Machine Learning : État de l'art et bonnes pratiques
Évaluez un projet de machine learning avant d’investir. Comparez familles de modèles, données nécessaires, mesure de performance et conditions d’exploitation dans un dossier de décision fondé sur un cas métier.
Chefs de projet data, décideurs techniques et professionnels chargés de cadrer ou d’évaluer un projet prédictif.
Prérequis
Pour suivre cette formation Machine Learning, il est recommandé de connaître les principaux algorithmes du Machine learning et d’avoir des notions de probabilité ou statistiques (scolaire), ainsi qu’une bonne culture informatique générale.
Des compétences à mettre en pratique
Objectifs pédagogiques
Comprendre les concepts de l’IA et la place du Machine Learning par rapport au Big Data
Appréhender les apports concrets du Machine Learning pour les entreprises
Positionner le Machine Learning dans les applications qui manipulent les données
Identifier les principaux outils et acteurs du marché
Classifier les différents algorithmes selon les cas d’usage
Adopter une démarche projet en fonction des cas d’usages
Identifier les risques et les éléments de réussite d’un projet basé sur le machine Learning
Votre progression, jour après jour
Programme détaillé
6 séquences · 21 heures indicatives · ateliers et évaluation
Décider si un projet de prévision des départs clients justifie du machine learning, puis comparer plusieurs familles d'approches.
Préparer votre formation et découvrir la méthode
Préparer la formation
Lecture de tableaux et notions de projet data ; notebooks démontrés et jeux de résultats, programmation facultative.
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 01Situer le machine learning7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 1 · 3 h 30
Situer le machine learning
Distinguer règles métier, apprentissage supervisé et non supervisé.
Relier cible, observations et variables à une décision opérationnelle.
Identifier les cas où une règle simple suffit.
Décrire fonction de coût, généralisation et compromis biais-variance ; expliquer la différence entre qualité d’ajustement et qualité prédictive.
Notions et méthodes en détail
Distinguer apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement à partir des données disponibles.
Relier classification, régression et segmentation à une décision, un utilisateur et un coût d’erreur.
Comparer règle métier, statistique simple et modèle appris avant de retenir une approche.
Atelier prévuComparer trois réponses au problème de départ client : règle experte, score statistique et modèle appris ; justifier un point de départ.
Livrable attenduCarte des approches et justification du problème retenu.
Vérification en atelierLe problème est formulé avec une cible mesurable et une baseline crédible.
Pour aller plus loin
Analyser un même problème sous trois formulations et identifier celle dont la cible, les données et le coût d’erreur sont maîtrisables.
Séquence 2 · 3 h 30
Cadrer la valeur et les données
Définir population, horizon de prédiction et action déclenchée.
Estimer disponibilité, qualité et coût des labels.
Repérer fuite d'information, biais d'échantillonnage et usages non autorisés.
Préciser cible, horizon, disponibilité réelle des variables et coût des faux positifs et faux négatifs.
Notions et méthodes en détail
Définir population, moment de prédiction et information réellement accessible à cet instant.
Examiner représentativité, annotations, droits d’utilisation et coût de collecte des données.
Repérer fuite de cible et sélection d’échantillon qui rendraient un score trompeur.
Atelier prévuÉtablir la fiche de cadrage du score de départ avec critères de succès et causes possibles d'abandon.
Livrable attenduCadrage métier, définition de la cible et audit des variables.
Vérification en atelierLe cadrage élimine les variables indisponibles au moment où la décision doit être prise.
Pour aller plus loin
Détecter une fuite de cible ou une variable disponible seulement après la décision à prédire.
Jour 02Comparer les principales familles de modèles7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 3 · 3 h 30
Comparer les principales familles de modèles
Situer régression, arbres, ensembles et méthodes de proximité.
Distinguer classification, estimation numérique et segmentation.
Comparer explicabilité, temps d'entraînement et volume requis.
Comparer linéaire, arbres, ensembles et voisinage selon données, explicabilité, coût d’entraînement et maintenance.
Notions et méthodes en détail
Comparer modèles linéaires, arbres, ensembles et réseaux selon données, interprétabilité et ressources.
Relier distance et mise à l’échelle aux méthodes de voisinage ou de regroupement.
Lire les limites d’un modèle préentraîné sur un domaine différent de celui du projet.
Atelier prévuAssocier six cas métier à une famille de modèles, puis défendre deux options pour le cas client.
Livrable attenduMatrice de familles de modèles et protocole comparatif.
Vérification en atelierLa comparaison cite un avantage et une limite contextualisés pour chaque famille retenue.
Pour aller plus loin
Choisir une baseline crédible et définir une grille de comparaison qui évite de retenir un modèle sur son seul score.
