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Formations Machine Learning

Formation Machine Learning – Niveau Avancé : Maîtrisez l’état de l’art en Intelligence Artificielle

Dominez l’innovation IA pour transformer vos processus métiers et optimiser vos prises de décision stratégiques.

Tout savoir sur votre formation :

En présentiel ou Distanciel

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

Modalité de formation

Formations individuelles sur-mesure
ou Formations Intra entreprise sur-mesure.

Formez-vous selon vos disponibilités !​

Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

Éligible aux Financements

OPCO, Entreprise, France Travail...
Formation non prise en charge par le CPF

Satisfaction Clients

Satisfaction de nos apprenants en 2025 : 98%

Assiduité

Taux d’assiduité : 100%

Contexte de la formation

Vous cherchez à maîtriser les concepts avancés du machine learning ? Vous voulez être à la pointe des dernières innovations et recherches dans ce domaine ? Vous êtes au bon endroit pour donner un nouvel élan à votre carrière, et faire un bond en avant dans l’univers de l’intelligence artificielle.

Aujourd’hui, plus que jamais, l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) sont des outils essentiels pour toute personne travaillant dans le numérique. Ces compétences sont recherchées par les entreprises qui cherchent à optimiser leurs processus, améliorer leurs performances et innover. Le machine learning est devenu un pilier de la transformation numérique. Il permet de résoudre des problèmes complexes, d’analyser et d’interpréter des données massives, tout en respectant les enjeux éthiques et la responsabilité professionnelle liés à leur utilisation. Maîtriser le machine learning, c’est se donner les moyens de se démarquer dans son domaine, d’accélérer sa carrière et de répondre aux attentes des entreprises en matière de compétences spécialisées.

Imaginez-vous capable de comprendre et de mettre en œuvre les dernières techniques de machine learning, prêt à faire face aux défis de l’ère numérique et à propulser votre carrière vers de nouveaux horizons.

Avec EXPERTISME, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous pouvez accéder à une formation de qualité, conçue pour vous fournir les outils nécessaires pour maîtriser l’état de l’art du machine learning. Cette formation s’adresse à vous, dirigeants d’entreprise, responsables informatiques, consultants, responsables de projets Big Data, qui avez une culture informatique générale et qui cherchez à approfondir vos connaissances en IA et ML. Notre Formateur Expert Métier vous guidera à travers les concepts intermédiaires et avancés du machine learning, vous exposera aux dernières innovations et recherches, et vous aidera à développer les compétences pratiques nécessaires pour les appliquer dans des environnements professionnels. Plus qu’une simple formation, c’est une véritable immersion dans le monde du machine learning qui vous attend, une expérience enrichissante et stimulante qui vous permettra de maîtriser les techniques de pointe et de vous adapter aux évolutions du marché.

Chaque minute compte dans le monde numérique en constante évolution. Ne laissez pas passer cette occasion d’améliorer vos compétences et de donner un coup de boost à votre carrière. La formation Machine learning, l’état de l’art d’EXPERTISME est là pour vous accompagner dans votre montée en compétences. Profitez de cette chance pour vous distinguer et aller de l’avant.

Il est temps d’agir. Il est temps de prendre en main votre avenir professionnel et de vous équiper des outils nécessaires pour exceller dans le monde du machine learning. Inscrivez-vous dès maintenant à la formation Machine learning, l’état de l’art d’EXPERTISME et faites un pas de géant vers votre réussite.

En résumé

Cette formation Machine Learning de niveau avancé vous plonge au cœur de l’état de l’art en Intelligence Artificielle. Vous y structurez votre vision stratégique, renforcez vos compétences techniques et apprenez à piloter des projets ML concrets, performants et responsables, du cadrage au déploiement en production.

Ce que cette formation va réellement changer pour vous :
• Comprendre en profondeur les concepts avancés du Machine Learning et leur lien avec le Big Data, les statistiques et la data science.
• Analyser, préparer et exploiter des données massives et hétérogènes pour alimenter des modèles performants.
• Maîtriser les principaux algorithmes de Machine Learning, du supervisé au Deep Learning, et savoir les évaluer.
• Structurer et piloter un projet Machine Learning de bout en bout, jusqu’à la mise en production et la maintenance.
• Intégrer les enjeux éthiques, juridiques et organisationnels pour un déploiement responsable de l’IA en entreprise.

