Identifier les données pertinentes pour la prévision
Développer des modèles prédictifs
Évaluer la performance des modèles
Intégrer les prévisions dans la prise de décision
Programme détaillé
4 modules · 28 heures
01
Introduction au machine learning
—Définitions et principes
—Différents types d'algorithmes
—Cas d'utilisation en logistique
02
Collecte et préparation des données
—Sources de données
—Nettoyage et transformation
—Sélection de caractéristiques
03
Développement de modèles
—Choix des algorithmes
—Entraînement des modèles
—Validation et test
04
Intégration des résultats
—Interprétation des résultats
—Mise en œuvre des prévisions
—Amélioration continue
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de développer des modèles prédictifs adaptés aux besoins spécifiques de votre entreprise. En apprenant à identifier les données pertinentes pour la prévision, vous serez en mesure de créer des solutions sur mesure qui répondent aux défis logistiques auxquels vous faites face. Ce savoir-faire est essentiel pour optimiser les flux et améliorer la réactivité de votre organisation.
Un défi courant rencontré par les apprenants dans le domaine du machine learning appliqué à la logistique est la difficulté à interpréter les résultats des modèles prédictifs et à les intégrer efficacement dans le processus décisionnel. Cette confusion peut entraîner des décisions basées sur des données mal interprétées ou des modèles mal adaptés, ce qui nuit à l'efficacité opérationnelle.
Cette formation se distingue par son approche pratique et adaptée à un contexte logistique. Contrairement à d'autres programmes, nous mettons l'accent sur l'intégration des prévisions dans la prise de décision, fournissant ainsi des outils concrets et des méthodes éprouvées pour transformer des données en actions stratégiques. Vous apprendrez à développer des modèles en tenant compte des spécificités de votre secteur, ce qui facilite l'application immédiate des concepts.
Pour maximiser les bénéfices de cette formation, il est conseillé de préparer en amont des cas d'utilisation spécifiques de votre entreprise que vous souhaiteriez aborder. Cela favorisera des échanges enrichissants avec le formateur et facilitera l'application directe des techniques apprises. Soyez proactif et impliqué, car votre engagement sera la clé pour transformer les connaissances acquises en résultats tangibles dans votre environnement professionnel.
Pourquoi choisir cette formation en logistique & transport
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Intelligence Artificielle
Découvrez comment l'IA révolutionne la logistique.
📈
Prévision des flux
Apprenez à anticiper les besoins grâce au machine learning.
📊
Analyse de données avancée
Maîtrisez les outils d'analyse pour des décisions éclairées.
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Innovation continue
Restez à la pointe des nouvelles technologies logistiques.
Compétences acquises
Compréhension des concepts de machine learning
Capacité à expliquer les principes fondamentaux du machine learning et son application dans la prévision des flux logistiques.
Identification des données pertinentes
Savoir sélectionner et évaluer les données nécessaires pour alimenter des modèles de prévision efficaces.
Développement de modèles prédictifs
Être capable de concevoir et de mettre en œuvre des modèles de machine learning adaptés aux besoins spécifiques de prévision.
Évaluation de la performance des modèles
Utiliser des métriques appropriées pour mesurer et interpréter la performance des modèles prédictifs développés.
Intégration des prévisions dans la prise de décision
Appliquer les résultats des modèles prédictifs pour optimiser les processus décisionnels au sein de l'entreprise.
Préparation des données pour le machine learning
Maîtriser les techniques de nettoyage et de transformation des données afin de les rendre exploitables pour le machine learning.
Utilisation d'outils et de frameworks de machine learning
Être en mesure d'utiliser des outils et bibliothèques spécifiques pour développer et évaluer des modèles de machine learning.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Data Scientists
Planificateurs
Prérequis
Aucun prérequis technique en IA n'est requis.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue pendant la formation
Quiz et exercices pratiques pour mesurer la compréhension
Bilan final avec le formateur
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 avoir suivi la formation, un participant a développé un modèle prédictif qui a amélioré la précision des prévisions logistiques. »
« Un membre de l'équipe a intégré les résultats du machine learning dans le processus décisionnel, permettant de mieux anticiper les besoins futurs. »
Questions fréquentes
Elle s'adresse aux data scientists et planificateurs en logistique.
Oui, elle inclut des ateliers pratiques sur des cas réels.
Une connaissance de base en data science est recommandée.
La formation dure 4 jours.
La méthode d'apprentissage repose sur une approche mixte combinant des sessions théoriques et des travaux pratiques. Les participants sont amenés à explorer les concepts de machine learning à travers des études de cas réels et des exercices pratiques, favorisant ainsi l'application immédiate des connaissances acquises.
La formation est structurée sur une durée totale de 28 heures, réparties sur plusieurs jours. Chaque module est conçu pour inclure des sessions théoriques de 50 % du temps et des travaux pratiques de 50 %, permettant aux participants de consolider leur apprentissage par la mise en application directe des concepts abordés.
Les participants auront accès à des outils de machine learning couramment utilisés tels que Python, ainsi que des bibliothèques comme Scikit-learn et Pandas. Des plateformes de visualisation de données pourront également être utilisées pour aider à l'évaluation des performances des modèles développés.
Il est recommandé d'avoir une solide compréhension des concepts de base en statistiques et en programmation, ainsi qu'une expérience préalable en analyse de données et en logistique.
Vous serez capable de comprendre les concepts fondamentaux du machine learning, d'identifier et de préparer les données pertinentes, de développer des modèles prédictifs, d'évaluer leur performance et d'intégrer ces prévisions dans la prise de décision.
Cette formation est destinée aux Data Scientists et aux planificateurs travaillant dans le domaine de la logistique et du transport. Elle est dispensée en intra-entreprise sur une durée de 28 heures.
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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