Formation Collecte, stockage et diffusion de données pour projets d'Intelligence Artificielle
Maîtrisez la collecte, le stockage et la mise à disposition des données. Optimisez les flux d'information pour vos projets d'IA. Ce parcours certifiant couvre les bases essentielles de la gestion des données spécifiques à l'IA. Devenez expert de la data pipeline.
Concevoir l'architecture de données appropriée pour vos projets d'Intelligence Artificielle
Mettre en œuvre la collecte et le pré-traitement de données pour une utilisation optimale
Gérer et optimiser le stockage des données pour une meilleure accessibilité et sécurité
Faciliter la mise à disposition et l'accès aux données pour une collaboration efficace
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction à la gestion des données pour l'IA
—Définition et enjeux de la data pipeline en IA
—Spécificités des données pour les modèles d'apprentissage
—Vue d'ensemble du parcours certifiant et objectifs pédagogiques
02
Fondamentaux de la collecte de données
—Sources de données (internes, externes, APIs, web scraping)
—Identification des besoins en données d'un projet IA
—Éthique et législation dans la collecte de données (RGPD)
03
Méthodes de collecte et outils (Partie 1)
—Utilisation de connecteurs et APIs (ex: Python requests, BeautifulSoup)
—Collecte structurée vs. non-structurée
—Traitement des données en streaming vs. batch
04
Méthodes de collecte et outils (Partie 2)
—Introduction aux outils de web scraping (Scrapy, Selenium)
—Collecte de données issues de bases de données (SQL, NoSQL)
—Pratiques de bonne gouvernance pour la collecte
05
Traitement et pré-traitement des données I
—Nettoyage des données (valeurs manquantes, doublons, erreurs)
—Normalisation et standardisation des variables
—Transformation des données brutes en formats exploitables
06
Traitement et pré-traitement des données II
—Feature Engineering : création de nouvelles variables pertinentes
—Gestion des types de données (numériques, catégorielles, textuelles)
—Stratégies d'échantillonnage et de réduction dimensionnelle
07
Stockage de données : principes et architectures
—Types de systèmes de stockage (bases de données relationnelles, NoSQL)
—Data Lake vs. Data Warehouse vs. Data Mart
—Choix de l'architecture de stockage adaptée au projet IA
08
Technologies de stockage pour l'IA
—Bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra)
—Stockage objet (Amazon S3, Google Cloud Storage)
—Stockage distribué (HDFS, Apache Parquet)
09
Optimisation du stockage et de l'accès aux données
—Indexation et partitionnement des données
—Compression et sérialisation pour l'efficacité du stockage
—Gestion des versions et traçabilité des données
10
Mise à disposition des données et APIs
—Création d'APIs pour l'accès aux données (RESTful APIs)
—Formats d'échange de données (JSON, XML, Protobuf)
—Sécurisation des APIs et authentification
11
Gouvernance et qualité des données
—Stratégies de gouvernance des données pour l'IA
—Mise en place de contrôles qualité des données
—Monitoring et maintenance de la data pipeline
12
Cas pratiques et déploiement de data pipelines
—Étude de cas complète d'une data pipeline intégrée
—Pratiques de déploiement et d'automatisation (CI/CD)
—Évaluation des performances et optimisation continue
Le conseil de l'expert
Un des objectifs pédagogiques clés de notre formation sur la collecte, le stockage et la diffusion de données pour projets d'Intelligence Artificielle est de concevoir l'architecture de données appropriée. Cet aspect est fondamental, car une architecture mal conçue peut entraver le développement et la mise en œuvre d'applications d'IA efficaces. Les participants apprendront à structurer les données de manière optimale pour répondre aux besoins spécifiques de leurs projets.
Un défi majeur auquel sont souvent confrontés les apprenants dans ce domaine est la collecte de données pertinentes et de qualité. Beaucoup sous-estiment l'importance du pré-traitement des données, ce qui peut entraîner des analyses biaisées et des résultats peu fiables. La formation aborde ces erreurs fréquentes en proposant des méthodes concrètes pour surmonter ces obstacles, garantissant ainsi des pratiques de collecte et de traitement efficaces.
