’il ne soit trop tard. Vous souhaitez exploiter vos données existantes (historique d’achats, comportements clients, interactions…) pour calculer des indicateurs concrets — comme un score de fidélité — et orienter vos décisions marketing de manière plus efficace.
Vous souhaitez utiliser l’intelligence artificielle pour explorer vos données, identifier des tendances, poser les bonnes questions… tout en gardant un regard critique sur les résultats obtenus.
Votre ambition est de devenir un décideur capable de relier data, IA et enjeux business : comprendre ce que les analyses signifient réellement, challenger les propositions techniques et identifier des opportunités concrètes pour améliorer la performance de votre organisation.
Vos plus-values
- Dépasser l’effet « boîte noire » de l’intelligence artificielle en comprenant concrètement comment et pourquoi un modèle produit ses résultats.
- Identifier rapidement les situations où l’IA peut créer de la valeur (fidélisation client, gestion des risques, etc.).
- Savoir interpréter correctement des indicateurs clés et en tirer des décisions pertinentes.
- Développer une capacité à évaluer la qualité, la robustesse et la fiabilité d’un modèle, au-delà des discours techniques.
- Mieux détecter les limites, biais et risques liés à l’utilisation des données et des algorithmes.
- Utiliser des outils d’IA accessibles pour explorer des données, tester des hypothèses et gagner du temps dans l’analyse.
- Renforcer votre capacité à dialoguer efficacement avec des experts techniques, en posant les bonnes questions.
- Relier systématiquement les analyses de données aux enjeux business concrets (performance, coûts, rétention, efficacité).
- Développer une compétence clé : utiliser l’IA comme un véritable outil d’aide à la décision, avec recul, discernement et esprit critique.
Vous souhaitez valoriser ces compétences via un certificat ? Ce module fait partie du :
Certificat de spécialisation en Intelligence Artificielle (IA)
Plus-values pour votre organisation
- Améliorer la qualité et la pertinence des décisions grâce à une meilleure exploitation des données disponibles.
- Réduire les risques liés à une mauvaise interprétation des analyses ou à une confiance excessive dans les outils IA.
- Identifier et exploiter des opportunités concrètes de création de valeur (fidélisation client, optimisation des campagnes, réduction des coûts).
- Renforcer la capacité des équipes à travailler efficacement avec des experts techniques et des partenaires externes.
- Orienter les projets IA vers des cas d’usage réellement utiles et rentables, plutôt que des initiatives technologiques peu alignées avec les enjeux métier.
- Favoriser une culture data-driven plus mature, combinant analyse rigoureuse et sens stratégique.
- Accroître la rentabilité et l’impact des investissements en data et en intelligence artificielle.
Quelle est l’approche pédagogique ?
Une méthodologie “learning by doing” pour transformer la donnée en décisions concrètes
La formation repose sur une approche résolument pratique, centrée sur le “learning by doing”, où les participants manipulent directement les outils d’analyse et d’intelligence artificielle à partir de cas concrets proches de leur réalité professionnelle.
Dès le début du module, les participants travaillent à partir de données issues de contextes réels (ERP, CRM, fichiers clients, etc.), afin d’apprendre à identifier, structurer et exploiter l’information disponible dans leur organisation. La démarche suit une progression logique et opérationnelle :
- Recenser et centraliser les données existantes, souvent dispersées ;
- Comprendre la signification des variables et fiabiliser leur interprétation ;
- Explorer les données pour faire émerger des tendances, des profils et des signaux clés ;
- Traduire une problématique business en objectif mesurable ;
- Mobiliser des modèles prédictifs simples pour éclairer la décision ;
- Interpréter les résultats en tenant compte des limites des outils automatiques ;
- Enrichir les analyses avec les contraintes réelles de l’entreprise ;
- Transformer les résultats en décisions concrètes et actionnables.
Les démonstrations sont réalisées en direct sur ordinateur à l’aide d’outils actuels (Vertex AI, Claude Code, VS Code/Positron, LangChain), permettant aux participants de visualiser concrètement chaque étape du processus analytique.