14 heures soit 2 jours

4.400€ HT / Personne

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Référence : IA-88580

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Tarif : Sur Devis

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à partir de 4 collaborateurs
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À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à un éventail de professionnels souhaitant approfondir leur compréhension et leur maîtrise du Machine Learning. Elle est particulièrement pertinente pour les dirigeants d’entreprise, tels que les CEO, COO, CFO, SG et DRH, qui cherchent à comprendre comment le Machine Learning peut transformer leur organisation.

Les DSI et CDO qui souhaitent développer leurs compétences techniques et stratégiques dans ce domaine y trouveront également leur compte.

Les responsables informatiques, les consultants et les responsables de projets Big Data qui souhaitent actualiser leurs connaissances et rester à la pointe de l’évolution technologique y trouveront également un contenu riche et pertinent.

Cette formation est idéale pour tout professionnel soucieux de rester en phase avec les progrès technologiques et désireux d’exploiter le potentiel du Machine Learning.

Pré-requis

Avoir une culture informatique générale solide
Posséder des notions fondamentales en probabilités et statistiques
Être à l’aise avec les outils numériques et les logiciels de traitement de données
Être muni d’un ordinateur relié à Internet, équipé d’une caméra, d’un micro et d’un haut-parleur pour suivre les sessions de formation en direct
Être prêt à consacrer du temps à l’apprentissage en dehors des heures de formation pour approfondir les concepts et pratiques présentés
Avoir une motivation et un intérêt pour l’apprentissage des nouvelles technologies et des méthodes d’analyse de données.

Objectifs

  • Décrypter les bases du Machine Learning, ses principaux concepts et son évolution en lien avec le Big Data
  • Analyser et mettre en perspective les différentes étapes de la chaîne de traitement de la donnée grâce à l’apprentissage automatique
  • Évaluer et identifier les compétences requises pour la mise en place d’un projet Machine Learning, afin d’optimiser le recrutement ou la formation des profils adéquats
  • Élaborer une stratégie efficace pour la réussite d’un projet Machine Learning, en prenant en compte les facteurs clés de succès
  • Comprendre et évaluer les enjeux potentiels de l’implémentation du Machine Learning, en mettant en avant les bénéfices attendus et en illustrant par des exemples concrets d’usage.

Programme

  • 1. HISTOIRE DU MACHINE LEARNING ET CONTEXTE DU BIG DATA

    • Comprendre les concepts d’Intelligence Artificielle et d’apprentissage automatique (machine learning)
    • Le lien entre le Machine Learning, les mathématiques, les statistiques (inférentielles), le data mining et la data science
    • Évolution de l’analyse descriptive à l’analyse prédictive puis prescriptive
    • Exemples d’applications du Machine Learning (moteurs de recherche, détection des spams, lecture des chèques)
    • Présentation de la typologie des algorithmes de Dominique CARDON
    • Introduction à la communauté Data Science et aux challenges Kaggle
  • 2. LES DONNÉES À DISPOSITION : COLLECTE ET PRÉPARATION

    • Comprendre les données structurées, semi-structurées et non structurées
    • Nature statistique des données (qualitatives ou quantitatives)
    • Les objets connectés (IoT) et le streaming de données
    • Opportunités et limites de l’Open Data
    • Identification des corrélations, problème de la multicolinéarité
    • Réduction des dimensions par Analyse des Composantes Principales
    • Détection et correction des valeurs aberrantes
    • Introduction aux ETL (Extract Transform Load)
    • Introduction au Web scraping
  • 3. LES OUTILS DU MARCHÉ POUR LE TRAITEMENT DE LA DONNÉE ET LE MACHINE LEARNING

    • Présentation des logiciels traditionnels (SAS, SPSS, Stata) et leur ouverture à l’Open Source
    • Comparaison entre Python et R, les deux leaders Open Source
    • Plateformes Cloud (Azure, AWS, Google Cloud Platform) et solutions SaaS (IBM Watson, Dataïku)
    • Nouveaux postes en entreprises : data engineer, data scientist, data analyst, etc.
    • Les API en ligne (IBM Watson, Microsoft Cortana Intelligence…)
    • Introduction aux chatbots (agents conversationnels)
  • 4. LES DIFFÉRENTS TYPES D'APPRENTISSAGE EN MACHINE LEARNING

    • Apprentissage supervisé : répéter un exemple
    • Apprentissage non supervisé : découvrir les données
    • Online (Machine) Learning par opposition aux techniques batch
    • Reinforcement learning : optimisation d’une récompense
    • Autres types d’apprentissage (par transfert, séquentiel, actif…)
    • Illustrations (moteurs de recommandation…)
  • 5. LES ALGORITHMES DU MACHINE LEARNING

