5 février 2026 | Québec
Comprendre, préparer et analyser les données avant leur utilisation en intelligence artificielle
L’analyse de données est une étape essentielle de tout projet en intelligence artificielle. Avant d’appliquer des modèles ou d’automatiser des processus, il est nécessaire de comprendre les données, de les structurer et de les interpréter avec rigueur. C’est pourquoi l’analyse de données occupe une place centrale dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI.
Dans le cadre de cette formation, les étudiantes et étudiants développent ces compétences à travers des cours de statistiques, d’intelligence d’affaires et de préparation des données, afin de soutenir des projets d’intelligence artificielle de façon concrète et structurée.
Des bases statistiques solides appliquées à des contextes professionnels
Le programme met l’accent sur les fondements statistiques nécessaires à l’analyse de données en intelligence artificielle. Les étudiantes et étudiants apprennent à travailler avec différents types de données et à appliquer des méthodes adaptées aux besoins des organisations. Ils développent notamment la capacité :
- d'analyser des données à l’aide de statistiques descriptives;
- d'interpréter des distributions, des corrélations et des tendances;
- d'appliquer des méthodes d’échantillonnage et d’inférence statistique;
- de reconnaître les limites et les biais possibles de l’analyse des données.
Ces compétences permettent d’aborder les projets d’intelligence artificielle avec méthode et esprit critique.
L’analyse de données comme fondement des projets en intelligence artificielle
En contexte professionnel, une grande partie du travail consiste à préparer les données avant leur utilisation dans des modèles d’apprentissage automatique. Le programme accorde une importance particulière à cette étape. Les étudiantes et étudiants apprennent à :
- nettoyer et transformer des ensembles de données;
- gérer les valeurs manquantes et les données aberrantes;
- structurer les données pour faciliter l’analyse et la modélisation;
- assurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données.
Cette préparation est indispensable pour obtenir des résultats pertinents et interprétables.
Relier l’analyse de données aux applications en intelligence artificielle
Une fois les données analysées et préparées, elles peuvent être utilisées dans des contextes d’intelligence artificielle appliquée. Le programme aborde l’analyse prédictive et prescriptive, ainsi que l’utilisation de modèles adaptés à divers types de problématiques. L’analyse de données devient alors un outil au service :
- de la prévision;
- de la classification;
- de l’identification de tendances;
- du soutien à la prise de décision.
Cette approche permet de comprendre comment les données alimentent concrètement les solutions d'intelligence artificielle.
Une compétence recherchée dans de nombreux milieux
Les organisations recherchent des personnes capables d’analyser et d’interpréter des données de manière structurée. Les compétences développées en analyse de données dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI sont applicables à différents secteurs, notamment aux services, à l’administration, à la technologie et aux organismes publics.
L’analyse de données constitue ainsi un pilier essentiel pour contribuer efficacement à des projets en intelligence artificielle et en intelligence d’affaires.
👉 En savoir plus sur le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3
Foire aux questions
1. Pourquoi l’analyse de données est-elle essentielle en intelligence artificielle?
L’analyse de données permet de comprendre, de structurer et d’interpréter les données avant leur utilisation dans des modèles d’intelligence artificielle.
2. Quelles méthodes d’analyse sont abordées dans le programme?
Le programme couvre les statistiques descriptives, l’inférence statistique, l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive appliquées à des contextes professionnels.
3. Ces compétences sont-elles utiles au-delà de l’intelligence artificielle?
Oui. L’analyse de données est recherchée dans de nombreux domaines, notamment l’intelligence d’affaires, l’administration et les services technologiques.
