À qui cette formation à l’apprentissage automatique s’adresse-t-elle ?

Ce cours s’adresse aux chefs de produit, responsables des opérations et des finances, fondateurs et à toute personne chargée d’approuver ou d’acheter un système d’apprentissage automatique, ou de travailler avec celui-ci. Vous pouvez être amené à examiner le modèle de prédiction de l’attrition d’un fournisseur, à décider si un projet de prévision mérite un financement ou à expliquer à des clients une fonctionnalité fondée sur l’apprentissage automatique.

À qui cette formation à l’apprentissage automatique ne s’adresse-t-elle pas ?

Cette formation ne s’adresse pas aux personnes qui travaillent déjà comme ingénieurs en apprentissage automatique ou spécialistes de la science des données et recherchent une formation spécialisée avancée. Le parcours principal ne comporte pas de démonstrations mathématiques, et les leçons facultatives de programmation en Python partent de zéro plutôt que d’un niveau de recherche. Si vous souhaitez vous former à temps plein pour exercer un métier dans l’apprentissage automatique, cherchez un module universitaire ou une formation intensive axée sur l’ingénierie ; cette formation ne garantit aucun emploi. Elle s’adresse aux personnes qui travaillent aux côtés de ces spécialistes, ainsi qu’à toute personne souhaitant faire ses premiers pas par la pratique.

Que vais-je apprendre, module par module ?

Les modules construisent une représentation cohérente de l’apprentissage automatique, puis l’appliquent à des décisions auxquelles vous êtes réellement confronté.

1. Ce qu’est l’apprentissage automatique

Apprendre à reconnaître des régularités à partir d’exemples plutôt que d’écrire des règles, et comprendre la différence avec l’IA générative et l’automatisation simple.

2. Les données d’entraînement

Étiquettes, caractéristiques et historique : pourquoi la qualité d’un modèle dépend des exemples sur lesquels il a été entraîné.

3. Modèles et prédictions

La classification, la prédiction de valeurs numériques et le classement, expliqués à l’aide d’exemples professionnels plutôt que d’équations.

4. Évaluation et surapprentissage

Les données de test, la différence entre exactitude, précision et rappel en termes simples, et les raisons pour lesquelles un modèle parfait lors des tests peut échouer en conditions réelles.

5. Biais et dérive

Comment les données historiques perpétuent les inégalités, et pourquoi les modèles deviennent moins performants à mesure que les clients et les marchés évoluent.

6. Cadrer un projet d’apprentissage automatique et poser les bonnes questions

Définir la décision à prendre, l’indicateur de réussite et le coût des erreurs, ainsi que les questions à poser aux prestataires et aux équipes.

Comment le parcours personnalisé s’adapte-t-il à moi ?

Le bilan de positionnement détermine si vous découvrez le sujet ou avez déjà assisté à des démonstrations de fournisseurs, ainsi que les décisions que vous prenez. Les exemples d’un chef de produit portent sur les fonctionnalités de recommandation et de classement ; ceux d’un responsable financier, sur les prévisions et les alertes de fraude. Si vous savez déjà expliquer la différence entre données d’entraînement et données de test, vous passez directement à l’évaluation.

Que vais-je mettre en pratique ?

Vous vous entraînez à lire des travaux d’apprentissage automatique, à en définir les objectifs et à les examiner de façon critique. Les tâches sont notées selon une grille d’évaluation consultable et donnent lieu à des commentaires précis. Vous pouvez demander la révision d’une note.

Exemple de tâche : Lumen Ledger, un éditeur de logiciels fictif, découvre le modèle de prédiction des départs de clients d’un fournisseur, qui affiche une exactitude de 95 pour cent. En réalité, seuls 4 pour cent des clients partent. Vous expliquez pourquoi ce taux d’exactitude ne dit pas grand-chose à lui seul et listez les informations que vous demanderiez à la place. La grille d’évaluation vérifie que vous repérez qu’en prédisant « aucun départ » pour tous les clients, on obtiendrait 96 pour cent, que vous demandez combien de clients réellement partis le modèle détecte, quelles données ont servi aux tests et à quelle fréquence le modèle sera réentraîné.

Combien de temps dure la formation à l’apprentissage automatique ?

Chaque leçon dure de 10 à 15 minutes. La durée de votre parcours dépend de votre test de positionnement et de votre régularité d’apprentissage : il n’y a donc pas de total d’heures fixe. Les personnes qui maîtrisent déjà les données et les statistiques progressent souvent plus vite dans les premiers modules.

Qu’est-ce que j’obtiens à la fin ?

Vous terminez par une évaluation pratique finale : examiner une proposition de projet d’apprentissage automatique et rédiger une courte note de décision. Sa réussite donne droit à un certificat reconnu portant sur les fondamentaux de l’apprentissage automatique pour les professionnels. Il ne s’agit pas d’une qualification accréditée et il ne certifie pas de compétences d’ingénierie.

Combien cela coûte-t-il ?

Les bases de l’apprentissage automatique sont incluses dans chaque formule. La formule individuelle coûte USD 79 par mois ou USD 790 par an. La formule équipe coûte USD 189 par mois ou USD 1,890 par an pour un maximum de 3 membres, puis USD 49 par mois ou USD 490 par an pour chaque membre supplémentaire. Les équipes de 25 personnes ou plus bénéficient d’un tarif dégressif. Vous commencez par un essai gratuit de 7 jours, sans carte bancaire.