Intégrer le Machine Learning en entreprise : méthodes et bonnes pratiques : programme complet | Moncomptepersonneldeformation

La transformation des métiers accélère. La formation Intégrer le Machine Learning en entreprise : méthodes et bonnes pratiques vous donne les compétences pour rester dans la course.

Cette formation professionnelle d'une journée vise à outiller les professionnels dans l'application concrète du Machine Learning au sein de leur organisation. Sans prérequis techniques avancés, elle présente les concepts-clés, les outils accessibles et les étapes critiques pour évaluer la pertinence d'un projet, choisir les bonnes solutions et encadrer leur déploiement. À travers des cas concrets et des exercices pratiques, les participants apprennent à distinguer les algorithmes adaptés à leur contexte, à interpréter les résultats et à anticiper les contraintes légales et éthiques. L'objectif est de rendre autonome les équipes dans la définition de projets simples ou intermédiaires, tout en sécurisant leur intégration dans les processus existants.

Objectifs

• Comprendre les fondamentaux du Machine Learning et son applicabilité en contexte professionnel.", "Identifier les problèmes métiers résolubles par le Machine Learning.", "Évaluer la faisabilité technique et organisationnelle d'un projet.", "Choisir les outils et méthodes adaptés à un besoin spécifique.", "Encadrer la mise en œuvre et mesurer l'impact des solutions déployées."]

Programme

[{"module": "Fondamentaux du Machine Learning : concepts et cas d'usage", "content": "Définition et différences entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Présentation des algorithmes classiques (régression, classification, clustering) et de leur utilité métiers. Étude de cas concrets dans différents secteurs (retail, finance, logistique). Identification des critères de sélection d'un algorithme en fonction de la problématique.", "duration_hours": 2}, {"module": "De l'idée au projet : méthodologie d'implémentation", "content": "Étapes clés pour passer d'un besoin métier à une solution viable : cadrage, collecte de données, préparation, modélisation et évaluation. Présentation des outils no-code et low-code (Google AutoML, Dataiku, etc.). Atelier pratique : transforme

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).