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title: Module 5 Projet Pratique et Études de Cas
tag: si, big data, ia
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author: Julien Noyer
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# Module 5 : Projet Pratique et Études de Cas

## Slide 1 : Titre et Introduction
- **Titre :** Projet Pratique et Études de Cas
- **Introduction :**
- Bienvenue dans ce module sur les projets pratiques et les études de cas.
- Objectif : Appliquer les concepts appris à des projets réels et analyser des études de cas pour comprendre les applications pratiques des SI, Big Data et IA.

## Slide 2 : Objectifs du Module
- **Objectifs Pédagogiques :**
- Appliquer les connaissances théoriques à des projets pratiques.
- Analyser des études de cas pour comprendre les défis et les réussites de l'intégration des SI, Big Data et IA.
- Développer des compétences en gestion de projet et en résolution de problèmes.

## Slide 3 : Structure du Module
- **Projet Pratique :**
- Développement d'un projet de gestion des données ou d'analyse prédictive.
- Travail en groupe pour appliquer les concepts appris.
- **Études de Cas :**
- Analyse de projets réels d'entreprises utilisant les SI, Big Data et IA.
- Discussion sur les défis et les réussites de ces projets.

## Slide 4 : Projet Pratique
- **Choix du Projet :**
- Sélection d'un projet en fonction des intérêts et des compétences des étudiants.
- Exemples de projets : Analyse prédictive, recommandation de produits, optimisation de la chaîne logistique.
- **Étapes du Projet :**
- Définition des objectifs et des livrables.
- Collecte et préparation des données.
- Analyse des données et développement du modèle.
- Présentation des résultats et des recommandations.

## Slide 5 : Études de Cas
- **Exemple 1 :** Netflix.
- Utilisation du Machine Learning pour la recommandation de contenu.
- Analyse des préférences des utilisateurs pour personnaliser les suggestions.
- **Exemple 2 :** Uber.
- Optimisation des itinéraires et gestion de la demande en temps réel.
- Analyse des données de trafic pour améliorer les services.
- **Exemple 3 :** Tesla.
- Utilisation de l'IA pour la conduite autonome.
- Analyse des données de capteurs pour améliorer la sécurité et l'efficacité.

## Slide 6 : Méthodologie
- **Définition des Objectifs :**
- Clarifier les objectifs du projet ou de l'étude de cas.
- Définir les critères de succès.
- **Collecte des Données :**
- Identifier les sources de données pertinentes.
- Collecter et préparer les données pour l'analyse.
- **Analyse des Données :**
- Utiliser des outils et des techniques d'analyse appropriés.
- Interpréter les résultats et tirer des conclusions.

## Slide 7 : Présentation des Résultats
- **Structure de la Présentation :**
- Introduction et contexte du projet ou de l'étude de cas.
- Méthodologie et outils utilisés.
- Résultats et analyses.
- Recommandations et conclusions.
- **Outils de Présentation :**
- PowerPoint, Prezi, Google Slides.
- Tableaux de bord interactifs (Tableau, Power BI).

## Slide 8 : Discussion et Feedback
- **Discussion en Classe :**
- Présentation des projets et des études de cas par les étudiants.
- Discussion sur les défis rencontrés et les solutions apportées.
- **Feedback :**
- Retour d'expérience des étudiants.
- Suggestions d'amélioration et recommandations pour les projets futurs.

## Slide 9 : Conclusion
- **Résumé :**
- Les projets pratiques et les études de cas permettent d'appliquer les concepts théoriques à des situations réelles.
- Comprendre les défis et les réussites de l'intégration des SI, Big Data et IA.
- **Questions et Discussions :**
- Ouverture à des questions et discussions sur les projets pratiques et les études de cas.