Mettre en œuvre un projet Machine Learning de A à Z

• Comprendre les étapes clés d’un projet machine learning de la donnée au déploiement
• Structurer une démarche ML alignée avec un besoin métier concret
• Mettre en œuvre un modèle prédictif de manière rigoureuse et responsable

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

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

• Définir une problématique métier adaptée au machine learning
• Identifier, collecter et préparer les données nécessaires au projet
• Nettoyer et transformer les données pour l’entraînement du modèle
• Choisir un modèle adapté selon le type de problème à résoudre
• Construire les jeux d’entraînement, de validation et de test
• Entraîner et ajuster un modèle en limitant le surapprentissage
• Évaluer les performances du modèle avec les bons indicateurs
• Interpréter les résultats et valider leur pertinence métier
• Déployer un modèle dans un environnement opérationnel simple
• Mettre en place une démarche d’amélioration continue et de gouvernance responsable

• Structurer un mini-projet machine learning à partir d’un cas métier
• Identifier les risques et points de vigilance d’un projet ML
• Simuler le choix et la présentation d’un modèle à un décideur métier

• Schéma complet du cycle de vie d’un projet machine learning
• Modèle de fiche projet ML avec objectifs, données et indicateurs
• Check-list de validation d’un projet IA fiable, éthique et reproductible