18 février 2026 | Québec
Développer des compétences techniques pour analyser et exploiter les données
L’intelligence artificielle repose sur des modèles, mais aussi sur des compétences techniques solides : programmation, gestion de données, environnements de travail et outils de développement. Pour contribuer à des projets en intelligence artificielle, il faut savoir écrire du code, structurer l’information, automatiser des tâches et travailler rigoureusement avec des données.
Le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI permet de développer ces compétences à travers une progression structurée qui inclut la programmation, les bases de données et plusieurs outils utilisés dans un contexte professionnel.
Python : un langage central pour traiter et analyser des données
Python occupe une place importante dans le programme. Les étudiantes et étudiants apprennent à utiliser ce langage dans un contexte de traitement et d’analyse de données, notamment à l’aide de bibliothèques courantes. Ils développent la capacité :
- d'écrire du code à l’aide de fonctions, conditions et boucles;
- de manipuler des données avec des bibliothèques comme Pandas et NumPy;
- d'importer des fichiers et traiter des données externes;
- d'explorer et de visualiser des données avec Matplotlib.
Ces compétences sont essentielles pour soutenir des mandats concrets en science des données et en intelligence artificielle appliquée.
R : un outil de référence pour l’analyse statistique
En complément de Python, le programme introduit le langage R, largement utilisé en analyse statistique. Les étudiantes et étudiants apprennent à configurer leur environnement de travail et à utiliser R pour traiter et analyser des ensembles de données. La formation aborde notamment :
- l’importation, le nettoyage et la transformation de données;
- l’utilisation de librairies et de fonctions d’analyse;
- la visualisation et l’exportation de résultats;
- l’introduction à R Markdown et à Shiny R.
Cette approche renforce la rigueur analytique et la capacité à produire des résultats interprétables.
Bases de données : SQL, NoSQL et structuration de l’information
Les projets en intelligence artificielle dépendent fortement de la qualité des données. Le programme couvre donc les bases de données et les pratiques de structuration essentielles pour stocker, organiser et exploiter l’information. Les étudiantes et étudiants apprennent à :
- créer et exploiter des bases de données relationnelles en SQL;
- comprendre les différences entre SQL et NoSQL;
- appliquer de bonnes pratiques de codage et de documentation;
- aborder des notions de sécurité, d’optimisation et de modèles de données;
- comprendre les principes d’ETL/ELT pour préparer les données.
Ces compétences soutiennent la gestion efficace des données dans divers contextes organisationnels.
Outils et environnements utilisés dans la formation
Le programme familiarise également les étudiantes et étudiants avec des environnements et outils utilisés dans le domaine :
- Git pour le contrôle de version;
- Linux et des notions de script Bash;
- Microsoft Visual Studio pour le développement et le débogage;
- PHP/MySQL pour le développement Web côté serveur;
- JavaScript, HTML et CSS pour le développement côté client.
Ces outils permettent de mieux comprendre comment les projets de données et d’intelligence artificielle s’intègrent à des environnements informatiques réels.
Une base technique solide pour contribuer à des projets concrets
En développant des compétences en programmation, en bases de données et en environnements de travail, le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI prépare les étudiantes et étudiants à contribuer à des projets concrets liés aux données, à l’intelligence artificielle et à l’intelligence d’affaires.
👉 En savoir plus sur le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3
Foire aux questions
1. Pourquoi Python est-il si souvent utilisé en intelligence artificielle?
Python est utilisé pour traiter des données, automatiser des tâches et appliquer des méthodes d’analyse et d’apprentissage automatique.
2. Pourquoi les bases de données sont-elles importantes en intelligence artificielle?
Elles permettent de stocker et de structurer les données de façon fiable, ce qui est essentiel avant l’analyse et l’utilisation de modèles.
3. Quels outils sont abordés dans le programme en plus de la programmation?
La formation inclut Git, Linux/Bash, Microsoft Visual Studio et des outils de développement Web tels que PHP/MySQL et JavaScript.
