Arollo

Arollo , Master 1ᵉ Année Data Science en Économétrie

En 2025, le cabinet McKinsey indique que 32 % des entreprises françaises ont déjà intégré l’intelligence artificielle dans leurs processus décisionnels, contre 21 % en 2023. Cette accélération s’accompagne d’une demande croissante de profils capables de coupler économétrie, statistiques et IA. Le marché du travail, selon France Travail, recherche en priorité des analystes capables d’exploiter de grands volumes de données pour anticiper les évolutions économiques.

Chez Arollo, nous constatons que le budget formation entreprise (OPCO, Plan de Développement des Compétences, FNE‑Formation, AIF) représente aujourd’hui une opportunité stratégique pour doter vos équipes des compétences Data Science indispensables. Notre master 1 Économétrie & Statistiques, parcours Data Science, répond à cette exigence en offrant une formation finançable et immédiatement opérationnelle.

À retenir : Le master 1 Arollo transforme les analystes en experts IA, tout en mobilisant les financements dédiés à la formation professionnelle.

Contexte et enjeux

Ces chiffres traduisent une tension entre l’offre de formation traditionnelle et la demande d’expertise IA. Les OPCO comme Atlas, Akto ou Constructys disposent de plus de 200 M€ de budget annuel dédié à la formation digitale, mais les entreprises peinent à identifier les programmes pertinents.

Le master 1 Arollo se positionne comme le pont entre cette offre de financement et les besoins métiers, en proposant un cursus aligné sur les exigences du marché et entièrement finançable via le budget formation entreprise.

Pourquoi la Data Science devient le socle de l’économétrie

Le nouveau paradigme des modèles économétriques

Les modèles économétriques classiques, basés sur des régressions linéaires, sont aujourd’hui enrichis par des algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé. Cette hybridation permet d’améliorer la précision des prévisions macro‑économiques et d’optimiser les stratégies d’allocation des ressources.

Impacts mesurables sur la performance

Des études de McKinsey 2025 montrent que les organisations qui intègrent la Data Science dans leurs analyses économétriques enregistrent une hausse de +12 % de leur rentabilité opérationnelle. Les entreprises publiques, quant à elles, constatent une réduction de 15 % du temps consacré à la production de rapports mensuels.

Compétences transversales recherchées

Le profil recherché combine :

Compétences clés du Master 1 en Data Science

Analyse de données massives

Nous formons les participants à nettoyer, structurer et analyser des jeux de données contenant plus de 10 M d’observations, en utilisant les langages Python et R.

Modélisation économétrique avancée

Le cursus approfondit les modèles de séries temporelles, les techniques de machine learning appliquées à la prévision macro‑économique, ainsi que les méthodes d’estimation robuste.

Déploiement d’algorithmes IA en entreprise

Les apprenants apprennent à industrialiser leurs modèles via des pipelines CI/CD, à containeriser les solutions avec Docker et à exploiter les services cloud (Azure, AWS) pour le scaling.

Communication des insights

Chaque module inclut un volet « Business Storytelling » afin que les analystes puissent traduire leurs résultats techniques en recommandations stratégiques claires.

Études de cas sectorielles

Nous analysons des cas concrets issus du secteur bancaire, de l’énergie et du marketing digital, démontrant l’applicabilité des compétences acquises.

Parcours pédagogique détaillé

Semestre 1 , Fondations statistique et programmation

Semestre 2 , Modélisation économétrique et IA

Laboratoire d’innovation IA

Chaque étudiant participe à un laboratoire où il utilise Microsoft Copilot 365 pour automatiser la génération de rapports. Découvrez plus d’informations dans notre formation Boostez la productivité avec Microsoft Copilot 365 et l'IA.

Stage ou alternance (optionnel)

Nous proposons des partenariats avec des collectivités et des groupes industriels pour des missions de data analyst ou de data scientist junior.

Financer la formation via le budget formation entreprise

Les leviers de financement disponibles

Processus d’obtention du financement

  1. Diagnostic des besoins , Nous réalisons un audit des compétences IA de vos équipes.
  2. Montage du dossier , Nous rédigeons la demande de financement en conformité avec les critères OPCO.
  3. Validation et suivi , Nous assurons le suivi du dossier jusqu’à la réception du financement.

Retour sur investissement (ROI)

Selon une étude DARES 2025, chaque euro investi dans la formation IA génère en moyenne 2,8 € de valeur ajoutée pour l’entreprise, notamment grâce à l’amélioration de la productivité et à la réduction du turnover.

À retenir : Le financement OPCO transforme un investissement de formation en levier de compétitivité durable.

Comparatif avec d’autres formations similaires

Les masters traditionnels en économétrie, souvent orientés vers la théorie, offrent rarement un volet pratique sur les outils IA actuels. En revanche, nos concurrents spécialisés en data science mettent l’accent sur la technologie mais négligent les fondements économétriques essentiels à l’interprétation des résultats macro‑économiques.

Le master 1 Arollo combine donc la rigueur méthodologique économétrique avec l’expertise IA opérationnelle, tout en étant finançable à 100 % grâce aux dispositifs de formation professionnelle. Cette double valeur ajoutée le rend plus adapté aux besoins des entreprises françaises qui souhaitent accélérer leur transformation digitale.

Plan d’action en 5 étapes pour déployer le master au sein de votre organisation

  1. Définir les objectifs métier , Identifier les pôles où la prévision économique et la Data Science créent un avantage concurrentiel.
  2. Auditer les compétences actuelles , Utiliser notre questionnaire d’auto‑diagnostic pour mesurer le niveau IA de vos équipes.
  3. Sélectionner les participants , Prioriser les salariés présentant le
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