Réalisez un premier projet supervisé de bout en bout avec un protocole d’évaluation solide. Le parcours relie cadrage, préparation, modèles de référence, analyse des erreurs et présentation des limites.
Réaliser un premier projet supervisé de bout en bout, en comparant modèles simples, métriques et limites sur un cas client fictif.
Préparer votre formation et découvrir la méthode
Préparer la formation
Python, pandas et statistiques élémentaires ; notebook scikit-learn, données fictives et environnement préparé.
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 01Formuler le problème supervisé7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 1 · 3 h 30
Formuler le problème supervisé
Distinguer classification et régression.
Définir cible, unité d'observation et décision métier.
Construire une baseline et préciser le coût des erreurs.
Identifier les observations censurées, les labels issus d’anciennes décisions et les délais d’obtention de la cible ; expliciter leurs conséquences sur le problème.
Notions et méthodes en détail
Définir cible, population, moment de prédiction et décision à soutenir.
Comparer classification et régression selon la variable à prédire.
Choisir métrique et baseline à partir du coût métier des erreurs.
Atelier prévuTransformer une demande de score client en problème testable avec horizon, population et métrique principale.
Livrable attenduCadrage du problème et critères de succès.
Vérification en atelierLa cible et les informations disponibles au moment de la prédiction sont explicites.
Pour aller plus loin
Identifier une tâche qui semble supervisée mais ne possède pas de cible fiable.
Séquence 2 · 3 h 30
Explorer et découper les données
Examiner types, distributions et données manquantes.
Séparer entraînement, validation et test selon temps ou groupes.
Repérer doublons et informations fuyant la cible.
Explorer déséquilibre, valeurs absentes et groupes ; choisir séparation aléatoire, temporelle ou groupée.
Notions et méthodes en détail
Examiner distributions, valeurs manquantes, doublons et déséquilibre des classes.
Choisir découpage aléatoire, temporel ou par groupe selon les dépendances des données.
Réserver le test final avant de régler les transformations.
Atelier prévuConstruire le découpage et vérifier qu'un même client ne se retrouve pas artificiellement dans plusieurs ensembles.
Livrable attenduAudit exploratoire et découpage justifié.
Vérification en atelierLe découpage évite qu’une même entité ou une information future traverse les ensembles.
Pour aller plus loin
Repérer la présence d’un même individu dans apprentissage et test.
Jour 02Préparer un pipeline de données7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 3 · 3 h 30
Préparer un pipeline de données
Imputer, encoder et mettre à l'échelle si nécessaire.
Apprendre les transformations uniquement sur l'entraînement.
Préparer gestion des catégories inconnues.
Intégrer imputation, encodage et normalisation dans un pipeline sans fuite.
Notions et méthodes en détail
Associer imputation, encodage et mise à l’échelle aux types de colonnes.
Utiliser Pipeline et ColumnTransformer pour ajuster uniquement sur l’apprentissage.
Traiter catégories inconnues et colonnes invalides lors de l’inférence.
Atelier prévuCréer un pipeline capable de traiter un nouvel exemple sans reproduire manuellement les transformations.
Livrable attenduPipeline de préparation et contrôles de schéma.
Vérification en atelierLe même pipeline transforme apprentissage et nouvelles observations sans fuite.
Pour aller plus loin
Tester catégories inconnues et colonnes manquantes à l’utilisation.
Séquence 4 · 3 h 30
Entraîner les premiers modèles
Comprendre régression linéaire ou logistique et arbres.
Comparer baseline, modèle linéaire et ensemble d'arbres.
Lire paramètres et premiers signes de surapprentissage.
Comparer capacité de généralisation et courbes d’apprentissage ; examiner les effets de régularisation, profondeur et déséquilibre des classes.
Notions et méthodes en détail
Comparer régression linéaire ou logistique et arbre de décision selon la cible.
Observer effet de profondeur, régularisation et mise à l’échelle.
Conserver paramètres et résultats sur le même protocole.
Atelier prévuEntraîner trois modèles avec les mêmes données et enregistrer temps, métriques et configuration.
Livrable attenduTableau comparatif et choix initial.
