Data science & management

Le CAS en Data Science & management ne se concentre pas uniquement sur l'IA et les cas d'usage, mais couvre tous les aspects pertinents nécessaires pour réussir une transformation vers une entreprise orientée data et IA.

Sur le plan technique, vous explorerez les dernières tendances, telles que l'IA générative, les LLM ou le data mesh, ainsi que les fondements sous-jacents, et acquérez une expérience pratique avec l'IA et le ML, en utilisant une plateforme low-code. Sur le plan business, vous apprendrez à définir une stratégie data et IA ainsi qu'une feuille de route qui crée une valeur business durable, incluant une gouvernance des données efficace et la démocratisation des données au sein de votre organisation.

Non, le CAS en Data Science & management est conçu pour les décideur·euse·s. Nous démystifierons les dernières tendances (IA, machine learning, big data) sans nécessiter de compétences en programmation (SQL, Python, etc.). L'accent est mis sur l'analyse stratégique et la prise de décision data-driven, avec des sessions pratiques et des cas business réels au cœur du programme pour garantir que les participant·e·s puissent appliquer directement leurs apprentissages à des défis pratiques.

Oui, absolument. Ce programme de formation executive comprend plusieurs études de cas pratiques et exercices appliqués basés sur des jeux de données réels provenant de différentes industries. L'objectif n'est pas de former des data scientists techniques, mais de vous permettre de comprendre comment extraire, lire et interpréter les données pour guider une prise de décision éclairée.

Ces scénarios vous aident à :

• Identifier les patterns pertinents dans les données
• Comprendre les limites de l'interprétation d'un dataset
• Communiquer efficacement
• Mobiliser des insights concrets dans un contexte managérial ou stratégique

L'objectif est de maîtriser les fondamentaux de la pensée analytique afin que vous puissiez jouer un rôle actif dans les projets data au sein de votre organisation.

L'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) sont au cœur du programme, mais toujours avec une approche accessible et stratégique. Vous ne deviendrez pas data scientist ou développeur·euse, mais vous apprendrez à comprendre ce qui se cache derrière ces technologies et comment les appliquer dans un contexte business : comment elles fonctionnent, comment elles « apprennent » à partir des données, et surtout, comment elles peuvent transformer les processus, les métiers et les modèles d'affaires.

Les intervenant·e·s vous aideront à démystifier ces concepts, souvent perçus comme opaques, afin que vous puissiez saisir leurs applications concrètes dans votre contexte professionnel. Une attention particulière est portée aux limites et aux abus potentiels de ces technologies, notamment en termes de fiabilité des résultats, de transparence des modèles et d'impact sur les individus et les organisations.

En bref, l'IA et le ML ne sont pas traités comme des boîtes noires à subir, mais comme des outils puissants à comprendre, évaluer et utiliser avec discernement.

Absolument. La gouvernance et la qualité des données sont des thèmes majeurs du programme, abordés non pas comme des contraintes techniques, mais comme des leviers essentiels de performance et de confiance au sein des organisations. Un module entier est consacré à la gestion des données comme un actif stratégique, avec un accent particulier sur la fiabilité, la traçabilité et la sécurité de l'information.

Les participant·e·s apprennent comment mettre en place une gouvernance adaptée au contexte de leur organisation, comment définir des standards de qualité robustes, et comment assurer la cohérence des données dans le temps et à travers différents silos.

La question de la conformité réglementaire, notamment en ce qui concerne le RGPD et l'utilisation des données personnelles dans les systèmes d'IA, est également abordée. Celles et ceux qui souhaitent aller plus loin dans ce domaine peuvent suivre le cours complémentaire du programme Data Protection & AI, proposé en parallèle.

Cette partie du CAS permet ainsi aux participant·e·s de développer une vision claire des responsabilités associées à la gestion des données, tout en fournissant aux professionnel·le·s des outils concrets pour en faire un actif durable.

Oui, le CAS en Data Science & Management est un programme conçu et dispensé conjointement par deux institutions de premier plan en Suisse : HEC Lausanne (Université de Lausanne) et l'EPFL. Vous bénéficierez de l'expertise combinée d'une faculté de management reconnue internationalement et d'une école d'ingénieur·e·s de classe mondiale, conférant au diplôme une double légitimité académique et une forte reconnaissance sur le marché.

Le CAS en Data Science & Management s'appuie sur l'expertise de deux centres partenaires majeurs dans le domaine des données en Suisse :

Le Swiss Data Science Center (SDSC), acteur clé du paysage de l'innovation suisse, qui accompagne la mise en œuvre de projets data complexes en intégrant des approches de pointe en data science et intelligence artificielle.

Le Competence Center Corporate Data Quality (CC CDQ), spécialisé dans la gouvernance et la qualité des données. Ce centre contribue à la formation en apportant une approche structurée et opérationnelle de la gestion des données comme actif stratégique.

Grâce à ces collaborations, le programme intègre les dernières pratiques en matière de stratégie data, de gestion des données et d'innovation responsable.

Non, le CAS en Data Science & Management est enseigné exclusivement en anglais. Cette approche reflète la nature résolument internationale du domaine de la data science et du data management, dont la terminologie, les outils et les pratiques sont majoritairement anglophones. Les participant·e·s doivent donc avoir une bonne maîtrise de l'anglais professionnel, tant à l'oral qu'à l'écrit, afin de suivre les cours, interagir avec les intervenant·e·s et réaliser le projet individuel (IDP).