Mettre en œuvre un projet Machine Learning de A à Z

Objectifs

Comprendre les étapes clés de conception, de développement et de déploiement d’un projet machine learning
Savoir structurer une démarche projet en data science en lien avec un besoin métier concret
Identifier les outils, méthodes et compétences nécessaires à chaque phase du cycle de vie
Adopter une approche rigoureuse, itérative et éthique dans la mise en œuvre d’un modèle prédictif

Participants

Chefs de projet, analystes, data enthusiasts, développeurs, consultants, professionnels métiers impliqués dans des projets IA/data

Pré-requis

Connaissances de base en machine learning ou en gestion de projet data

Programme

Clarifier le problème métier à résoudre et formuler une problématique prédictive claire.
Identifier et collecter les données nécessaires au projet à partir des sources internes ou externes.
Nettoyer, transformer et préparer les données pour les rendre exploitables par un modèle ML.
Choisir un modèle adapté selon la nature du problème : classification, régression, clustering.
Séparer les données en jeux d’entraînement et de test pour évaluer la robustesse du modèle.
Entraîner le modèle en ajustant ses paramètres et en évitant le surapprentissage.
Évaluer les performances à l’aide d’indicateurs comme l’accuracy, le rappel, la précision ou l’AUC.
Interpréter les résultats et valider la pertinence métier des prédictions produites.
Implémenter le modèle dans un environnement opérationnel (API, dashboard, outil métier).
Mettre en place une boucle d’amélioration continue avec de nouvelles données ou corrections.
Intégrer les enjeux de gouvernance, de sécurité, de biais et de transparence tout au long du projet.
Documenter chaque étape pour assurer la reproductibilité et la montée en compétence des équipes.
Piloter le projet en lien étroit avec les parties prenantes techniques et métiers.

Exercices pratiques

Structurer un mini-plan de projet ML à partir d’un cas métier réel ou simulé
Identifier les risques et les points de vigilance à chaque étape d’un projet ML
Simuler le choix d’un modèle et justifier la démarche auprès d’un décideur non-technique
Prototyper un tableau de bord simple avec des résultats de prédiction simulés

Aptibox

Schéma du cycle de vie d’un projet machine learning étape par étape
Modèle de fiche projet ML : objectif, données, indicateurs, livrables
Liste d’outils et plateformes pour mener un projet ML de bout en bout (Kaggle, Colab, Dataiku, etc.)
Check-list de validation d’un projet IA responsable et reproductible

Référence

IAF149

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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Ces modules de 2h sont valables pour nos 5000 aptitudes ( = ateliers de formation 100% sur mesure allant à l’essentiel, tous thèmes confondus, sur tous nos catalogues management, RH, communication, développement personnel, commercial…) et valables également sur toutes nos prestations (séances de coaching, bilan de compétences , feedback 360°, codéveloppement…).

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