Formation Formation complète intelligence artificielle et machine learning
Maîtrisez les bases du machine learning. Concevez, développez et déployez des modèles IA performants. Apprenez les algorithmes essentiels, la préparation des données et l'évaluation des performances. Boostez vos compétences en intelligence artificielle. Idéal pour développeurs et analystes de données.
—Introduction aux fonctions de coût et d'optimisation
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Environnement de Développement Python pour le ML
—Installation de Python et des IDE (Jupyter, VS Code)
—Manipulation de données avec NumPy et Pandas
—Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn
—Gestion des environnements virtuels
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Préparation et Nettoyage des Données
—Importation et inspection des jeux de données
—Gestion des valeurs manquantes et des doublons
—Normalisation et standardisation des données
—Encodage des variables catégorielles (One-Hot, Label Encoding)
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Algorithmes de Régression Linéaire et Logistique
—Explorer les concepts de régression linéaire et logistique en profondeur
—Implémenter des modèles de régression avec des données réelles en Python
—Analyser les coefficients de régression pour interpréter les résultats
—Comparer les performances des modèles linéaires et logistiques
—Utiliser des techniques de validation croisée pour évaluer les modèles
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Principes des Modèles à Base d'Arbres
—Arbres de décision : construction, élagage
—Forêts aléatoires : principe et avantages
—Gradient Boosting : XGBoost, LightGBM
—Interprétabilité des modèles basés sur les arbres
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Algorithmes de Classification et Clustering
—Explorer les algorithmes de classification supervisée et leurs applications
—Comparer les techniques de clustering et choisir la meilleure approche
—Implémenter des modèles de classification avec Scikit-learn en Python
—Évaluer la performance des modèles de classification avec des matrices de confusion
—Appliquer des méthodes de clustering pour segmenter des données non étiquetées
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Évaluation et Métriques des Modèles
—Train/Test Split et validation croisée
—Métriques de classification : précision, rappel, F1-score
—Courbe ROC et AUC
—Métriques de régression : MSE, RMSE, R²
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Hyperparamétrage et Optimisation des Modèles
—Les concepts de biais et variance
—Surapprentissage et sous-apprentissage
—Recherche par grille (GridSearchCV) et recherche aléatoire (RandomizedSearchCV)
—Techniques de régularisation (L1, L2)
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Introduction au Pré-traitement Avancé et Feature Engineering
—Explorer les techniques avancées de nettoyage et transformation des données
—Appliquer des méthodes de sélection de caractéristiques pour améliorer les modèles
—Utiliser des techniques de création de nouvelles caractéristiques pertinentes
—Analyser l'impact des transformations sur les performances des modèles
—Mettre en œuvre des outils de validation pour évaluer les caractéristiques sélectionnées
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Concepts d'Industrialisation et Déploiement (Base)
—Bonnes pratiques de codage pour le ML
—Sauvegarde et chargement de modèles
—Introduction aux concepts de déploiement (API, conteneurisation)
—Gestion de versions (Git)
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Projet Pratique et Cas d'Étude
—Réalisation d'un projet ML de bout en bout
—Application des connaissances acquises
—Analyse et interprétation des résultats
—Présentation synthétique du projet
Le conseil de l'expert
Un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de comprendre les bases du machine learning et de l'intelligence artificielle. Ce socle de connaissance est essentiel pour tous les participants, qu'ils soient développeurs Python ou analystes de données, afin de leur permettre de conceptualiser et de développer des solutions adaptées aux problématiques contemporaines. En maîtrisant ces fondamentaux, vous serez mieux préparé à aborder des projets concrets dans le domaine de l'IA.
Un défi commun pour les apprenants dans le domaine de l'intelligence artificielle est la difficulté à traiter et préparer les données de manière efficace. Beaucoup sous-estiment l'importance de cette étape cruciale, ce qui peut entraîner des modèles peu performants. Cette formation met un accent particulier sur la préparation et le nettoyage des données, garantissant ainsi que chaque participant acquiert les compétences nécessaires pour éviter cette erreur fréquente et optimiser le succès de leurs projets.
