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BIZENIUS.

Apprentissage automatique & analytique prédictive pour décideurs

Les échecs coûteux de l’apprentissage automatique sont rarement techniques — ce sont des échecs de commande : mauvais problème cadré, mauvaise promesse crue, mauvais indicateur célébré. Le décideur n’a pas besoin de construire des modèles ; le décideur a besoin de les interroger — et cela s’apprend en deux jours.

Format

Présentiel · Virtuel

Le programme

Cette formation de deux jours à l’apprentissage automatique pour dirigeants et managers ne contient ni code ni mathématiques au-delà des pourcentages, mais reste rigoureuse là où les décideurs ont besoin de rigueur. Elle construit une image honnête de ce que l’apprentissage automatique et l’analytique prédictive peuvent et ne peuvent pas faire : détecter des motifs, non comprendre ; prédire à partir de l’historique, biais compris. Les participants apprennent à cadrer les problèmes métier en problèmes de prédiction — que prédit-on, sur quelles données, à quel coût en cas d’erreur ; à lire les résultats d’un modèle en acheteur averti — l’exactitude et ses pièges, faux positifs contre faux négatifs, confiance et dérive ; et à interroger les promesses des fournisseurs et des équipes internes — les questions qui exposent la démonstration surajustée, le pilote non représentatif ou l’indicateur flatteur. Elle se clôt sur l’essentiel de la gouvernance — responsabilité, biais, explicabilité, surveillance — dimensionné pour une équipe de direction, non pour un service conformité. Construite sur des cas, elle se donne en inter-entreprises et en briefing intra pour les équipes de direction évaluant des propositions en cours. Dispensé en anglais et en français au Moyen-Orient, en Afrique et en Asie — Dubaï, Doha, Nairobi, Johannesburg, Singapour — et en ligne en direct.

Ce que vous ferez

Expliquer ce que l’apprentissage automatique peut et ne peut pas faire — en langage clair, devant un conseil, sans battage ni dédain.
Cadrer les problèmes métier en problèmes de prédiction — cible, données, décision et coût de l’erreur, avant que quiconque ne construise.
Lire les résultats d’un modèle en acheteur averti — pièges de l’exactitude, faux positifs contre faux négatifs, confiance et dérive.
Interroger les promesses IA des fournisseurs et des équipes internes — les questions structurées qui exposent les indicateurs flatteurs et les pilotes non représentatifs.
Juger où la prédiction a sa place dans votre activité — les cas d’usage à financer d’abord, et ceux qui ne se rembourseront pas.
Poser l’essentiel de la gouvernance en équipe de direction — responsabilité, biais, explicabilité et la surveillance qu’exige un modèle déployé.

Qui participe

Dirigeants, responsables de fonction et cadres supérieurs qui commanditent, financent ou approuvent des initiatives analytiques et IA ; responsables produit, exploitation, risques, marketing et finance recevant des propositions de fournisseurs ; administrateurs devant contester la stratégie IA avec crédibilité ; et directeurs de programme placés entre l’équipe data science et le métier. Aucun bagage technique n’est requis ni attendu. Les équipes de direction suivent souvent le programme ensemble, en intra, appliqué directement aux propositions posées sur leur propre table.

Les cohortes réunissent administrateurs, dirigeants et les leaders montants qui les suivent — volontairement restreintes, pour que chaque place soit celle d’un pair.

