Formation Professionnelle : Machine learning – comprendre, expérimenter et déployer des modèles prédictifs au service de la performance

Centre de formation certifié Qualiopi – Formation éligible au financement CSF

À propos de la formation

Le Machine Learning n’est plus réservé aux data scientists. Il est aujourd’hui accessible à toute organisation souhaitant exploiter ses données pour anticiper, automatiser et améliorer ses décisions. Cette formation permet d’acquérir les bases théoriques et pratiques du ML, que l’on soit développeur ou professionnel métier, afin de concevoir ou piloter des projets d’analyse prédictive à forte valeur ajoutée.

L’approche pédagogique est adaptée aux profils techniques et non-techniques, avec des outils et des exemples concrets liés à l’optimisation des performances internes.

Objectifs

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

Comprendre le fonctionnement du Machine Learning et ses cas d’usage
Expérimenter des modèles simples sur des outils adaptés à leur niveau
Interpréter les résultats pour orienter les décisions métiers
Collaborer efficacement avec les équipes data/science
Participer à la mise en place d’une démarche data-driven dans l’organisation

Contenu de la formation

Module 1

Introduction au Machine Learning : Qu’est-ce que le Machine Learning ? Supervisé vs non supervisé. De la donnée brute à l’insight : les étapes clés d’un projet ML. Exemples B2B : prévision des ventes, segmentation clients, détection d’anomalies

Module 2

Approche non-développeur : outils no-code et automatisés : Initiation à Google AutoML, Microsoft Azure ML, Dataiku, Teachable Machine. Créer un modèle en quelques clics à partir de données métiers. Interpréter des résultats pour orienter les actions

Module 3

Approche développeur (niveau débutant à intermédiaire) : Manipulation de données avec Python (Pandas, NumPy). Construction de modèles avec Scikit-Learn. Introduction aux modèles avancés (forêts aléatoires, régressions, clustering)

Module 4

Bonnes pratiques & cas pratiques par service : RH : prédiction du turnover / scoring de CV. Marketing : scoring leads & recommandations. Finance : évaluation de risque / détection de fraudes. Logistique : prévision de la demande, optimisation des stocks

Module 5

Évaluation, déploiement & gouvernance : Évaluer un modèle (précision, rappel, AUC…). Notions de MLOps et automatisation. Défis éthiques et gouvernance des algorithmes dans un cadre pro

Méthodologie

En intra-entreprise : personnalisée selon les rythmes de travail et outils de l’équipe
En inter-entreprises : approche individuelle, adaptable à tout poste

Approche :

Alternance d’apports théoriques, de démonstrations et d’ateliers
Accès à une boîte à outils (guides, tutoriels, templates de projet ML)
Utilisation de cas concrets métiers issus de secteurs variés

Certification & reconnaissance

Attestation officielle remise à chaque participant
Formation éligible à une prise en charge jusqu’à 70 % via le Contrat Spécial de Formation (CSF)
Organisme de formation certifié Qualiopi, garantissant la qualité et la conformité des prestations

Public Cible

Managers métiers souhaitant piloter un projet IA
Développeurs et analystes cherchant à s’initier au ML
Chefs de projets innovation, transformation ou data
Équipes métiers en charge d’indicateurs ou de données

Avantages

Acculturation à la data science pour un pilotage plus stratégique
Premiers cas d’usage internes testés et opérationnels
Gain de temps et de précision dans les processus de décision
Meilleure collaboration entre les pôles métiers et techniques

Cette formation représente un investissement stratégique pour les entreprises du secteur GIAC (agroalimentaire, industrie, hôtellerie, textile, secteur tertiaire…) et les organisations cherchant à optimiser leur plan de formation, en particulier au Maroc.

Formation éligible au financement

jusqu’à 70% de finacement via les contrats spéciaux de formation (CSF),

si intégrée à votre plan de formation

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