    • Comprendre la régression linéaire simple et multiple et leurs limites
    • Régression polynomiale (LASSO) et les séries temporelles
    • Régression logistique et applications en scoring
    • Classification hiérarchique et non hiérarchique (KMeans)
    • Classification par arbres de décision et approche Naïve Bayes
    • Ramdom Forest (développement des arbres de décision)
    • Gradiant Boosting, Réseaux de neurones et Machine à support de vecteurs
    • Deep Learning : exemples et raisons du succès actuel
    • Text Mining : analyse des corpus de données textuelles
  • 6. PROCÉDURE D'ENTRAÎNEMENT ET D'ÉVALUATION DES ALGORITHMES

    • Séparation du jeu de données : entraînement, test et validation
    • Techniques de bootstrap (bagging)
    • Exemple de la validation croisée
    • Définition d’une métrique de performance
    • Descente de gradient stochastique (minimisation de la métrique)
    • Courbes ROC et de lift pour évaluer et comparer les algorithmes
    • Matrice de confusion : faux positifs et faux négatifs
  • 7. MISE EN PRODUCTION D'UN ALGORITHME DE MACHINE LEARNING

    • Description d’une plateforme Big Data
    • Principe de fonctionnement des API
    • Du développement à la mise en production
    • Stratégie de maintenance corrective et évolutive
    • Évaluation du coût de fonctionnement en production
  • 8. ASPECTS ÉTHIQUES ET JURIDIQUES LIÉS À L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

    • Missions de la CNIL et évolutions à venir
    • Droit d’accès aux données personnelles
    • Propriété intellectuelle des algorithmes
    • Nouveaux rôles dans l’entreprise : Chief Data Officer et Data Protection Officer
    • Impartialité des algorithmes
    • Attention au biais de confirmation
    • Les secteurs et les métiers touchés par l’automatisation

Version 5. Mise à jour le 01/01/2026
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pourquoi choisir EXPERTISME ?

EXPERTISME privilégie une approche 100 % opérationnelle, orientée résultats et adaptée à votre contexte.

Choisir EXPERTISME pour votre formation Machine Learning – Niveau Avancé, c’est :

• Bénéficier de Formateurs Experts Métiers soigneusement sélectionnés, spécialistes du Machine Learning avec plus de 7 ans d’expérience, intervenant régulièrement sur des projets IA concrets en entreprise.
• Profiter d’une pédagogie orientée cas réels : démonstrations, exemples issus de différents secteurs, retours d’expérience, bonnes pratiques et erreurs à éviter.
• Accéder à un contenu structuré pour des profils à responsabilités (direction, DSI, CDO, managers IT, chefs de projet, consultants) qui doivent décider, arbitrer et piloter, pas seulement exécuter.
• Disposer d’un cadre de formation certifié QUALIOPI, garantissant la qualité des méthodes, des supports, du suivi et de l’évaluation des acquis.
• Avancer avec un fil conducteur clair : relier en permanence les concepts avancés de Machine Learning aux enjeux métier, financiers, organisationnels, éthiques et juridiques de votre organisation.
• Bénéficier d’un accompagnement pédagogique qui favorise les échanges, les questions et l’adaptation aux cas concrets des participants.

Notre mission: vous rendre autonome, efficace et rentable dans la maîtrise et l’application de Machine Learning.

Quelle formation est faite pour vous selon votre problématique ?

Vous ne savez pas quelle formation choisir ? Identifiez votre situation ci-dessous :

