Programme d’études 2025-2026English
IA appliquée au traitement et à la visualisation des données
Activité d'apprentissage
CodeTitulaire(s)Co-Titulaire(s)Suppléant(s) et autre(s)Établissement(s)
T-FRAN-704
  • MEYERS Charlène
      • UMONS
      Langue
      d’enseignement
      Langue
      d’évaluation
      HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
      d’enseignement
      FrançaisFrançais13133400Q1


      Contenu de l'AA

      Ce cours a pour objectif d’apprendre à exploiter l’intelligence artificielle au service du traitement des données et à leur visualisation. La gestion et la visualisation avancées des données requièrent généralement la maitrise de logiciels ou d’environnements de développement (IDE – Integrated Development Environments) et de langages de programmation ad hoc (R, Python…) dont la compréhension approfondie et l’apprentissage demandent beaucoup de temps et d’efforts. Ces dernières années, l’intelligence artificielle s’est révélée une alliée de taille dans le nettoyage, le traitement et la visualisation des données. Elle est par exemple relativement efficace pour générer un morceau de code en réponse à une demande formulée adéquatement dans un prompt. Dans ce sens, l’IA permet un gain de temps précieux pour trouver une solution à un problème aigu qui nécessiterait d’ordinaire la consultation de nombreux forums ainsi que l’apprentissage et la mémorisation à long terme du code à appliquer. En témoigne d’ailleurs l’émergence de logiciels spécifiquement conçus pour le traitement et la visualisation des données qui s’appuient sur l’IA (IBM Cognos Analytics, Microsoft Power Bi, …). Ceux-ci permettent non seulement d’accompagner efficacement l’utilisateur dans sa tâche, mais aussi de l’avertir de la présence de certaines données manquantes ou aberrantes. Ce cours servira à initier, pas à pas, l’étudiant dans l’exploration du potentiel de l’IA dans le traitement et la visualisation de données (linguistiques ou d’autres natures telles que des données déjà classées sous forme de tableaux par exemple).

      Supports principaux non reproductibles

      Sans objet

      Support complémentaires non reproductibles

      Sans objet

      Autres références conseillées

      Sans objet

      Mode d'enseignement

      • Hybride

      Types d'activités

      • Cours magistraux
      • Conférences
      • Travaux pratiques
      • Travaux de laboratoire
      • Exercices de création et recherche en atelier
      • Projet sur ordinateur
      • Etudes de cas
      • Projets supervisés

      Evaluations

      Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend

      Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera organisée

      • Université de Mons - Mons

      Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera évaluée

      • Université de Mons - Mons
      (*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
      Date de dernière mise à jour de la fiche ECTS par l'enseignant : 16/05/2025
      Date de dernière génération automatique de la page : 14/03/2026
      20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
      Tél: +32 (0)65 373111
      Courriel: info.mons@umons.ac.be