L’intelligence artificielle (IA) désigne l’ensemble des technologies capables de simuler l’intelligence humaine. Cela inclut la capacité à apprendre, raisonner, résoudre des problèmes, comprendre le langage naturel ou encore percevoir des environnements. À la base, l’IA repose sur des algorithmes et des modèles statistiques qui permettent aux machines d’exécuter des tâches complexes de manière autonome, parfois mieux que les humains. Elle peut être faible (spécialisée dans une tâche précise, comme la reconnaissance vocale) ou forte (dotée d’une conscience artificielle, encore largement théorique). L’IA est aujourd’hui partout : dans nos téléphones, nos voitures, nos recherches sur internet ou nos outils de travail.

Chez DataBird, on propose une formation complète en intelligence artificielle, 100% en ligne, en alternance ou en bootcamp intensif. Elle est ouverte aux débutants comme aux profils techniques. On y apprend : les fondamentaux de l’IA, du machine learning et du deep learning les outils no-code et low-code d’IA générative la création de projets IA concrets en entreprise La formation est éligible au CPF et animée par des experts du secteur.

L’intelligence artificielle (IA) se divise en trois grandes catégories, chacune correspondant à un niveau de complexité et de capacités croissant : l’intelligence artificielle étroite (ANI), l’intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI). L’ANI (Artificial Narrow Intelligence), aussi appelée intelligence artificielle faible, est spécialisée dans des tâches précises, exécutées dans un cadre restreint. On la retrouve notamment dans la reconnaissance vocale ou les véhicules autonomes. Toutefois, elle ne peut pas sortir de son champ de programmation ni s’adapter à des tâches imprévues. L’AGI (Artificial General Intelligence), ou intelligence artificielle forte, se rapproche du fonctionnement de l’intelligence humaine. Elle est capable de comprendre, apprendre et s’adapter à divers contextes sans être limitée à des tâches prédéfinies. Grâce à cette flexibilité, elle pourrait potentiellement accomplir toute activité intellectuelle qu’un humain peut réaliser. L’ASI (Artificial Superintelligence), encore théorique, représente une IA capable de dépasser largement l’intelligence humaine. Elle pourrait s’auto-améliorer et innover bien au-delà des capacités actuelles, révolutionnant ainsi de nombreux domaines.

En 2025, plusieurs IA se sont imposées dans notre quotidien professionnel et personnel. Parmi les plus populaires : ChatGPT d’OpenAI, pour la génération de texte et l’assistance à la rédaction. Gemini de Google, une IA conversationnelle multimodale. Claude d’Anthropic, conçue pour être plus éthique et compréhensible. Les copilotes IA de Microsoft intégrés à Word, Excel, etc. Midjourney et DALL·E pour la création d’images à partir de textes. Mistral AI ; Le Chat, le concurrent français de ChatGPT ! DeepSeek, la version chinoise de l’IA d’OpenAI et ses modèles d’IA Aujourd’hui, ces IA sont utilisées dans de nombreux secteurs et par de nombreuses entreprises !

Absolument. L’IA permet d’automatiser, de prédire, de personnaliser et d’optimiser à grande échelle. Elle est un levier de compétitivité majeur pour les entreprises. Quelques cas d’usage : service client avec des agents conversationnels analyse prédictive des ventes ou de la logistique détection de fraudes en finance amélioration des performances RH (recrutement, onboarding...) L’IA devient un avantage stratégique incontournable dans tous les secteurs d’activité.

L’intelligence artificielle est le champ global. Elle englobe toutes les techniques qui permettent à une machine de simuler l’intelligence humaine. Le machine learning (ou apprentissage automatique) est une sous-catégorie de l’IA. Il repose sur l’idée que les machines peuvent apprendre à partir de données, sans être explicitement programmées pour chaque tâche. Le deep learning (ou apprentissage profond), quant à lui, est une forme avancée de machine learning, qui utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour traiter des données très complexes, comme des images, du son ou du texte.

Un agent en intelligence artificielle est une entité autonome capable d’agir dans un environnement pour atteindre un objectif. Cela peut être un chatbot, un robot, une application intelligente ou un système embarqué. Les agents IA prennent des décisions en analysant leur environnement et en apprenant de leurs expériences. Ils sont souvent utilisés dans les jeux, l’industrie, les assistants vocaux ou les véhicules autonomes.