Votre
besoin
Formation
complémentaire
Vos
bénéfices
Comprendre les fondations théoriques et pratiques du Machine Learning avant d’aborder des cas très avancés. Formation Machine Learning - Niveau Avancé : Maîtrisez les fondamentaux Acquérir un socle solide sur les concepts, les principaux algorithmes et les bonnes pratiques avant de monter vers l’état de l’art et les projets complexes.
Évaluer les risques liés aux produits d’IA et sécuriser juridiquement et opérationnellement les projets Machine Learning. Formation Data Science et Machine Learning : Evaluer et maîtriser les risques liés aux produits d'Intelligence Artificielle Approfondir la dimension risque, conformité, biais et responsabilité pour cadrer vos projets IA et rassurer direction, métiers et régulateurs.
Industrialiser le Machine Learning à grande échelle, structurer les pipelines et automatiser le cycle de vie des modèles. Formation Machine Learning - Niveau Avancé : MLOps et Spark Découvrir comment combiner Spark, MLOps et bonnes pratiques d’ingénierie pour déployer et maintenir des modèles en production à forte volumétrie.
Mettre en place des pratiques MLOps robustes pour fiabiliser, surveiller et mettre à jour vos modèles dans le temps. Formation Machine Learning : Adopter les bonnes pratiques MlOps Structurer vos processus de déploiement, monitoring, versioning et gouvernance des modèles pour une IA durable et maîtrisée.
Monter en compétences sur les principaux Cloud (AWS, Azure, Google Cloud) et les outils clés (Python) pour vos projets ML. Formation Machine Learning : Maîtrisez AWS, Azure, Python et Google Cloud Savoir tirer parti des services managés, des environnements Cloud et de Python pour accélérer le développement et le déploiement de vos solutions Machine Learning.

Formation Machine Learning – Niveau Avancé : Maîtrisez l’État de l’Art en Intelligence Artificielle disponible partout en France

Chaque année, de nombreux professionnels se forment avec EXPERTISME.
Nos Formateurs Experts Métiers interviennent en individuel sur-mesure ou en intra entreprise-sur-mesure régulièrement dans :
• L’un de nos 54 centres à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Toulouse, Marseille, Nice…
• Directement dans votre entreprise partout en France.
• En distanciel par visioconférence.
• Mais aussi à Grenoble, Foix.
Découvrir nos centres de formation

Points forts de la formation

  • Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
  • Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
  • Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
  • Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
  • Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
  • Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
  • La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
  • Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

FAQ – Questions fréquentes sur notre formation

  • La formation est-elle accessible en distanciel ?

    Oui, la formation est disponible en distanciel par visioconférence ce qui vous permet d’enregistrer et de conserver un support vidéo de votre formation en plus du support de formation.

  • Quel niveau technique est requis pour suivre cette formation Machine Learning avancée ?

    Il est recommandé de disposer d’une culture informatique générale solide et de notions fondamentales en probabilités et statistiques. Vous devez également être à l’aise avec les outils numériques et les logiciels de traitement de données. La formation n’exige pas d’être data scientist, mais vise des profils capables de comprendre, piloter et challenger des projets Machine Learning.

  • Les formateurs sont-ils de véritables experts en Machine Learning ?

    Nos Formateurs Experts Métiers sont des experts avec en moyenne plus de 7 ans d’expérience. Ils interviennent régulièrement sur des projets IA et Machine Learning en entreprise, ce qui garantit une approche concrète, illustrée par des cas réels et des bonnes pratiques opérationnelles.

  • La formation comporte-t-elle des cas pratiques ou uniquement de la théorie ?

    La formation alterne apports théoriques, illustrations concrètes, études de cas et échanges avec le formateur. L’objectif est de vous permettre de relier immédiatement les concepts avancés de Machine Learning à des situations réelles : projets Big Data, moteurs de recommandation, scoring, automatisation, détection d’anomalies, etc.

  • Cette formation convient-elle à des dirigeants ou managers non développeurs ?

    Oui, la formation est particulièrement adaptée aux dirigeants, DSI, CDO, responsables informatiques, consultants et chefs de projets qui souhaitent comprendre, cadrer et piloter des projets Machine Learning sans nécessairement coder eux-mêmes au quotidien. Elle vous donne les clés pour dialoguer avec les équipes techniques, prendre des décisions éclairées et sécuriser vos investissements en IA.

Approche pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Délai d’accès à la formation
Nous accusons réception de toute demande sous 48 heures ouvrées. Le délai moyen d’accès à nos formations est de 30 jours à compter de la réception du dossier d’inscription complet. Ce délai peut varier selon le mode de financement :
  • Financement direct entreprise : environ 30 jours
  • Financement OPCO : environ 4 à 6 semaines, sous réserve d’accord de prise en charge
Ces délais sont indicatifs et peuvent varier en fonction du planning du formateur, du profil du bénéficiaire ou du caractère sur-mesure de la formation. Pour toute demande urgente, contactez-nous directement.
Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Prêt à maîtriser cette Formation Machine Learning – Niveau Avancé : Maîtrisez l’État de l’Art en Intelligence Artificielle ?

N’attendez pas pour vous former dans un de nos 54 centres à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux et Toulouse, mais aussi directement en entreprise partout en France ou à Grenoble, Foix.
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