IA | Extraction de données structurées à partir de données non structurées
Version du programme : 1
Type de formation
Formation à distanceDurée de formation
30 heures (15 jours)Accessibilité
OuiIA | Extraction de données structurées à partir de données non structurées
Cette formation s'adresse à tout type d’entreprises : marketing, ingénierie, médical, financier… Elle permet de comprendre la différence entre données non structurées et structurées, d'identifier les principales sources de données non structurées, d'apprendre les méthodes et outils pour transformer les données, et d'intégrer les bonnes pratiques de qualité, d’éthique et de sécurité.
Objectifs de la formation
- Comprendre la différence entre données non structurées et structurées.
- Identifier les principales sources de données non structurées.
- Apprendre les méthodes et outils pour transformer les données.
- Intégrer les bonnes pratiques de qualité, d’éthique et de sécurité.
- Mettre en pratique sur des cas génériques applicables à différentes spécialités : marketing, ingénierie, médical, financier…
Profil des bénéficiaires
- Professionnels dans le domaine de la gestion de données ou personnes souhaitant se reconvertir dans ce domaine professionnel.
- Être sensibilisé à la gestion de données
Contenu de la formation
Comprendre les données structurées et non structurées
- Définir les notions de données structurées et non structurées
- Illustrer par des cas concrets en entreprise (rapports, emails, images, notes, enregistrements, etc.)
- Expliquer pourquoi transformer les données en informations exploitables est essentiel à la performance
Identifier les sources et formats de données non structurées
- Analyser les textes libres (emails, contrats, rapports PDF, comptes rendus)
- Explorer les données visuelles et multimédia (images, vidéos, schémas techniques)
- Examiner les données issues de capteurs, logs systèmes ou monitoring
- Rechercher et exploiter les informations issues de la documentation, de la veille ou de bases externes
Utiliser les techniques et outils d’extraction
- Appliquer les méthodes classiques (règles, dictionnaires métiers, taxonomies)
- Introduire le NLP (traitement automatique du langage naturel)
- Exploiter les grands modèles de langage (LLMs, ex. GPT)
- Mettre en œuvre l’OCR pour traiter les documents scannés
- Transformer les données extraites en formats structurés (CSV, JSON, bases relationnelles, etc.)
Garantir la qualité, la fiabilité et la validation
- Détecter les erreurs fréquentes (OCR, ambiguïtés, doublons)
- Valider les extractions par relecture humaine (human-in-the-loop)
- Mesurer la performance avec des métriques adaptées (précision, rappel, cohérence)
- Adopter les bonnes pratiques pour fiabiliser les résultats
Respecter l’éthique, la réglementation et la sécurité
- Protéger la confidentialité et la sensibilité des données
- Appliquer les cadres légaux (RGPD, normes sectorielles)
- Mettre en œuvre l’anonymisation et la pseudonymisation
- Assurer un hébergement sécurisé conforme aux standards internationaux
Mettre en pratique sur un cas concret
- Extraire des informations clés d’un rapport, d’un contrat ou d’un document technique
- Convertir un document PDF ou une source brute en tableau structuré exploitable
- Partager et discuter les difficultés rencontrées lors de l’exercice
Équipe pédagogique
Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
- Test de positionnement (Bilan d'entrée)
- Évaluations pendant la formation
Ressources techniques et pédagogiques
- Exercices / Cas pratiques
- Livret de formation
Qualité et satisfaction
Capacité d'accueil
Délai d'accès
Accessibilité
Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter. Nous étudions toutes les situations pour envisager une intégration dans la formation, pour cela n’hésitez pas à nous faire part de vos besoins au moment de votre inscription. Si malgré tous nos efforts, il nous était impossible d’adapter notre accueil, nous prévoyons une orientation vers des organismes appropriés.