L’UTILISATION DE L’IA DANS LA MODÉLISATION DES DONNÉES

Formation créée le 10/11/2025.
Version du programme : 1
Taux de satisfaction des apprenants
8,6/10 (24 avis)

Type de formation

Présentiel

Durée de formation

24 heures (3 jours)

Accessibilité

Oui
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L’UTILISATION DE L’IA DANS LA MODÉLISATION DES DONNÉES


Dans le cadre de sa stratégie de transformation digitale et d’optimisation de l’expérience client, MTN-CI accorde une place centrale à l’exploitation intelligente de ses données. L’intelligence artificielle (IA), couplée à la science des données, représente un levier clé pour anticiper les besoins des abonnés, prévenir les départs (churn), détecter les fraudes, ou encore optimiser les ressources réseau. Cette formation a été demandé spécifiquement pour les équipes Data de MTN, afin de leur permettre de maîtriser les outils et méthodes de modélisation IA et de les appliquer directement à des cas d’usage concrets du secteur télécom. Elle allie expertise technique, outils opérationnels et application métier.

Objectifs de la formation

  • Comprendre les fondements de l’IA et des types de modèles de machine learning (supervisé / non supervisé)
  • Structurer un pipeline de traitement de données performant
  • Implémenter et optimiser des modèles prédictifs en Python avec scikit-learn et TensorFlow
  • Évaluer les performances d’un modèle avec des métriques pertinentes
  • Appliquer les compétences sur des problématiques concrètes de l’univers télécom

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • 25 participants
Prérequis
  • Une expérience dans la manipulation de données métier

Contenu de la formation

Fondamentaux IA & préparation des données
  • Présentation des concepts IA
  • Types d’apprentissage (supervisé / non supervisé)
  • Introduction aux modèles ML (régression, classification)
  • Construction d’un pipeline de traitement de données
  • Utilisation de Pandas, NumPy pour la manipulation des données
Modélisation, entraînement et évaluation
  • Modélisation avec scikit-learn : arbres, SVM, régressions
  • Introduction à TensorFlow / Keras : réseaux de neurones simples
  • Séparation training/test, validation croisée
  • Métriques : précision, rappel, F1-score, AUC
  • Optimisation des modèles : GridSearchCV, tuning
Cas sectoriels et projet appliqué MTN
  • Analyse de cas métiers : Télécom : churn, segmentation clients
  • Finance : détection de fraude
  • Logistique : prédiction de la demande
  • Lancement de mini-projets par groupe
  • Étude de cas collaborative
  • Codage de bout en bout (préparation → modèle → évaluation)
  • Présentation orale des projets (10 min/groupe)
  • Retour formateur et synthèse collective

Équipe pédagogique

Dr SAHA KOUASSI Bernard, Enseignant-Chercheur en Informatique, Maitre-Assistant à l’ENS, Data Scientiste / Formateur / Gestionnaire De Projet / Chercheur Formateur depuis 20 ans. KOUAME Davy Eudes, Consultant Formateur Informatique Cybersécurité et Internet des Objets Connectés.

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Niveau de réaction (satisfaction des participants)
  • Niveau d’apprentissage (acquisition de compétences)
  • Niveau de transfert (mise en application sur le terrain)
  • Niveau de résultats (impact sur l’organisation)

Ressources techniques et pédagogiques

  • Cours théoriques interactifs
  • Études de cas concrets
  • Travaux pratiques
  • Supports de formation détaillés
  • Questionnaire/diagnostic préalable
  • Clarifier les besoins
  • Établir un calendrier
  • Conception du contenu et de la structure
  • Préparation salles et équipement
  • Création des espaces participants et formateur sur notre plateforme digitale
  • Gestion des aspects administratifs
  • Animation par des méthodes participatives et actives
  • Sessions de feedback et de coaching individuel
  • Support visuel et matériel pédagogique
  • Feedback personnalisé
  • Utilisation d'outils pertinents
  • Collaboration et partage

Qualité et satisfaction

Taux de satisfaction globale des participants (via un questionnaire d’évaluation à chaud). Pertinence perçue des contenus vis-à-vis de leurs besoins professionnels concrets dans le contexte MTN (ex. : churn, détection de fraude, recommandations). Appréciation de la qualité de l’animation et des supports pédagogiques (via un questionnaire d’évaluation à chaud).
Taux de satisfaction des apprenants
8,6/10 (24 avis)

Capacité d'accueil

Entre 1 et 25 apprenants

Accessibilité

Non spécifié