Formation data & IA :
vos données analysées, vos chiffres vérifiés, sans coder

Vos données dorment dans des exports

Ventes, campagnes, tickets, temps, budgets : chaque équipe accumule des fichiers qu'elle n'a ni le temps ni l'outillage d'exploiter. Ce gisement est le premier terrain de jeu de l'IA générative, sans projet data ni infrastructure.

L'IA analyse en exécutant du code

Sur un fichier fourni, un assistant moderne n'estime pas les chiffres : il écrit du code, l'exécute sur vos données et restitue le résultat. C'est ce qui rend les agrégats, les tris et les croisements fiables, et c'est la première chose que la formation montre.

Les outils sont déjà chez vous

Copilot dans Excel, l'analyse de fichiers de ChatGPT, Claude et ses artefacts, Gemini dans Sheets : votre environnement actuel sait déjà faire l'essentiel. La formation travaille sur vos licences réelles, pas sur un outil de plus.

Les vraies limites se gèrent

Les très gros volumes appellent des outils data dédiés, et tout chiffre qui engage (publication, décision, client) se vérifie avant de circuler. La formation installe précisément ces réflexes : savoir ce qui est fiable, et contrôler le reste.

• Préparer un fichier que l'IA comprend

  Colonnes nommées, formats propres, une ligne par observation : dix minutes de préparation qui changent toute la qualité des analyses.

• Poser une vraie question de données

  Passer de « analyse ce fichier » à une demande précise : période, segment, indicateur, comparaison attendue, format de sortie.

• Lire ce que l'IA a réellement fait

  Le code exécuté, les étapes de calcul, les hypothèses prises : comprendre la mécanique pour pouvoir faire confiance, ou corriger.

• Graphiques et synthèses qui parlent

  Obtenir le bon visuel (évolution, répartition, comparaison) et une synthèse rédigée dans votre format, prête à relire.

• Atelier : premier export analysé

  Chaque participant apporte un fichier réel de son poste et en tire trois enseignements vérifiés avant la pause.

• Croiser deux sources

  Ventes et objectifs, tickets et effectifs, campagnes et revenus : la jointure expliquée simplement, avec ses pièges (clés, doublons, périmètres).

• Tableaux croisés et cohortes simples

  Les analyses qui répondent aux vraies questions du métier : par segment, par période, par équipe, par génération de clients.

• Les erreurs classiques et comment les voir

  Dates mal lues, doublons, colonnes ambiguës, moyennes trompeuses : le bêtisier des analyses fausses, et les contrôles qui les attrapent.

• Vérifier un chiffre avant de le diffuser

  La check-list maison : recouper avec un total connu, refaire le calcul autrement, tester un cas limite. Ce qui engage se vérifie, toujours.

• Atelier : une analyse complète de bout en bout

  Question, préparation, analyse, vérification, synthèse : chacun déroule la méthode entière sur son fichier.

• Le rapport récurrent, reconstruit

  Votre reporting mensuel ou hebdomadaire refait avec l'IA : gabarit stable, chiffres recalculés à chaque édition, commentaire pré-rédigé à relire.

• Le contexte externe avec la recherche approfondie

  Compléter vos chiffres internes par un état du marché sourcé : la recherche approfondie des assistants, et comment vérifier ses sources.

• Du tableau à la présentation

  Transformer une analyse en support de réunion : messages clés, visuels, structure. Le chiffre devient une décision préparée.

• Un tableau de bord léger, sans projet BI

  Quand un fichier suivi suffit : construire une vue simple et datée qui se met à jour à chaque nouvel export, et savoir quand un vrai outil BI se justifie.

• Atelier : son reporting reconstruit

  Chaque participant repart avec son rapport récurrent outillé : gabarit, demandes types, points de vérification.

• Automatiser la collecte, raisonnablement

  Quand l'export manuel devient le goulot : ce que les tâches planifiées des assistants couvrent, et quand un orchestrateur comme n8n prend le relais.

• Gouvernance des données dans les outils IA

  Versions entreprise, périmètres d'accès, données personnelles dans les fichiers (RGPD), ce qui ne monte jamais dans un outil : les règles s'écrivent.

• Partager sans perdre la maîtrise

  Analyses rangées dans les espaces d'équipe, conventions de nommage, qui met à jour quoi : l'analyse devient un actif collectif.