Ce qui distingue notre formation des autres approches est son intégration pratique des algorithmes de régression linéaire et logistique ainsi que des modèles à base d'arbres. En combinant théorie et pratique dans un environnement de développement Python, nous offrons aux apprenants des outils concrets et adaptés pour développer et évaluer des modèles de machine learning. Cette approche hands-on vous permettra d'acquérir une réelle expérience, vous rendant opérationnel dès la fin de la formation.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est conseillé de s'engager activement dans les exercices pratiques et de partager ses expériences avec les autres participants. Ce partage enrichissant favorise l'échange d'idées et de solutions. En vous impliquant pleinement, vous maximiserez non seulement votre apprentissage, mais vous bâtirez également un réseau de contacts précieux dans le domaine de l'intelligence artificielle. Soyez prêt à apprendre et à innover !
Pourquoi choisir cette formation en management des systèmes d'information
🎯
Apprentissage Pratique du ML
Mettez en pratique vos compétences en Python pour développer des solutions de machine learning efficaces, avec des exercices concrets tout au long de la formation.
📊
Préparation des Données
Maîtrisez les étapes cruciales de préparation et de nettoyage des données, essentielles pour entraîner des modèles de machine learning performants.
🔍
Approfondissement des Algorithmes
Explorez les algorithmes de régression linéaire et logistique ainsi que les modèles à base d'arbres, des piliers fondamentaux du machine learning.
💡
Compréhension des Fondamentaux
Acquérez une base solide en mathématiques pour le machine learning, indispensable pour comprendre et appliquer les concepts avancés.
🤝
Formation Inter-entreprise
Bénéficiez d'un format inter-entreprise favorisant l'échange d'expériences et l'apprentissage collaboratif entre participants de divers horizons.
📈
Évaluation des Performances
Apprenez à développer et évaluer les performances de vos modèles de machine learning, garantissant des solutions robustes et fiables.
Compétences acquises
Conception de solutions ML
Concevoir des architectures de modèles de Machine Learning adaptées à des problématiques métiers, en sélectionnant les algorithmes pertinents (classification, régression, clustering).
Préparation et traitement des données
Importer, nettoyer, transformer et préparer des jeux de données complexes pour l'entraînement de modèles, en gérant les valeurs manquantes et les variables catégorielles.
Développement et évaluation de modèles ML
Développer et entraîner des modèles de Machine Learning en Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy), évaluer leurs performances avec des métriques appropriées et optimiser leurs hyperparamètres.
Déploiement et interprétation de l'IA
Interpréter les résultats des modèles de Machine Learning, identifier les biais potentiels, et comprendre les bases de l'industrialisation pour un déploiement efficace de solutions IA.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs Python
Analystes de Données
Futurs Spécialistes IA
Ingénieurs Data Junior
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cependant, une base en programmation (Python) et en statistiques est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Un projet personnel ou professionnel à développer en fin de formation
Une évaluation écrite pour mesurer la compréhension des concepts clés
Une présentation des résultats du projet pour évaluer la capacité à appliquer les compétences acquises
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après la formation, il a pu appliquer les concepts de machine learning pour développer un modèle prédictif qui a amélioré l'efficacité de son équipe. »
« Lors d'une réunion, elle a présenté une analyse des données en utilisant des visualisations créées avec Matplotlib, impressionnant ainsi ses collègues. »
Questions fréquentes
- Connaissances de base en programmation (idéalement Python).
- Notions en statistiques et algèbre linéaire seraient un plus.
- Motivation pour apprendre des concepts complexes et les appliquer.
- Pas de prérequis en machine learning.
- Ordinateur portable avec système d'exploitation Windows, macOS ou Linux.
- Accès à une connexion internet stable.
- Navigateur web récent (Chrome, Firefox, Edge).
- Logiciel Python 3.x et environnement de développement (type Jupyter Notebook, Anaconda ou VS Code) seront installés en début de formation.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Cette formation a pour objectif de vous donner les compétences nécessaires pour concevoir, développer et déployer des solutions de machine learning performantes.
Aucun prérequis spécifique, mais une base en programmation (Python) et en statistiques est recommandée.
La performance est évaluée à travers un projet personnel ou professionnel, une évaluation écrite et une présentation des résultats.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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