Formation Devenez Ingénieur Machine Learning : Formation Bootcamp Certifiante en IA
Acquérez les compétences essentielles pour concevoir, développer et déployer des modèles de Machine Learning. Ce bootcamp intensif couvre les algorithmes, le déploiement MLOps et les applications pratiques pour une carrière réussie en IA. Maîtrisez les outils et techniques clés du Machine Learning. Préparez-vous aux défis techniques de l'ingénierie ML.
Concevoir et développer des modèles de Machine Learning performants
Optimiser et évaluer les performances de vos modèles ML
Déployer vos modèles en production avec MLOps
Appliquer les principes de Machine Learning dans des projets réels
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au Machine Learning et Python pour la Data Science
—Présentation des concepts fondamentaux du Machine Learning
—Introduction à Python et ses bibliothèques (NumPy, Pandas)
—Environnement de développement (Jupyter Notebooks, Google Colab)
02
Préparation et Exploration des Données (EDA)
—Analyser les données manquantes et choisir des méthodes de traitement
—Visualiser les distributions de données avec des histogrammes et boxplots
—Détecter et traiter les valeurs aberrantes dans les ensembles de données
—Effectuer une analyse de corrélation pour identifier les relations entre variables
—Utiliser des techniques de normalisation et de standardisation des données
03
Apprentissage Supervisé : Régression Linéaire et Logistique
—Principes de la régression linéaire et ses cas d'usage
—Modèle de régression logistique pour la classification binaire
—Évaluation des modèles de régression et classification
04
Apprentissage Supervisé : Arbres de Décision et Forêts Aléatoires
—Explorer les concepts clés des arbres de décision et leur fonctionnement
—Implémenter des arbres de décision avec Scikit-learn sur des jeux de données réels
—Comparer les performances des arbres de décision et des forêts aléatoires
—Optimiser les hyperparamètres des forêts aléatoires pour améliorer la précision
—Interpréter les résultats des modèles d'arbres de décision à l'aide de visualisations
05
Apprentissage Supervisé : Machines à Vecteurs de Support (SVM) et KNN
—Expliquer le fonctionnement des SVM et leur rôle dans la classification supervisée
—Mettre en œuvre des SVM avec Scikit-learn pour des jeux de données réels
—Comparer SVM et KNN en termes de performances et de complexité
—Implémenter KNN et optimiser son hyperparamètre k pour la précision
—Évaluer les modèles SVM et KNN à l'aide de métriques de classification appropriées
06
Apprentissage Non Supervisé : Clustering (K-Means, DBSCAN)
—Découverte des familles de clustering (K-Means, DBSCAN)
—Applications du clustering : segmentation client, détection d'anomalies
—Évaluation des performances de clustering
07
Réduction de Dimensionnalité (PCA, t-SNE)
—Expliquer le fonctionnement de la PCA pour réduire la dimensionnalité des données
—Appliquer t-SNE pour visualiser des données complexes en 2D ou 3D
—Comparer les avantages et inconvénients de PCA et t-SNE selon les cas d'usage
—Implémenter PCA et t-SNE avec Scikit-learn sur un jeu de données réel
—Interpréter les résultats des réductions de dimensionnalité pour l'analyse de données
08
Optimisation des Modèles et pipelines (Scikit-learn)
—Pipelines de Machine Learning avec Scikit-learn
—Optimisation des hyperparamètres (Grid Search, Random Search)
—Validation croisée et techniques d'évaluation avancées
09
Introduction aux Réseaux de Neurones et Deep Learning (TensorFlow/Keras)
—Fondamentaux des réseaux de neurones artificiels
—Premiers pas avec TensorFlow et Keras
—Réseaux de neurones pour la classification d'images (CNN)
10
Métriques d'Évaluation, Surapprentissage et Sous-apprentissage
—Mesures de performance avancées (ROC, PR Curve, F1-score)
—Identification et gestion du surapprentissage et sous-apprentissage
—Stratégies de régularisation et d'équilibrage des données
11
Déploiement de Modèles ML (MLOps fondamentaux)
—Principes du MLOps et cycle de vie du modèle
—Sérialisation et déploiement de modèles (ex: Flask, FastAPI)
—Monitoring basique de modèles en production
12
Projets Pratiques et Cas d'Usage Avancés
—Application des connaissances sur un projet ML de bout en bout
—Discussion de cas d'usage réels et défis industriels
—Tendances émergentes et perspectives en Machine Learning
—--
—*Compétences**
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation "Devenez Ingénieur Machine Learning" est de concevoir et développer des modèles de Machine Learning performants. Ce module est essentiel pour acquérir les compétences nécessaires à la création de solutions d'intelligence artificielle adaptées aux besoins du marché. Les participants apprendront à utiliser des algorithmes variés, notamment la régression linéaire et logistique, afin de maîtriser les bases de l'apprentissage supervisé.
