Construisez des variables utiles sans introduire de fuite dans l’évaluation. Le cas pratique compare transformations et sélection dans un pipeline reproductible, avec attention à la stabilité et au coût de collecte.
Améliorer un modèle tabulaire en construisant des variables utiles sans introduire d'information indisponible au moment de prédire.
Préparer votre formation et découvrir la méthode
Préparer la formation
Python et premier modèle supervisé ; pandas, scikit-learn et données fictives de commandes.
Apports illustrés, exercices progressifs, ateliers sur un cas fil rouge et retour argumenté sur les productions. Les ateliers et l'évaluation font partie des heures indiquées.
Jour 01Auditer les variables et les fuites7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 1 · 3 h 30
Auditer les variables et les fuites
Définir instant de prédiction et date de disponibilité.
Examiner distributions, valeurs manquantes et variables quasi constantes.
Repérer variables directement ou indirectement dérivées de la cible.
Vérifier disponibilité temporelle, identifiants, proxies et variables dérivées de la cible.
Notions et méthodes en détail
Identifier cible, moment de prédiction et disponibilité réelle de chaque variable.
Repérer identifiants, agrégats futurs et transformations ajustées sur tout le jeu.
Examiner valeurs manquantes, cardinalité et variables quasi constantes.
Atelier prévuAuditer une table de scoring et retirer les informations connues seulement après l'événement prédit.
Livrable attenduAudit des variables et règles d’exclusion.
Vérification en atelierLes variables retenues sont disponibles au moment simulé de la décision.
Pour aller plus loin
Repérer une fuite indirecte présente seulement après l’événement prédit.
Séquence 2 · 3 h 30
Construire des transformations robustes
Encoder catégories et gérer modalités inconnues.
Imputer et normaliser dans le pipeline d'apprentissage.
Créer variables temporelles et agrégats en respectant le passé disponible.
Construire imputation, encodage, normalisation et agrégats dans les plis d’apprentissage.
Notions et méthodes en détail
Comparer imputation, mise à l’échelle et encodage selon type de variable et modèle.
Ajuster transformations sur l’apprentissage uniquement avec Pipeline et ColumnTransformer.
Traiter catégorie inconnue et valeur hors distribution à l’inférence.
Atelier prévuConstruire une transformation qui fonctionne sur données nouvelles avec catégorie inconnue et valeur manquante.
Livrable attenduTransformations robustes et cas limites.
Vérification en atelierLe pipeline traite un nouvel exemple sans réapprendre sur le jeu de test.
Pour aller plus loin
Traiter une catégorie inconnue et une distribution différente en inférence.
Jour 02Sélectionner et comparer les variables7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 3 · 3 h 30
Sélectionner et comparer les variables
Comparer filtres, régularisation et importance par permutation.
Examiner corrélations et redondances.
Ajuster sélection et transformations uniquement sur les folds d'entraînement.
Comparer sélection filtrée, embarquée et permutation avec validation imbriquée si nécessaire.
Notions et méthodes en détail
Comparer filtre, sélection embarquée et importance par permutation sur une validation adaptée.
Examiner redondance, corrélation et stabilité des variables entre plis.
Prendre en compte coût, interprétabilité et disponibilité au-delà du seul score.
Atelier prévuComparer trois ensembles de variables avec validation identique et justifier le compromis entre qualité et simplicité.
Livrable attenduRapport de sélection et stabilité des résultats.
Vérification en atelierLa sélection est effectuée à l’intérieur du protocole de validation.
Pour aller plus loin
Distinguer importance instable et variable réellement utile hors échantillon.
Séquence 4 · 3 h 30
Livrer un pipeline réutilisable
Assembler transformations dans Pipeline et ColumnTransformer.
Tester stabilité, schéma et valeurs extrêmes.
Documenter provenance et coût de calcul des variables.
Assembler transformations et modèle avec contrat de schéma, tests et sérialisation.
Notions et méthodes en détail
Sérialiser transformations et modèle ensemble avec schéma d’entrée documenté.
Ajouter tests sur colonnes absentes, ordre des colonnes et nouvelles catégories.
Décrire hypothèses, limites et surveillance des variables utilisées.
Atelier prévuLivrer le pipeline et un dictionnaire des variables avec date de disponibilité, règle de calcul et gain mesuré sur la baseline.
Livrable attenduPipeline réutilisable et tests de cohérence.
Vérification en atelierLe pipeline rechargé reproduit les prédictions de référence.
Pour aller plus loin
Garantir la même préparation en entraînement et en service.
Mettre vos acquis à l’épreuve
Évaluation finale prévue
Mise en situation individuelle et restitution commentée, incluses dans la dernière séquence. Durée indicative : 60 minutes.
Critères de réussite
Les transformations n'apprennent pas sur le test.
Le pipeline accepte des données nouvelles prévues par le contrat.
Le gain est mesuré avec un protocole constant.
Adaptation et validation pédagogique. Version enrichie proposée, à valider par le formateur. Répartition pédagogique proposée sur une base de 7 heures par jour, pauses exclues. À ajuster avec le formateur au positionnement initial. Les approfondissements « Pour aller plus loin » sont sélectionnés par le formateur selon le positionnement et le temps disponible ; ils ne constituent pas des heures supplémentaires garanties.
Les ateliers décrivent les travaux prévus. Leurs fichiers, corrigés et évaluations en ligne sont à préparer, sauf ressources explicitement disponibles dans le module pilote.
Références pour approfondir
Documentation des organismes et éditeurs. La progression et les ateliers sont une rédaction originale pour Beyond Expertise.
Le centre doit confirmer les prérequis, le programme final, les dates, les horaires et le tarif avant inscription. Le délai d’accès dépend des disponibilités et du besoin. L’ouverture d’une session et la disponibilité d’un cours e-learning sont confirmées avant inscription.
Les ateliers, méthodes et évaluations du programme sont proposés pour validation pédagogique. Les supports effectivement disponibles sont indiqués dans la section « Contenu e-learning ».
Le parcours ne délivre pas de diplôme ni de certification professionnelle. Aucune éligibilité CPF ou prise en charge n’est garantie. Toute préparation à un examen externe devra faire l’objet d’informations et d’habilitations vérifiées.
Les objectifs et prérequis sont disponibles. Les leçons, supports et évaluations de ce parcours ne sont pas encore intégrés dans cet espace. Le programme détaillé ci-dessus décrit les apprentissages et les ateliers prévus.
Origine des informations et statut du programme
Durée, niveau, modalités, objectifs et tarif relevés sur le site officiel le 11 septembre 2026. Le déroulé détaillé a été enrichi par Beyond Expertise. Validation pédagogique du formateur à réaliser avant animation.