L’IA générative a un impact économique et sociétal massif. Elle permet de gagner du temps, d’automatiser des tâches répétitives, de créer à l’échelle, et d’accroître l’innovation dans tous les secteurs. Elle transforme la manière dont on conçoit le travail, l’apprentissage, la communication et même l’art. Elle est au cœur des outils numériques les plus avancés et pose aussi des questions éthiques fondamentales, comme la transparence des algorithmes, les droits d’auteur ou l’usage des données.

Non, pas forcément ! Aujourd’hui, de nombreuses plateformes d’IA sont accessibles sans avoir à coder : interfaces no-code/low-code, outils de glisser-déposer, assistants IA intégrés (comme Notion AI ou Canva AI). Cependant, pour aller plus loin (entraîner ses propres modèles, créer des agents personnalisés, manipuler des données complexes), avoir des bases en Python ou SQL peut être très utile. C’est justement ce qu’on enseigne dans notre formation

L’intelligence artificielle générative est une branche de l’IA capable de créer du contenu original : textes, images, musique, vidéos, code informatique... Elle s’appuie sur des modèles comme les GANs (Generative Adversarial Networks) ou les transformers pour produire des résultats qui imitent le style humain ou répondent à des instructions. Par exemple, ChatGPT est un modèle d’intelligence artificielle générative (ou IA Générative). Idem pour Mistral, DeepSeek ou encore Claude… Ces IA génératives sont aujourd’hui utilisées pour l’automatisation de contenu par exemple en SEO, le prototypage, la créativité, l’assistance à la décision, l’analyse de données également… En bref, pour beaucoup de tâches différentes.

Python est un langage de programmation de haut niveau, interprété et orienté objet, connu pour sa simplicité et sa lisibilité. Utilisé dans une variété d'applications allant du développement web aux sciences de données et à l'intelligence artificielle, Python est devenu l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. Sa communauté active et ses nombreuses bibliothèques facilitent la réalisation de projets complexes avec un code minimaliste.

Polyvalence : Python trouve son application dans divers domaines, tels que le développement web, l'analyse de données, l'IA, la cyber sécurité, et plus encore. Facilité d'apprentissage : Sa syntaxe claire et concise rend Python accessible aux débutants tout en étant puissant pour les développeurs expérimentés. Communauté et ressources : Une vaste communauté de développeurs et une abondance de ressources d'apprentissage et de bibliothèques tierces soutiennent le développement rapide de compétences et de projets. Demande du marché : La forte demande pour les compétences en Python offre d'excellentes perspectives de carrière et de croissance professionnelle. Intégration et automatisation : Python est un choix privilégié pour automatiser les tâches répétitives et intégrer des systèmes hétérogènes.

Microsoft SQL Server est un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) développé par Microsoft. C’est un logiciel qui permet de stocker, gérer, interroger et sécuriser des données structurées, généralement dans des environnements professionnels (entreprises, administrations, etc.). ‍ 🔑 Caractéristiques clés : T-SQL (Transact-SQL) : Une extension propriétaire du SQL standard, avec des fonctionnalités avancées (boucles, conditions, transactions, procédures stockées...). SQL Server Management Studio (SSMS) : L’interface graphique officielle pour gérer les bases, écrire des requêtes, surveiller les performances, etc. Sécurité avancée : Chiffrement, contrôle d’accès basé sur les rôles, audit, etc. Haute disponibilité : Fonctions comme Always On, clustering, log shipping pour maintenir les services actifs en cas de panne. Outils BI intégrés : SQL Server intègre des composants comme : SSIS (SQL Server Integration Services) → pour l’ETL (extraction, transformation, chargement) SSAS (Analysis Services) → pour l’analyse OLAP SSRS (Reporting Services) → pour les rapports interactifs Versions disponibles : Express (gratuite, limitée) Standard (fonctionnalités de base pro) Enterprise (fonctionnalités complètes pour grandes entreprises) Developer (gratuite pour test et développement, équivalente à Enterprise)

Qu'est-ce qu'une clé primaire en SQL ? Une clé primaire est une contrainte utilisée pour identifier de manière unique chaque enregistrement dans une table SQL. Elle garantit que chaque valeur est unique et non nulle. Exemple : dans une table clients, la colonne client_id peut être définie comme clé primaire pour distinguer chaque client de façon unique. ‍ À quoi sert une clé primaire ? La clé primaire : Empêche les doublons dans une table. Identifie chaque ligne de manière sûre. Sert souvent de point de référence pour les clés étrangères dans d'autres tables ‍ Qu'est-ce qu'une clé étrangère en SQL ? Une clé étrangère est une colonne (ou un ensemble de colonnes) dans une table qui fait référence à la clé primaire d'une autre table. Elle établit une relation logique entre deux tables. Exemple : dans une table commandes, la colonne client_id est une clé étrangère qui fait référence à client_id dans la table clients. ‍ Quel est le rôle d'une clé étrangère ? Une clé étrangère : Crée un lien entre deux tables. Assure l'intégrité référentielle, c’est-à-dire que la valeur référencée doit exister dans la table cible. Empêche la suppression ou la modification de données liées sans contrôle.