Au programme

Construit pour les décisions auxquelles aucun manuel ne prépare

I.Ce qu’est réellement l’apprentissage automatique
  • Apprendre de l’historique : détection de motifs, prédiction et absence de compréhension
  • Les grandes familles en langage clair : classification, régression, partitionnement, modèles génératifs
  • Frontières honnêtes : les problèmes pour lesquels l’apprentissage automatique est structurellement mauvais
II.Cadrer le problème de prédiction
  • De la douleur métier à la cible de prédiction : que prévoit-on exactement ?
  • La réalité des données : l’historique dont vous disposez vraiment, et les biais qu’il embarque
  • La décision et le coût de l’erreur : là où atterrit réellement la sortie du modèle
III.Lire les résultats d’un modèle
  • Pourquoi 95 % d’exactitude peut ne rien valoir : taux de base et le piège de l’exactitude
  • Faux positifs contre faux négatifs : choisir l’erreur avec laquelle vous pouvez vivre
  • Surajustement, dérive et pourquoi le pilote prédit rarement la production
IV.Interroger les promesses de l’IA
  • Les questions au fournisseur : données d’entraînement, conditions de test, choix des indicateurs et maintenance
  • Lire une référence client comme le ferait une équipe de due diligence
  • Études de cas : de vraies propositions disséquées — quelles promesses survivent à l’examen
V.La valeur & le portefeuille de cas d’usage
  • Où l’analytique prédictive paie de façon fiable : demande, risque, maintenance, attrition, prix
  • Séquencer le portefeuille : preuve rapide, valeur durable, critères d’arrêt honnêtes
  • Construire, acheter ou attendre : la grille de décision du commanditaire
VI.La gouvernance pour l’équipe de direction
  • Responsabilité : qui répond des décisions d’un modèle, par écrit
  • Biais, équité et explicabilité au niveau où les dirigeants doivent les assumer
  • Surveiller les modèles déployés : le reporting qu’un commanditaire doit exiger

Questions fréquentes

Faut-il des mathématiques ou du code pour cette formation ?

Non. Le programme ne contient ni code ni mathématiques au-delà des pourcentages, tout en restant rigoureux là où les décideurs ont besoin de rigueur. Des notions comme la classification, la régression, le surajustement et la dérive sont enseignées en langage clair, à travers des cas, pour que les participants puissent les expliquer devant un conseil et les contester dans une proposition sans aucun bagage technique.

Vais-je apprendre à construire des modèles d’apprentissage automatique ?

Délibérément non. La formation fait de vous un acheteur, un commanditaire et un contradicteur compétents de l’apprentissage automatique, non un constructeur : cadrer les problèmes métier en problèmes de prédiction, lire les résultats d’un modèle en acheteur averti, interroger les promesses des fournisseurs et des équipes internes, et poser l’essentiel de la gouvernance qu’une équipe de direction doit assumer. Les échecs coûteux qu’elle prévient sont des échecs de commande, non de code.

Notre équipe de direction peut-elle suivre le programme ensemble ?

Oui — les équipes de direction le suivent souvent en briefing intra privé, appliqué directement aux propositions analytiques et IA posées sur leur propre table. Les cas sont adaptés à l’institution et à ses décisions en cours, et la formation est dispensée en anglais ou en français, sur site ou en ligne en direct.

Quand la formation a-t-elle lieu, et à quel tarif ?

Les sessions inter-entreprises suivent un calendrier continu au Moyen-Orient, en Afrique et en Asie — notamment Dubaï, Doha, Nairobi, Johannesburg et Singapour — et en ligne en direct ; les dates sont confirmées sur demande. Les tarifs des places ouvertes et les devis des briefings privés de direction sont communiqués sur simple demande. La formation est dispensée en anglais et en français.

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Dans leurs mots

Le transfert de connaissances, au cœur de tout

“Nous avons travaillé avec BIZENIUS pour notre programme jeunes diplômés — ils sont tout simplement remarquables. Le transfert de connaissances et l’apprentissage pratique ont été au cœur de chaque session.”

Kuwait Investment Authority

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Cinq écarts, cinq réponses — les données qui ont refondé une stratégie PME

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Des équipes de ces institutions se forment avec BIZENIUS

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  • ExxonMobil
  • Total
  • Gazprom
  • Standard Bank
  • QNB
  • Crédit Agricole
  • Nedbank
  • Absa
  • Raiffeisen
  • Halliburton
  • Baker Hughes
  • ConocoPhillips
  • Ooredoo
  • National Bank of Kuwait
  • Kuwait Finance House
  • Bank Muscat
  • Bank Audi
  • SABB
  • Garanti BBVA
  • Ecobank
  • Arab Bank
  • National Bank of Egypt
  • ADIB
  • Access Bank
  • Afreximbank
  • Repsol
  • QNB ALAHLI
  • Stanbic Bank
  • Equity Group Holdings
  • KCB Bank
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