Formation Maîtriser le Machine Learning : Méthodes et Applications Pratiques

Introduction au Machine Learning et à l'IA

• —Définition et historique du Machine Learning (ML) et de l'IA
• —Types de Machine Learning : supervisé, non supervisé, par renforcement
• —Place du ML dans le domaine de la science des données
• —Vocabulaire clé : données, features, modèles, prédictions
• —Études de cas réelles et applications métiers

Fondamentaux Mathématiques et Statistiques pour le ML

• —Rappels d'algèbre linéaire essentielle (vecteurs, matrices)
• —Statistiques descriptives : moyenne, médiane, écart-type, variance
• —Probabilités : distribution de probabilité, variables aléatoires
• —Corrélation et causalité en ML
• —Introduction à l'optimisation (descente de gradient)

Préparation et Exploration des Données

• —Types de données : numériques, catégorielles, textuelles
• —Collecte et importation des données (CSV, SQL, etc.)
• —Nettoyage des données : valeurs manquantes, outliers
• —Transformation des données : normalisation, standardisation
• —Visualisation exploratoire des données (EDA)

Introduction au Machine Learning Supervisé

• —Principe du ML supervisé : apprentissage à partir de données labellisées
• —Régression vs Classification : quand utiliser quoi ?
• —Métriques d'évaluation pour la régression (MSE, RMSE, R²)
• —Métriques d'évaluation pour la classification (Accuracy, Précision, Rappel, F1-score)
• —Introduction à la validation croisée

Algorithmes de Régression Linéaire et Logistique

• —Différencier les cas d'usage de la régression linéaire et logistique
• —Interpréter les coefficients des modèles de régression pour l'analyse des résultats
• —Implémenter des modèles de régression avec des bibliothèques Python (scikit-learn)
• —Évaluer la performance des modèles de régression avec des métriques appropriées
• —Optimiser les modèles de régression par la régularisation et le tuning des hyperparamètres

Arbres de Décision et Forêts Aléatoires

• —Principe et construction d'un arbre de décision
• —Avantages et inconvénients des arbres (overfitting)
• —Méthodes d'ensemble : bagging et random forest
• —Fonctionnement et avantages des forêts aléatoires
• —Importance des variables dans les modèles arborescents

Introduction au Machine Learning Non Supervisé

• —Principe du ML non supervisé : découverte de motifs cachés
• —Cas d'usage : segmentation client, détection d'anomalies
• —Comparaison supervisé vs non supervisé
• —Introduction aux problématiques de clustering
• —Introduction aux problématiques de réduction de dimensionnalité

Algorithmes de Clustering : K-Means et Hiérarchique

• —Algorithme K-Means : principe, choix du nombre de clusters (méthode du coude)
• —Implémentation et interprétation des résultats du K-Means
• —Clustering hiérarchique : dendrogrammes et agrégation
• —Comparaison K-Means et clustering hiérarchique
• —Applications pratiques du clustering

Réduction de Dimensionnalité : PCA

• —Problématique de la haute dimensionnalité (curse of dimensionality)
• —Principe de l'Analyse en Composantes Principales (PCA)
• —Calcul et interprétation des composantes principales
• —Utilisation de PCA pour la visualisation et la réduction de bruit
• —Applications de PCA en préparation de données

Validation et Optimisation des Modèles ML

• —Biais et Variance : le compromis fondamental en ML
• —Overfitting et Underfitting : identification et solutions
• —Techniques de validation croisée avancées (Stratified K-Fold)
• —Tuning des hyperparamètres (Grid Search, Random Search)
• —Pipelines de Machine Learning pour l'automatisation

Principes d'Évaluation de Projets ML et Éthique

• —Structuration d'un projet de Machine Learning (cycle de vie CRISP-DM)
• —Évaluation de la performance des modèles en conditions réelles
• —Interprétabilité des modèles (limitations des boîtes noires)
• —Introduction aux biais algorithmiques et à l'éthique de l'IA
• —Bonnes pratiques de développement et de déploiement

Mise en Pratique et Cas d'Usage Avancés

• —Récapitulatif des concepts clés et des flux de travail ML
• —Présentation de méthodes avancées (Introduction aux réseaux de neurones)
• —Exploration de bibliothèques et frameworks ML (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)
• —Étude de cas métier complète de A à Z : problème, données, modélisation, évaluation
• —Conseils pour le déploiement et la maintenance des modèles

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Avoir une bonne logique et une approche structuréeMaîtrise de l'anglais technique (documentation)Bases en mathématiques et/ou statistiquesConnaissances générales en informatique

Un ordinateur avec un système d'exploitation récent (Windows 10+, macOS, Linux)Accès stable à internet (fibre haut débit recommandée)Un navigateur web à jour (Chrome, Firefox, Edge)Un éditeur de texte ou IDE (VS Code, Jupyter, PyCharm)Des logiciels spécifiques potentiellement requis (Python, librairies ML), informations fournies avant la 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.

Vous découvrirez les méthodes clés du Machine Learning, notamment la préparation et l'exploration des données, l'implémentation et l'évaluation de modèles ML, ainsi que les fondamentaux de l'intelligence artificielle.

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.