1 – La transformation numérique portée par les données

• Compréhension du modèle d’Ackoff : Donnée, Information, et Connaissance
• Définition de la transformation numérique
• Exploration de l’impact de la transformation numérique sur les données
• Exploration du rôle pivot des données dans les secteurs tels que la banque, l’assurance, la santé, l’administration, et l’e-commerce

2 – Poids et valeur des données dans les nouveaux business models

• Analyse de la centralité et de la monétisation des données dans la conception de business models innovants
• Examen de l’importance des données dans l’innovation et l’exploration de la vision 2020 de Davis et Davidson
• Importance des données dans le pré-entraînement en IA
• Impact de l’IA générative sur les modèles économiques : nouveaux services, automatisation cognitive, création de valeur

3 – Analyse et évolution des sources de données

• Étude des divers réceptacles de données pour l’analyse en entreprise, tels que Datawarehouse et Data Lakes
• Le patrimoine informationnel de l’entreprise
• Exploration des enjeux des réseaux sociaux et des données synthétiques dans l’enrichissement du patrimoine informationnel de l’entreprise
• Données issues des réseaux sociaux
• Données issues des objets connectés
• La promesse des données synthétiques
• Données générées par l’IA : contenu synthétique, augmentation de datasets, nouveaux types de données

4 – Analyse et évolution des modes et architectures de traitement

• Exploration approfondie de Big Data, de ses origines, de ses concepts clés, et des briques applicatives au service du Big Data.
• Discussion sur le Cloud et ses impacts sur la gestion des données, et introduction aux concepts de Edge Computing et de redistribution des données, ainsi qu’aux nouvelles méthodes de travail telles que le télétravail, le co-working et le travail hybride
• Intelligence Artificielle et IA Générative :
  • Panorama des technologies IA : Machine Learning, Deep Learning
  • Révolution de l’IA générative : LLMs, ChatGPT, impact sur les processus métiers
  • Intégration de l’IA dans les SI : APIs d’intelligence artificielle, workflows hybrides
  • Cas d’usage concrets : automatisation documentaire, aide à la décision, synthèse de données
• Business Analytics, Self-Service et Dataviz
• La révolution du temps réel
• La Blockchain
• Le Quantique
• Quels impacts sur la Data et que pourra-t-on en tirer de plus à l’avenir ?

5 – Analyse et évolution des impacts sur les usages et le business

• Analyse des conséquences de la gestion des données sur l’individu et la société avec une attention particulière portée à la personnalisation, l’individualisation, et les Front Line Workers
• Transformation des processus par l’IA générative : nouveaux modes de travail, augmentation des capacités humaines
• Exploration de l’impact de la gestion des données sur les entreprises, leurs modèles d’affaires traditionnels, et leurs relations avec les consommateurs et partenaires
• Analyse des échanges entre organisations et entreprises : intégration de données externes, API-sation
• Vision globale et unifiée des données de l’entreprise
• Rapports à la concurrence

6 – Analyse et évolution de l’impact des contraintes réglementaires et politiques des pays

• Étude de l’impact des réglementations telles que le RGPD, DSA, DMA, Data Act, et IA Act sur l’utilisation et le partage de l’information :
  • RGPD : évolutions récentes et jurisprudence
  • DSA, DMA : obligations pour les plateformes
  • Data Act : partage et portabilité des données
  • EU AI Act : cadre réglementaire pour l’intelligence artificielle, obligations selon les niveaux de risque
• Discussion sur les implications de la gestion des données personnelles et les enjeux associés à la confidentialité, la sécurité et l’éthique
• Éthique de l’IA : biais algorithmiques, transparence, explicabilité
• Discussion sur les environnements sociologiques et politiques

7 – Évolution induite de l’entreprise et de sa gouvernance

• Analyse de la gouvernance des données, des enjeux de la gestion du patrimoine informationnel, et de l’impact sur le Système d’Information
• Les grands enjeux de la gestion du patrimoine informationnel (qualité de la donnée, confidentialité, culture data)
• Analyse de l’impact de la donnée sur l’organisation des métiers : importance de la culture data-driven et du dé-silotage des données
• Gouvernance de l’IA : comités d’éthique, processus de validation, audit des algorithmes
• Étude des nouvelles compétences requises et de l’importance du DPO (Data Protection Officer) dans la gestion et la protection des données
  • Importance du DPO (Data Protection Officer) dans la gestion et la protection des données
  • Nouveaux rôles : AI Ethics Officer, prompt engineers, spécialistes en IA générative
  • Évolution des compétences métiers : collaboration homme-machine, maîtrise des outils d’IA générative

Ce programme a été mis à jour le 9 décembre 2025.