Un défi fréquent auquel font face les apprenants dans le domaine du Machine Learning est la difficulté à interpréter et à évaluer les performances des modèles. Beaucoup se concentrent sur la complexité algorithmique sans prendre en compte l'importance cruciale de l'évaluation des résultats. Cette approche peut mener à des modèles peu performants et à des erreurs d'interprétation des données, rendant leur application problématique dans des contextes réels.
Cette formation se distingue par son approche pratique et immersive, en intégrant des projets réels tout au long du cursus. Contrairement à d'autres formations qui se concentrent uniquement sur la théorie, nous offrons une expérience concrète en utilisant des jeux de données pertinents. Les participants auront ainsi l'opportunité de déployer leurs modèles en production avec MLOps, un aspect souvent négligé ailleurs, ce qui les prépare efficacement aux exigences du marché.
Pour tirer le maximum de cette formation, nous recommandons aux participants de se familiariser préalablement avec les concepts de base en programmation et en statistiques. Cela leur permettra d'aborder les modules avec une meilleure compréhension et d'interagir plus efficacement lors des sessions pratiques. En restant curieux et engagé durant le bootcamp, chaque apprenant pourra transformer ses nouvelles compétences en atouts concrets dans sa carrière.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data
🎯
Formation Pratique et Immersive
Plongez dans un bootcamp intensif de 21 heures, alliant théorie et projets réels pour développer vos compétences en Machine Learning.
📊
Approche Axée sur les Données
Maîtrisez la préparation et l'exploration des données (EDA) pour garantir des modèles ML robustes et pertinents.
🤖
Modèles Performants
Apprenez à concevoir et développer des modèles de Machine Learning performants, incluant régression, arbres de décision et SVM.
🚀
MLOps pour Production
Déployez vos modèles en production avec des pratiques MLOps, essentielles pour garantir la scalabilité et la maintenance des solutions IA.
🔍
Exploration des Algorithmes
Explorez divers algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, y compris K-Means et DBSCAN, pour diversifier vos compétences.
💡
Formateurs Experts
Bénéficiez de l'expertise de formateurs chevronnés, issus du secteur, pour un apprentissage adapté aux défis actuels de l'IA.
Compétences acquises
Conception de Modèles de Machine Learning
Concevoir et sélectionner des algorithmes de ML adaptés (supervisés, non supervisés, Deep Learning) pour résoudre des problèmes complexes, en intégrant la préparation et l'exploration des données.
Développement et Optimisation de Modèles
Développer et implémenter des modèles de ML avec Python et des bibliothèques telles que Scikit-learn, TensorFlow/Keras, en optimisant leurs performances via l'ajustement d'hyperparamètres et la validation croisée.
Évaluation et Interprétation des Résultats ML
Évaluer rigoureusement les performances des modèles ML à l'aide de métriques clés, identifier et corriger les problèmes de sur/sous-apprentissage, et interpréter les résultats pour des prises de décision éclairées.
Déploiement de Modèles en Production (MLOps)
Préparer et déployer des modèles de Machine Learning en environnement de production, comprendre les bases du MLOps pour assurer le cycle de vie, la maintenance et le monitoring des systèmes d'IA.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Débutants en Data Science / ML
Développeurs / Ingénieurs
Professionnels de la Tech
Étudiants / Chercheurs
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Les participants doivent avoir une bonne compréhension des bases de la programmation et des statistiques.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers des travaux pratiques et des projets
Évaluation finale par un projet individuel ou en équipe
Rétrospective et feed-back réguliers pour ajuster le contenu
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 le bootcamp, un participant a développé un modèle de Machine Learning pour prédire des tendances de consommation, améliorant ainsi les décisions commerciales. »
« Un formé a optimisé ses modèles en production en utilisant des techniques apprises lors de la formation, ce qui a augmenté la précision des résultats. »
Questions fréquentes
Connaissances de base en programmation (idéalement Python)
Notions fondamentales en mathématiques et statistiques (algèbre linéaire, probabilités)
Motivation et intérêt pour le domaine de l'intelligence artificielle et du Machine Learning
Ordinateur portable (Windows, macOS ou Linux) avec au moins 8 Go de RAM
Connexion internet stable et haut débit
Environnement de développement Python (Anaconda recommandé)
Accès à un compte Google (pour Google Colab, recommandé)
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 apprendrez les outils et techniques clés du Machine Learning, notamment TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn et Keras.
Vous travaillerez sur des cas pratiques réels pour développer des modèles de Machine Learning et les déployer en production avec MLOps.
Vous obtiendrez une certification en Intelligence Artificielle, vous améliorerez vos compétences en Machine Learning et augmenterez vos chances de carrière dans ce domaine en pleine expansion.
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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