Notre formation en SQL a pour buts principaux : D'initier les participants aux fondamentaux du SQL, y compris sa syntaxe, ses requêtes de base, et ses opérations de gestion de données. De fournir les compétences nécessaires pour créer, interroger, et manipuler des bases de données relationnelles. D'enseigner des techniques avancées pour l'optimisation des requêtes et la gestion efficace des données. De préparer les participants à utiliser SQL dans des contextes professionnels pour l'analyse de données et le soutien à la prise de décision.

SQL, signifiant Structured Query Language, est un langage de programmation conçu pour gérer et manipuler des bases de données relationnelles. Il permet aux utilisateurs d'exécuter diverses opérations telles que la création, la modification, l'extraction et la gestion de données stockées. Sa syntaxe compréhensible et son application étendue à presque tous les systèmes de gestion de base de données en font une compétence fondamentale pour les professionnels de la data. C'est pourquoi il est nécéssaire d'apprendre SQL !

Fondamentaux du SQL : Comprendre la structure et les principes des bases de données relationnelles. Maîtriser les requêtes SQL pour l'extraction et la manipulation de données. Création et gestion de bases de données : Savoir créer des tables, insérer des données et mettre à jour des enregistrements. Gérer les relations entre les tables à travers des clés étrangères et des jointures. Optimisation et analyse : Appliquer des méthodes d'optimisation pour accélérer les requêtes. Utiliser SQL pour l'analyse de données et la génération d'insights business.

Une requête SQL (pour Structured Query Language) est une instruction utilisée pour interagir avec une base de données relationnelle. Elle permet de demander, insérer, modifier, supprimer ou organiser des données stockées dans des tables. Le SQL est le langage standard pour manipuler ce type de données.

Notre formation Power BI vise à : Fournir une compréhension approfondie de l'utilisation de Power BI pour la visualisation de données et la création de rapports. Permettre aux apprenants de connecter Power BI à différentes sources de données, de transformer ces données, et de développer des rapports interactifs. Introduire des concepts avancés comme DAX ou alors les modèles sémantiques pour améliorer et personnaliser les visualisations de données. Préparer les participants à obtenir la certification PL-300 de Microsoft, attestant de leurs compétences en matière d'analyse de données avec Power BI.

Maîtrise de Power BI : Comprendre comment naviguer dans Power BI et utiliser ses principales fonctionnalités. Connecter Power BI à diverses sources de données et effectuer des transformations de données. Création de rapports et visualisations : Concevoir des rapports interactifs et des tableaux de bord. Appliquer des techniques avancées pour améliorer la visualisation des données. Préparation à la certification : Comprendre les exigences de la certification PL-300 de Microsoft. Se préparer efficacement pour l'examen de certification grâce à des conseils et des pratiques recommandées. Devenir un véritable Expert Power BI et se préparer au mieux aux entretiens d'embauches sur les questions Power Bi !

Power BI est un ensemble de services logiciels, d'applications et de connecteurs qui travaillent ensemble pour transformer des sources de données disparates en des visualisations interactives et des rapports de business intelligence cohérents. Cet outil puissant de Microsoft permet aux utilisateurs de facilement consolider, analyser et partager des données

Excel est un logiciel de tableur développé par Microsoft. Il fait partie de la suite Office et est utilisé pour créer et gérer des feuilles de calcul. Excel permet de réaliser des opérations mathématiques complexes, de manipuler des données, de créer des graphiques et de programmer avec Visual Basic for Applications (VBA) avec des formules excel simples. Il est largement reconnu pour sa polyvalence et ses puissantes fonctionnalités d'analyse de données.