L’accent est mis sur la capacité à relier chaque analyse à un enjeu métier : améliorer la fidélisation, optimiser les actions marketing, réduire les risques ou prioriser les décisions. L’objectif est de rendre immédiatement opérationnelle l’utilisation de la data et de l’IA dans un contexte professionnel.
Une pédagogie pragmatique et accessible pour développer un regard critique sur l’IA
La pédagogie privilégie une immersion active dans les outils et les cas d’usage, avec un équilibre volontairement orienté vers la pratique (environ 80% pratique / 20% théorie).
Les apports théoriques interviennent de manière ciblée, uniquement lorsque cela est nécessaire pour :
- Comprendre ce que font réellement les modèles ;
- Interpréter correctement les résultats obtenus ;
- Identifier les limites, biais et conditions d’utilisation des analyses.
Cette approche permet aux participants de comprendre sans complexifier, en évitant les approches techniques lourdes, tout en développant un véritable esprit critique face aux outils d’IA.
Les interactions sont constantes : questions en direct, analyses collectives des résultats, mise en perspective des outputs produits par les modèles. Les participants apprennent ainsi à ne pas prendre les résultats pour acquis, mais à les questionner, contextualiser et traduire en décisions pertinentes.
L’objectif pédagogique est clair : permettre à chacun de devenir un utilisateur éclairé de l’IA et de la data, capable d’exploiter des outils puissants sans dépendre totalement d’experts techniques, tout en conservant une maîtrise stratégique des décisions prises.
Quel est le coût de cette formation ?
Prix
- Prix module suivi dans le cadre d'un certificat : 485€/jour.
- Prix module suivi en dehors d'un certificat : 565€/jour.
- Les prix mentionnés sont exonérés de TVA en vertu de l’article 44 §2 4° du code de la TVA.
Aides financières
- Une bourse d'étude peut éventuellement être accordée, à l’issue d’un contact avec notre équipe, aux participants issus du secteur associatif ou de la fonction publique, ainsi qu’aux travailleurs indépendants et aux chercheurs d’emploi.
- Concernant les autres aides éventuelles, consultez la page dédiée.
Moyens de paiement
- Les informations de paiement sont communiquées dans la confirmation d'inscription envoyée par mail.
- Le paiement s'effectue par virement.
- Une facture est envoyée par la suite.
À qui s’adresse cette formation ?
Public cible
- Entrepreneurs et dirigeants souhaitant exploiter leurs données pour piloter leur activité.
- Managers et responsables opérationnels désirant intégrer l’IA et la data dans leurs décisions.
- Responsables marketing, commerciaux ou fonctions support cherchant à optimiser leurs actions grâce aux données.
- Consultants et professionnels de la transformation digitale souhaitant renforcer leur approche data-driven.
- Cadres non techniques voulant mieux comprendre l’IA et dialoguer avec des experts.
- Toute personne intéressée par les évolutions récentes de la data science et de l’intelligence artificielle.
Prérequis
- Une familiarité avec les bases de la statistique et une capacité de réflexion analytique constituent un atout pour tirer pleinement parti de la formation, sans être indispensables.
- Il est recommandé de venir avec votre ordinateur afin de participer activement aux exercices et démonstrations pratiques.
Qui sont nos experts ?
Cédric HEUCHENNE
Expert
Cédric Heuchenne est professeur ordinaire en statistique et en science des données à HEC Liège et à l’Université catholique de Louvain depuis 2006. Il est titulaire d’un master en ingénierie civile (mathématiques appliquées) ainsi que d’un doctorat en statistique de l’Université catholique de Louvain.
Ses recherches couvrent à la fois des domaines appliqués et théoriques, notamment la gestion de la qualité, la modélisation des risques, le machine learning pour les données tabulaires, la génération de données synthétiques, le contrôle des processus et la détection d’anomalies.
Il a dirigé de nombreux projets appliqués en collaboration avec des institutions publiques et des entreprises privées.
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Je suis chargée de l'organisation et du suivi des programmes associés à mes coordonnées. Je reste à votre disposition pour toute question ou information complémentaire concernant ces programmes.