Vérification en atelierLe modèle retenu est comparé à une baseline simple et reproductible.
Pour aller plus loin
Expliquer pourquoi un modèle plus complexe n’améliore pas la référence.
Jour 03Évaluer les erreurs7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 5 · 3 h 30
Évaluer les erreurs
Lire matrice de confusion ou distribution des résidus.
Choisir métriques adaptées au déséquilibre et au coût métier.
Examiner résultats par segments avec prudence.
Analyser matrice de confusion, erreurs par segment, seuil et calibration selon la tâche.
Notions et méthodes en détail
Lire confusion, précision, rappel ou résidus selon le problème.
Examiner erreurs par segment et situations de faible fiabilité.
Distinguer score moyen et conséquence d’une erreur sur un cas critique.
Atelier prévuAnalyser les erreurs les plus coûteuses et proposer un seuil compatible avec la capacité d'action métier.
Livrable attenduRapport d’erreurs et seuil argumenté.
Vérification en atelierLe rapport décrit des erreurs concrètes et leur impact métier.
Pour aller plus loin
Choisir un seuil en tenant compte du coût des faux positifs et faux négatifs.
Séquence 6 · 3 h 30
Améliorer sans surajuster
Utiliser validation croisée adaptée aux données.
Régler quelques hyperparamètres avec budget limité.
Conserver le test final pour l'évaluation de la solution retenue.
Encadrer validation croisée, recherche d’hyperparamètres et conservation d’un test final.
Notions et méthodes en détail
Utiliser validation croisée adaptée et recherche limitée d’hyperparamètres.
Comparer stabilité et écart apprentissage-validation.
Éviter de consulter répétitivement le test final pour choisir les paramètres.
Atelier prévuComparer des candidats en validation et justifier le choix d'un modèle plus simple lorsque le gain complexe reste faible.
Livrable attenduProtocole d’optimisation et résultats validés.
Vérification en atelierLa sélection est fondée sur validation et le test reste réservé au bilan.
Pour aller plus loin
Détecter un ajustement répété sur le jeu de test qui invalide la conclusion.
Jour 04Interpréter et préparer la réutilisation7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 7 · 3 h 30
Interpréter et préparer la réutilisation
Décrire les variables influentes sans en déduire une causalité.
Enregistrer le pipeline et son environnement.
Définir contrat d'entrée et contrôles de qualité.
Expliquer effets des variables avec prudence ; documenter limites et domaine d’utilisation.
Notions et méthodes en détail
Examiner importance des variables et limites de l’interprétation causale.
Enregistrer pipeline, schéma d’entrée et version des dépendances.
Tester rechargement et prédiction sur un petit jeu de référence.
Atelier prévuRecharger le pipeline dans une session propre et produire des prédictions sur un lot nouveau.
Livrable attenduFiche modèle et analyse des limites.
Vérification en atelierLe modèle rechargé reproduit les résultats attendus sans préparation manuelle cachée.
Pour aller plus loin
Vérifier stabilité d’une explication entre échantillons et variables corrélées.
Séquence 8 · 3 h 30
Présenter le projet et ses limites
Restituer problème, protocole, résultats et erreurs.
Documenter périmètre, risques et surveillance nécessaire.
Proposer les prochaines données ou expériences utiles.
Présenter problème, données, baseline, résultats, risques et prochaine décision.
Notions et méthodes en détail
Présenter problème, données, méthode, résultats et limites dans un dossier cohérent.
Proposer contrôles avant utilisation réelle et critères de surveillance.
Distinguer démonstrateur pédagogique et service opérationnel prêt à déployer.
Atelier prévuPrésenter un dossier de projet avec notebook reproductible, comparaison à la baseline et fiche modèle argumentée.
Livrable attenduDossier final et soutenance argumentée.
Vérification en atelierLa soutenance justifie les choix et reconnaît les conditions où le modèle ne convient pas.
Pour aller plus loin
Défendre un choix simple et robuste face à une demande de meilleur score seul.
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
Le protocole évite les fuites et l'usage répété du test final.
Le modèle est comparé à une baseline.
La restitution explique les erreurs et le domaine d'utilisation.
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.
