FORMATION IA
Python pour Non-Ingénieurs : Données et IA en Pratique
Acquérez les bases Python pour interroger des APIs, manipuler des données et intégrer des LLMs sans background technique.
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Ce programme pratique enseigne aux analystes, équipes opérationnelles et chefs de produit les bases de Python pour travailler efficacement avec les données et les outils d'IA. Les participants apprennent à utiliser les notebooks Jupyter, à manipuler des jeux de données avec pandas, à appeler des APIs REST et à créer des scripts simples exploitant les LLMs via les SDKs OpenAI ou Anthropic. Le cours est structuré autour de cas métier concrets, résumé de documents, extraction de données structurées et automatisation de tâches répétitives. Aucune expérience préalable en programmation n'est requise.
À l'issue, vous saurez
- Écrire des scripts Python qui chargent un CSV, filtrent des lignes avec pandas et exportent les résultats vers Excel
- Appeler l'API OpenAI ou Anthropic pour résumer ou classifier un lot d'enregistrements texte provenant d'une feuille de calcul
- Construire un notebook Jupyter qui combine manipulation de données et appels LLM dans un workflow reproductible
- Parser des réponses JSON structurées d'un LLM et les insérer dans un DataFrame pandas
- Identifier quand une tâche est mieux résolue avec Python qu'avec un outil no-code, et l'évaluer en conséquence
Sujets abordés
- Fondamentaux Python : variables, boucles, fonctions et gestion des erreurs
- Notebooks Jupyter pour l'analyse interactive et reproductible
- pandas pour charger, filtrer et transformer des données tabulaires
- Appels d'API REST avec la bibliothèque requests
- Utilisation des SDK OpenAI et Anthropic : completions, chat et embeddings
- Construction de prompts et parsing de réponses en Python
- Automatisation des workflows de résumé de documents et d'extraction de données
- Lecture et écriture de fichiers CSV, JSON et Excel
Modalité
Dispensé en quatre demi-journées (en ligne ou en présentiel) réparties sur deux semaines, permettant aux participants de pratiquer entre les sessions. Chaque session comprend une brève introduction conceptuelle (30 %) suivie d'exercices de codage guidés sur des ensembles de données réels (70 %). Les participants travaillent dans des environnements Jupyter préconfigurés dans le cloud, aucune installation locale n'est requise. Un canal Slack ou Teams est ouvert pour les questions asynchrones entre les sessions. La livraison en présentiel nécessite un ordinateur portable par participant et une connexion Wi-Fi stable.
Ce qui fait que ça marche
- Ancrer chaque exercice à un ensemble de données ou un workflow réel que le participant connaît déjà
- Fournir un environnement de codage basé sur le cloud qui supprime entièrement les frictions de configuration locale
- Assigner un mini-projet entre les sessions qui est examiné au début de la session suivante
- Faire un suivi quatre semaines plus tard avec une session optionnelle de permanences pour débloquer les projets réels
Erreurs fréquentes
- Passer directement aux intégrations LLM avant que les participants maîtrisent la syntaxe Python de base et les entrées/sorties de fichiers
- Utiliser des exercices de programmation abstraits au lieu d'ensembles de données provenant des emplois réels des participants, ce qui entraîne une faible rétention
- Oublier les conseils de configuration de l'environnement, ce qui cause à la moitié de la cohorte de passer la session un à déboguer les installations
- Traiter le programme comme un événement ponctuel sans projets de suivi ou responsabilité commune, les compétences s'atrophient donc rapidement
Quand NE PAS suivre cette formation
Cette formation n'est pas adaptée si l'organisation dispose déjà d'une équipe d'ingénierie des données qui possède tous les outils Python et que les utilisateurs métier ne sont censés que consommer des tableaux de bord, dans ce cas, un programme de littératie en outil BI (par ex. Tableau, Power BI) fournit une valeur plus immédiate.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
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- Recherche et Analyse Automatisées par IAAccélérez la recherche et la rédaction d'analyses en synthétisant plusieurs sources grâce à la GenAI.
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