Ce qui différencie notre approche, c'est l'accent mis sur la mise en œuvre pratique et les outils spécifiques adaptés aux projets d'Intelligence Artificielle. Contrairement à d'autres formations qui se concentrent sur des théories abstraites, nous offrons un contenu tangible, des études de cas réelles et des exercices pratiques qui permettent aux participants de développer des compétences directement applicables à leurs projets. Ainsi, ils acquièrent une expérience précieuse et pertinente.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé aux participants de se préparer en réfléchissant aux défis spécifiques rencontrés dans leurs projets actuels. En identifiant ces problématiques en amont, ils pourront poser des questions ciblées, participer activement aux discussions et tirer parti des retours d'expérience partagés. Cette démarche proactive leur permettra de maximiser l'impact des apprentissages sur leur pratique professionnelle.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data
🎯
Architecture de données sur mesure
Apprenez à concevoir une architecture de données adaptée à vos projets IA, garantissant une base solide pour vos applications.
🔍
Collecte de données optimisée
Maîtrisez les méthodes de collecte avec des outils spécifiques, vous permettant d'acquérir des données de qualité pour vos analyses.
⚙️
Pré-traitement efficace
Développez des compétences avancées en traitement et pré-traitement des données pour maximiser leur utilité dans vos projets IA.
🔐
Stockage sécurisé des données
Apprenez à gérer et optimiser le stockage des données, garantissant accessibilité et sécurité indispensables pour des projets efficaces.
🤝
Collaboration améliorée
Facilitez l'accès et la mise à disposition des données, favorisant une collaboration efficace entre les équipes sur vos projets d'IA.
📈
Formation pratique et adaptée
Bénéficiez d'une formation inter-entreprise de 21h, combinant théorie et pratique pour répondre aux besoins spécifiques des professionnels de l'IA.
Compétences acquises
Concevoir l'architecture de données IA
Analyser les besoins d'un projet d'IA pour définir et mettre en place une architecture de collecte, stockage et mise à disposition des données optimisée, en choisissant les outils et technologies appropriés.
Mettre en œuvre la collecte et le pré-traitement de données
Exploiter diverses sources (APIs, web, bases de données) pour collecter des données brutes, puis les nettoyer, transformer et enrichir afin de les rendre exploitables pour les modèles d'apprentissage automatique.
Gérer et optimiser le stockage des données IA
Sélectionner et implémenter des solutions de stockage (SQL, NoSQL, Data Lakes) adaptées aux spécificités des données d'IA, en assurant leur intégrité, sécurité et accès rapide pour les workloads machine learning.
Faciliter la mise à disposition et l'accès aux données
Développer des mécanismes (APIs, connecteurs) pour exposer les données traitées de manière sécurisée et efficace aux équipes de Data Scientists et aux applications d'intelligence artificielle, en garantissant la qualité des données servies.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeur IA / ML
Data Scientist / Analyst
Chef de Projet IA
Ingénieur Data
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cependant, une connaissance de base en Intelligence Artificielle et Big Data peut être bénéfique pour une meilleure compréhension.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers des exercices et des projets pratiques
Écriture d'un rapport final pour démontrer la compréhension des concepts
Présentation d'un projet personnel pour appliquer les compétences acquises
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« De retour au travail, le participant a mis en place une architecture de données pour un projet d'IA, facilitant ainsi la collecte et le pré-traitement des données. »
« Il a utilisé des outils de web scraping pour récupérer des données pertinentes, optimisant ainsi le processus de collecte pour son équipe. »
Questions fréquentes
Connaissances de base en informatique et programmation (Python recommandé).
Notions fondamentales sur les bases de données.
Intérêt pour l'intelligence artificielle et le traitement des données.
Un ordinateur (PC ou Mac) avec une connexion internet stable.
Un environnement de développement (IDE) comme VS Code ou Jupyter.
Accès à des outils de collaboration si nécessaire (ex: Google Drive, GitHub).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Les outils de stockage de données recommandés incluent Amazon S3, Google Cloud Storage et Microsoft Azure Blob Storage.
L'optimisation de la collecte de données peut être réalisée en utilisant des techniques de sampling, en sélectionnant les données les plus pertinentes et en minimisant les données inutiles.
La sécurité des données est cruciale pour éviter les fuites de données, les attaques de piratage et la protection des informations sensibles. Cela nécessite l'utilisation de protocoles de chiffrement, de contrôles d'accès et de politiques de confidentialité.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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