Séquence 4 · 3 h 30
Évaluer une solution prédictive
Séparer apprentissage, validation et test selon la structure des données.
Choisir des métriques liées au coût des erreurs.
Lire matrice de confusion et courbes de compromis entre précision et rappel.
Choisir découpage aléatoire, groupé ou temporel ; relier métriques, déséquilibre et incertitude aux usages.
Notions et méthodes en détail
Choisir métrique et seuil selon coûts de faux positifs et faux négatifs.
Séparer validation, test et contrôle temporel ; analyser stabilité par segment.
Distinguer performance moyenne, incertitude et cas où une intervention humaine reste nécessaire.
Atelier prévuChoisir un seuil de contact à partir des capacités du service client et chiffrer faux positifs et départs non détectés.
Livrable attenduRapport de validation et grille de lecture d’une performance.
Vérification en atelierLe meilleur score ne suffit pas à justifier un modèle dont les erreurs métier sont inacceptables.
Pour aller plus loin
Critiquer un score présenté sans population de test, intervalle d’incertitude ni référence de comparaison.
Jour 03Organiser le projet et l'exploitation7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 5 · 3 h 30
Organiser le projet et l'exploitation
Répartir responsabilités métier, data, IT et risque.
Préparer accès aux données, expérimentation et passage en service.
Suivre dérive, performance et retours des utilisateurs.
Distinguer données d’apprentissage et données de service ; organiser versionnement, supervision et intervention humaine.
Notions et méthodes en détail
Cartographier rôles data, métier et exploitation ; prévoir versionnement et traçabilité des décisions.
Distinguer dérive des données et baisse de performance observée après retour des labels.
Définir surveillance, réentraînement et solution de repli lorsque la qualité devient insuffisante.
Atelier prévuDessiner un cycle de vie du modèle avec validations et plan de surveillance après lancement.
Livrable attenduSchéma de cycle de vie et plan de surveillance.
Vérification en atelierLe dispositif prévoit qui détecte, décide et agit lors d’une dégradation.
Pour aller plus loin
Simuler dérive des données ou changement de processus métier et définir les conditions de retrait du modèle.
Séquence 6 · 3 h 30
Restituer une décision d'investissement
Comparer coût complet et bénéfice potentiel sans garantie de résultat.
Expliciter limites, dépendances et plan de mesure.
Définir étapes d'un pilote et critères de poursuite.
Chiffrer valeur attendue, intégration, collecte des données, exploitation et coût de vérification humaine.
Notions et méthodes en détail
Construire un pilote avec hypothèse de valeur, coût, jalons et critères d’arrêt.
Présenter les données manquantes et les dépendances avant d’annoncer un retour sur investissement.
Comparer poursuivre, reformuler et abandonner en conservant les preuves disponibles.
Atelier prévuPrésenter un dossier de décision sur le départ client, incluant baseline, données manquantes et conditions de déploiement.
Livrable attenduNote d’investissement et plan de preuve de valeur.
Vérification en atelierLe dossier autorise une décision argumentée même si le pilote n’est pas concluant.
Pour aller plus loin
Présenter une décision de lancement conditionnelle avec critères d’abandon et preuve attendue au prochain jalon.
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
La métrique choisie correspond à une décision métier.
Le dossier distingue qualité de modèle et bénéfice économique.
Les risques de données et les responsabilités sont documentés.
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.
Machine Learning : État de l'art et bonnes pratiques — parcours interactif
Durée indicative : 737 minutes. Ce module couvre une partie du parcours 3 jours présenté sur le site officiel.
Votre parcours et votre projet10 min
Comprendre ce que produit une IA20 min
Pratiquer — Comprendre ce que produit une IA5 min
Cadrer un projet de Machine Learning20 min
Pratiquer — Cadrer un projet de Machine Learning5 min
Séparer, transformer et éviter les fuites20 min
Pratiquer — Séparer, transformer et éviter les fuites5 min
Comparer les modèles et interpréter les erreurs20 min
Pratiquer — Comparer les modèles et interpréter les erreurs5 min
Évaluer les sorties et organiser la correction20 min
Pratiquer — Évaluer les sorties et organiser la correction5 min
Exploiter une application LLM dans la durée20 min
Pratiquer — Exploiter une application LLM dans la durée5 min
Construire une feuille de route IA20 min
Pratiquer — Construire une feuille de route IA5 min
Évaluer une prédiction d’annulation15 min
Ressources et notebooks du parcours5 min
Exemples exécutables, atelier guidé, jeu de données synthétique, TP avec remise au formateur et quiz de dix questions. Le corrigé du TP devient accessible après le retour du formateur.
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.