• Atelier : les règles data de l'équipe

  Chaque équipe écrit sa page de règles : fichiers autorisés, vérifications minimales, diffusion.

• Plan d'action collectif

  Les trois analyses ou rapports à outiller ensuite, qui les porte, à quelle échéance ; la liste part avec vous.

Deux jours pour apprendre aux équipes métier à analyser leurs données avec l'IA générative : préparer un fichier, poser une vraie question de données, lire ce que l'IA a calculé, vérifier un chiffre avant de le diffuser, puis industrialiser le reporting récurrent et écrire les règles data de l'équipe. Chaque participant travaille sur ses propres exports et repart avec son rapport récurrent outillé. La formation est certifiée Qualiopi et finançable par votre OPCO.

Oui, à une condition que la formation explique en détail : sur un fichier fourni, un assistant moderne ne calcule pas « de tête », il écrit du code, l'exécute sur vos données et restitue le résultat. Les totaux, moyennes, tris et croisements sont donc des calculs réels. Ce qui reste à contrôler : les interprétations (plausibles mais à valider par votre connaissance du métier), les chiffres cités sans fichier source (à proscrire), et tout ce qui engage, qui passe par une check-list de vérification. Le tableau de cette page résume cette grille.

Non : le public visé est l'équipe métier qui vit dans les exports sans être une équipe data : contrôle de gestion, ops, marketing, commerce, RH, direction. Il faut savoir manipuler ses fichiers du quotidien, rien de plus ; les notions utiles (jointure, cohorte, moyenne trompeuse) sont expliquées simplement, sur vos données. Les profils analystes y trouvent aussi leur compte : le cadrage ajuste le niveau et pousse plus loin sur la vérification et l'industrialisation.

Sur votre environnement réel, en versions entreprise : Copilot dans Excel, ChatGPT et son analyse de fichiers, Claude et ses artefacts pour les visualisations, Gemini dans Sheets. Les fondamentaux (préparer un fichier, formuler la demande, vérifier le résultat) sont les mêmes partout ; les ateliers se font sur l'outil que vos équipes ouvriront le lendemain.

Le cadre est posé avant le premier fichier : les sessions utilisent les offres entreprise, qui n'entraînent pas les modèles sur vos données ; les fichiers contenant des données personnelles sont anonymisés ou remplacés par des équivalents ; et la formation débouche sur des règles écrites (ce qui peut monter dans l'outil, ce qui reste hors champ, qui accède à quoi), alignées sur les recommandations de la CNIL. La gouvernance des données est un module du jour 2, pas une note de bas de page.

Cette page forme vos équipes à analyser elles-mêmes leurs fichiers de travail. Le conseil data & IA est une mission : audit de votre patrimoine de données, mise en qualité, pipelines, projets BI ou IA sur mesure. La frontière est simple : tant que vos questions tiennent dans des fichiers de travail, la formation rend l'équipe autonome ; quand les volumes, les flux ou les enjeux dépassent ce cadre, la mission prend le relais, et la formation vous a appris à reconnaître ce moment.

C'est le fil du jour 2 : le rapport récurrent se reconstruit avec un gabarit stable et des demandes types, puis la collecte s'automatise raisonnablement : tâches planifiées des assistants pour les cas simples, orchestrateur pour les enchaînements entre applications. Quand ce second palier devient le besoin principal, les formations automatisation IA et n8n prennent la suite naturellement.

Oui : Masteria est certifiée Qualiopi, condition pour mobiliser votre OPCO dans le cadre du plan de développement des compétences. Nous préparons le dossier avec vous ; la décision et le niveau de prise en charge appartiennent à votre opérateur. Pas d'éligibilité CPF : c'est une formation d'équipe, qui relève du budget formation de l'entreprise.

Oui. Le format de référence est l'intra dans vos locaux, jusqu'à 12 participants ; le même programme se tient à distance en classe virtuelle, souvent en demi-journées, chacun gardant ses fichiers sous les yeux. Partout en France, en Suisse et en Belgique.

Des analyses reproductibles sur vos fichiers réels, le reporting récurrent de chaque participant reconstruit (gabarit, demandes types, points de vérification), la check-list de vérification d'un chiffre, les règles data écrites de l'équipe, et le plan d'action : les trois analyses ou rapports à outiller ensuite, qui les porte, à quelle échéance.