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Machine Learning appliqué

Construisez des modèles de Machine Learning répondant à un besoin concret. Préparez les données, comparez les algorithmes, interprétez les résultats et déployez une API d’inférence surveillée.

6 mois

Bac+2 scientifique recommandé

Alternance : Oui

Vue d'ensemble

Un bon modèle n’est pas celui qui affiche uniquement le meilleur score, mais celui qui répond à un besoin, généralise sur de nouvelles données et reste compréhensible. Cette formation propose un parcours concentré sur le Machine Learning classique et sa mise en œuvre responsable. Les participants cadrent une cible, préparent les données, établissent une baseline puis comparent plusieurs modèles. Ils analysent les erreurs, les biais et l’interprétabilité avant de déployer une API d’inférence. Le suivi en production permet enfin de détecter les dérives et de décider quand réentraîner.

Ce que vous allez maîtriser

Préparation des données

Nettoyage, encodage, sélection de variables et prévention des fuites entre entraînement et test.

Modélisation

Comparaison de modèles supervisés et non supervisés avec une validation adaptée au problème.

Interprétation

Analyse des erreurs, importance des variables, biais et communication des limites du modèle.

Déploiement ML

Exposition du modèle par API, versionnement, monitoring et détection des dérives en production.

Frais de scolarité

6 490 €

Possibilité de financement OPCO / Alternance

Prochaine rentrée : Octobre 2026

Rythme : 3 semaines / 1 semaine

Campus : Distanciel et Hybride

Langue : Français (supports ENG)

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Places limitées à 25 étudiants par promotion pour garantir la qualité de l'encadrement.

Programme détaillé

Semestre 1 : Fondations Data & Programmation
Maîtrise des bases indispensables en programmation, manipulation de données et analyse statistique. Les étudiants travaillent notamment avec Python, SQL, Pandas et NumPy, apprennent à nettoyer, structurer et visualiser des jeux de données, puis à construire leurs premiers projets d’analyse.
Semestre 2 : Machine Learning Appliqué
Approfondissement des méthodes de machine learning supervisé et non supervisé. Régression, classification, clustering, préparation des données, feature engineering, évaluation des modèles et optimisation des performances sont abordés à travers des cas pratiques et des projets appliqués.
Semestre 3 : Deep Learning & IA Spécialisée
Introduction aux architectures avancées d’intelligence artificielle : réseaux de neurones, deep learning, NLP et vision par ordinateur. Les étudiants utilisent des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow et travaillent sur des problématiques plus complexes jusqu’au déploiement de modèles en production.

Direction Pédagogique

Dr. Antoine Laurent

Ex-Lead Data Scientist chez TechCorp | Ph.D. en Intelligence Artificielle

"Notre objectif n'est pas seulement de vous apprendre à coder des algorithmes, mais de vous donner la vision systémique nécessaire pour transformer une architecture de données complexe en un levier de croissance stratégique pour l'entreprise. Vous serez formés aux standards d'ingénierie les plus stricts du marché."