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AI DATA PRO MAX

MZA DIGITAL & AI ACADEMY

IA & DATA PRO MAX

IA générative • Prompting • Excel • Data • KPI • Power BI • Dashboards • Automatisation

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📚 20 cours professionnels complets

Objectifs, méthodes, cas pratiques et mini-évaluations intégrés.

01Fondamentaux de l’IA

Objectif

Comprendre ce que l’IA peut et ne peut pas faire dans un contexte professionnel.

Méthode professionnelle

Distinguer génération, classification, prédiction, recherche et automatisation; toujours prévoir contrôle humain.

Cas pratique

Un responsable veut confier toutes ses décisions à une IA : identifiez les risques et proposez un usage responsable.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

02IA générative

Objectif

Utiliser un modèle génératif pour produire, synthétiser et transformer de l’information.

Méthode professionnelle

Définir objectif, contexte, contraintes, format et vérification avant utilisation.

Cas pratique

Transformez des notes de réunion en compte rendu avec décisions, responsables et échéances.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

03Prompt Engineering

Objectif

Construire des instructions claires, reproductibles et évaluables.

Méthode professionnelle

Utiliser : rôle utile, tâche, contexte, données, contraintes, format, critères de qualité.

Cas pratique

Un prompt donne des réponses vagues : réécrivez sa structure pour obtenir un tableau exploitable.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

04Vérification & hallucinations

Objectif

Détecter les réponses incertaines et éviter de transformer une génération en fait.

Méthode professionnelle

Séparer données fournies, calculs vérifiables, hypothèses et informations nécessitant une source.

Cas pratique

L’IA invente une statistique de trafic aérien : définissez la procédure de contrôle.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

05Confidentialité & gouvernance

Objectif

Protéger données personnelles, commerciales et internes.

Méthode professionnelle

Minimiser les données, respecter les politiques de l’organisation et contrôler les accès.

Cas pratique

Un employé veut copier une base clients complète dans un outil public : proposez une alternative sûre.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

06Automatisation professionnelle

Objectif

Identifier les tâches répétitives pouvant être assistées sans automatiser aveuglément les décisions.

Méthode professionnelle

Cartographier entrée → règles → traitement → validation → sortie → journalisation.

Cas pratique

Automatisez conceptuellement le classement de demandes clients avec validation humaine.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

07Excel professionnel

Objectif

Structurer une base exploitable pour analyse et reporting.

Méthode professionnelle

Une ligne = une observation; colonnes stables; types cohérents; contrôles de qualité.

Cas pratique

Une feuille contient cellules fusionnées, totaux intermédiaires et dates incohérentes : définissez le nettoyage.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

08Excel avancé

Objectif

Utiliser fonctions, tableaux structurés et logique de contrôle.

Méthode professionnelle

Construire des calculs lisibles et testables plutôt que des formules opaques.

Cas pratique

Créez la logique d’un suivi budget réel vs objectif avec alerte de dépassement.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

09Nettoyage des données

Objectif

Préparer un jeu de données fiable avant toute analyse.

Méthode professionnelle

Traiter doublons, valeurs manquantes, formats, unités, catégories et anomalies.

Cas pratique

Un fichier de ventes contient trois orthographes de Casablanca : expliquez le traitement.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

10Analyse descriptive

Objectif

Transformer des données en constats utiles.

Méthode professionnelle

Comparer volumes, moyennes, médianes, distributions, segments et périodes.

Cas pratique

Les ventes progressent de 12 % : quelles analyses supplémentaires sont nécessaires avant de conclure ?

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

11KPI

Objectif

Choisir des indicateurs reliés à un objectif opérationnel.

Méthode professionnelle

Définir formule, source, fréquence, propriétaire et seuil d’action.

Cas pratique

Construisez 5 KPI pour une agence de voyages sans multiplier les indicateurs inutiles.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

12Data Visualisation

Objectif

Choisir une représentation adaptée au message.

Méthode professionnelle

Courbe pour évolution, barres pour comparaison, distribution pour dispersion; limiter le bruit visuel.

Cas pratique

Un tableau de bord utilise 15 graphiques : proposez une version décisionnelle.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

13Power BI — principes

Objectif

Comprendre le flux données → modèle → mesures → visualisation → partage.

Méthode professionnelle

Séparer préparation, modèle de données et indicateurs métier.

Cas pratique

Une direction veut suivre ventes par agence, produit et mois : décrivez le modèle conceptuel.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

14Dashboard exécutif

Objectif

Construire une vue qui permet de décider rapidement.

Méthode professionnelle

Afficher objectif, réalisé, écart, tendance, explication et action.

Cas pratique

Concevez la structure d’un cockpit PDG pour une académie de formation.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

15Prévision

Objectif

Comprendre la différence entre projection, scénario et prédiction.

Méthode professionnelle

Utiliser historique, hypothèses explicites et intervalles d’incertitude.

Cas pratique

On vous demande le chiffre d’affaires exact de l’année prochaine : reformulez la demande correctement.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

16IA appliquée à l’aérien

Objectif

Identifier les usages possibles dans opérations, service, commercial et analyse.

Méthode professionnelle

Commencer par des cas à faible risque et données maîtrisées.

Cas pratique

Proposez trois usages IA pour analyser les causes de retard sans automatiser une décision de sécurité.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

17IA appliquée au tourisme

Objectif

Améliorer conseil, contenu, segmentation et productivité agence.

Méthode professionnelle

Associer IA à des données validées et conserver la validation humaine.

Cas pratique

Construisez un assistant de préparation d’itinéraire qui ne promet pas des prix ou disponibilités non vérifiés.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

18CRM & segmentation

Objectif

Exploiter les données clients de façon responsable pour mieux servir.

Méthode professionnelle

Segmenter sur comportements pertinents, consentements et finalités légitimes.

Cas pratique

Une agence veut relancer ses anciens clients : quelles données et règles devez-vous vérifier ?

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

19Marketing & contenu IA

Objectif

Accélérer la production sans perdre cohérence, exactitude et identité de marque.

Méthode professionnelle

Créer brief → génération → contrôle factuel → adaptation canal → validation.

Cas pratique

Préparez le workflow d’une campagne pour une nouvelle formation MZA.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

20Projet AI & Data

Objectif

Transformer un besoin métier en projet mesurable.

Méthode professionnelle

Définir problème, utilisateurs, données, KPI, prototype, tests, risques et déploiement.

Cas pratique

Construisez le cadrage d’un tableau de bord de performance pour Maroc Zain Academy.

Mini-évaluation

Définissez les données nécessaires, la méthode, le contrôle qualité et le résultat attendu.

AI & DATA LAB V1

Mission : analyser la performance MZA

100/100
Inscriptions1 240
Conversion8.4%
CA école2.48 M MAD
Satisfaction91%

Data Mission

AI & Data Console

MZA AI & DATA LAB
TRAINING MODE
Commencez par auditer les données.
SORTIE DU LABANALYSE REQUISE

Aucune recommandation avant contrôle des données.

🎓 Évaluation PRO MAX

N1 20 questions • N2 30 • N3 40 • Projet final : dataset + KPI + dashboard + analyse + présentation.

Les sorties IA doivent être vérifiées. Ne saisissez pas de données confidentielles ou personnelles dans des services non autorisés par votre organisation.