Dans un environnement professionnel, Excel est essentiel pour diverses tâches. Il aide à organiser et analyser des données, à créer des budgets, à planifier des projets, et à réaliser des rapports financiers. Excel est également utilisé pour effectuer des prévisions, gérer des inventaires, et même dans le cadre d'analyses de données plus poussées grâce à ses fonctions avancées comme les tableaux croisés dynamiques et les formules complexes. Il peut également être utilisé pour faire un reporting excel, même si son cousin Power Bi, est plus à même de réaliser cette tâche.

Oui, Excel est compatible avec Power BI et PowerQuery. PowerQuery est intégré dans Excel et permet d'importer, de nettoyer et de transformer des données avant de les analyser. Power BI, quant à lui, peut se connecter à Excel pour une analyse de données plus avancée et la visualisation interactive. L'intégration entre ces outils renforce les capacités d'analyse et de rapport.

Non, Excel n'est pas gratuit. Il fait partie de la suite Microsoft Office, qui est un produit sous licence payante. Cependant, Microsoft propose des plans d'abonnement à Office 365 qui incluent Excel, ou vous pouvez acheter une licence perpétuelle pour la suite Office. Il existe également des versions d'essai gratuites et des réductions pour les étudiants et les éducateurs. Il ya cependant une version "gratuite" d'excel en ligne, mais qui n'est pas complète, et pour aller plus loin, notamment pour faire du VBA, utiliser Power Query sur Excel, et même faire des TCD, ce ne sera pas possible !

Se former sur Excel est crucial car il est un outil standard dans de nombreux secteurs d'activité. Maîtriser Excel peut augmenter votre efficacité, vous permettre d'analyser et de présenter des données de manière plus convaincante, et vous donner un avantage dans votre carrière. De plus, la connaissance d'Excel est souvent une compétence requise pour de nombreux postes administratifs et de gestion.

La différence principale entre Excel et Google Sheets réside dans leur plateforme et leurs fonctionnalités. Excel est un logiciel de bureau avec des fonctionnalités plus avancées en matière d'analyse de données, de personnalisation et de programmation VBA. Google Sheets, en revanche, est basé sur le cloud et favorise la collaboration en temps réel. Bien que Sheets offre une intégration plus facile avec d'autres services Google, il lui manque certaines fonctionnalités avancées présentes dans Excel.

Nous optimisons la formation en fonction de vos besoins spécifiques, en ayant la possibilité d'intégrer vos données dans la formation afin de la rendre plus attractive.

Nous intégrons des cas concrets liés à votre domaine pour une meilleure compréhension et application des concepts appris.

Nos formations sur mesure développent les compétences nécessaires pour une meilleure efficacité opérationnelle et une utilisation plus efficace des données.

Prendre le besoin métier pour réaliser un projet efficacement Comprendre le workflow d’un projet de data analyse pour réaliser les bonnes étapes d’un projet Utiliser les méthodes agiles pour réaliser un projet data de manière efficiente

Automatiser le chargement des données manipulées depuis une solution cloud vers un outil de dashboarding Utiliser les fonctionnalités du cloud disponible pour automatiser le rafraichissement d’un rapport Accéder à une infrastructure cloud

Construction de requêtes SQL et manipulation de bases de données relationnelles Réaliser un projet efficacement en fonction de la maturité data de l’entreprise

Explorer un jeu de données Analyser statistiquement ce jeu de données pour repérer les KPI répondant à une problématique définie

Comprendre la structure d’une base de donnée relationnelle Identifier et analyser les besoins métiers et les données pertinentes associées Collecter des données qui soient cohérentes avec une problématique donnée Extraire des données depuis une base de donnée relationnelle pour les agréger et les nettoyer Manipuler des données pour obtenir des KPI pertinents tout en vérifiant leur fiabilité

Créer des rapports optimisés en choisissant les bons graphiques et bons filtres Créer des recommandations cohérentes en répondant à une problématique choisie en amont Communiquer ses résultats et analyses

Modéliser de la donnée non-structurée Étendre sa connaissance des différents outils Initiation au Deep Learning

Culture Data SQL - Récupérer et nettoyer la donnée Python - Mener ses analyses Statistiques Machine Learning Power BI - Exprimer son analyse

Acculturation à la Data Science et à l ’IA Les étapes d’un projet de Data Science & IA Identifier mes variables de départ Communiquer avec les équipes non-tech et définir les risques associés au projet

Conteneuriser son modèle Déployer des modèles : création d’une API & utilisation GitHub

Réaliser un projet data & IA de A à Z

Initiation au Machine Learning Perfectionnement en Machine Learning Python - Mener ses analyses

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