Le machine learning est devenu un outil incontournable pour analyser des données complexes, détecter des patterns et faire des prédictions. scikit-learn est la librairie de référence en Python : API unifiée, documentation exemplaire, couverture exhaustive des algorithmes classiques.
Cette formation donne à vos équipes une maîtrise pratique du machine learning, des concepts théoriques fondamentaux jusqu'à la sélection rigoureuse de modèles. J'insiste particulièrement sur la rigueur méthodologique : comment éviter le surapprentissage, comment évaluer correctement un modèle, comment choisir ses hyperparamètres sans biais. Trop de pipelines de production sont entraînés sur des protocoles qui surestiment leurs performances réelles — c'est précisément ce qu'on apprend à éviter ici.
À l'issue de cette formation, vos collaborateurs sauront
- Comprendre les concepts fondamentaux : biais, variance, surapprentissage, régularisation
- Préparer et transformer des données avec les pipelines scikit-learn
- Appliquer les principaux algorithmes supervisés : régression, classification, SVM, arbres, forêts
- Utiliser les méthodes non supervisées : clustering K-means, réduction de dimension PCA
- Évaluer rigoureusement leurs modèles : validation croisée, métriques adaptées, courbes ROC
- Sélectionner et optimiser les hyperparamètres sans fuite de données
Programme détaillé
Module 1 — Fondements du machine learning
Taxonomie : apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé. Régression et classification : différences et métriques d'évaluation. Biais et variance : le compromis fondamental. Sous-apprentissage et surapprentissage. Introduction à l'API scikit-learn : fit, predict, transform, Pipeline.
Module 2 — Apprentissage supervisé
Modèles linéaires : régression linéaire, régression logistique. Régularisation : Ridge, Lasso, ElasticNet — quand et pourquoi. Machines à vecteurs de support (SVM) : principe et noyaux. Arbres de décision : construction, profondeur, critères de division. Méthodes d'ensemble : Random Forest, Gradient Boosting. Prétraitement : normalisation, encodage, gestion des valeurs manquantes.
Module 3 — Apprentissage non supervisé
Clustering K-means : algorithme, choix du nombre de clusters, évaluation. Clustering hiérarchique et DBSCAN. Réduction de dimension : PCA, variance expliquée, visualisation. Applications : détection d'anomalies, segmentation, compression.
Module 4 — Sélection et évaluation de modèles
Validation croisée : k-fold, stratifiée, leave-one-out. Métriques d'évaluation : accuracy, précision, rappel, F1, AUC-ROC. Sélection d'hyperparamètres : GridSearchCV, RandomizedSearchCV. Pièges de l'évaluation : fuite de données, p-hacking, comparaison multiple.
Vos équipes ont-elles le niveau Python requis ?
Les formations data science supposent une bonne maîtrise de Python : fonctions, itération, modules, espaces de nommage. Si ce n'est pas le cas de tous vos collaborateurs, je peux compléter la formation par le module Python — niveau 1 en amont des journées data science. Pour les équipes qui développent du code complexe, le module Python — avancé (programmation objet, décorateurs, métaclasses) est également disponible.
Ces compléments sont proposés au cas par cas — n'hésitez pas à m'en parler dans votre demande de devis.
Public et prérequis
Public cible
Data scientists, ingénieurs, chercheurs et doctorants souhaitant appliquer les méthodes d'apprentissage machine sur leurs données avec Python.
Prérequis
Maîtrise intermédiaire de Python, NumPy et Pandas. Cette formation est conçue comme la suite logique de la formation Python data science niveau 1.
Méthode pédagogique
La formation alterne exposés théoriques courts et exercices pratiques sur notebooks Jupyter. Chaque concept est immédiatement mis en application. J'attache une attention particulière à ce que chaque participant suive, quel que soit son niveau initial, et je calibre la profondeur de chaque sujet en fonction du groupe.
Les supports sont fournis aux participants à l'issue de la formation, accompagnés des notebooks d'exercices corrigés.
Documentation officielle
scikit-learn (dont les pipelines), NumPy, Pandas.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre cette formation et un cours de machine learning théorique ?
L'accent est mis sur la rigueur méthodologique pratique : comment éviter le surapprentissage, comment évaluer correctement un modèle, comment sélectionner des hyperparamètres sans biais ni fuite de données. Les pièges de l'évaluation (p-hacking, comparaison multiple) sont traités explicitement — ce sont précisément les erreurs que commettent des pipelines de production réels.
La formation couvre-t-elle le deep learning ?
Non. La formation couvre les algorithmes classiques de scikit-learn : régression, classification, SVM, arbres, forêts aléatoires, gradient boosting, K-means, PCA. Pour le deep learning (réseaux de neurones, transformers), d'autres outils (PyTorch, TensorFlow) seraient nécessaires — ce n'est pas l'objet de cette formation.
Qu'est-ce qu'une fuite de données et pourquoi est-ce critique ?
Une fuite de données (data leakage) se produit quand des informations du jeu de test contaminent l'entraînement, produisant des métriques de performance trop optimistes. En production, le modèle se révèle bien moins performant qu'annoncé. La sélection d'hyperparamètres avec GridSearchCV est un cas classique traité en module 4.
Quels prérequis en mathématiques sont nécessaires ?
Une compréhension intuitive des concepts de base (moyenne, variance, probabilités élémentaires) est suffisante. La formation n'est pas axée sur les démonstrations mathématiques mais sur la compréhension des mécanismes et leur application correcte avec scikit-learn.
Cette formation est-elle adaptée à des doctorants en sciences expérimentales ?
Oui, c'est un public fréquent. Les méthodes couvertes — régression, classification, clustering, PCA — sont directement applicables à l'analyse de données expérimentales. La rigueur méthodologique sur l'évaluation des modèles est particulièrement utile dans un contexte de publication scientifique.
Le format distanciel est-il adapté à ce type de formation ?
Oui. 90 % des participants jugent le format distanciel équivalent ou supérieur au présentiel. J'anime des formations à distance depuis 2020 et j'ai développé une pratique solide de l'enseignement en ligne. J'utilise Zoom, qui permet d'enregistrer les sessions et de les mettre à disposition des participants si souhaité, et CoCalc, une plateforme en ligne qui donne accès à des serveurs pré-configurés avec l'ensemble du matériel de formation et des librairies installées. CoCalc me permet également de suivre en temps réel la progression de chaque participant et d'intervenir directement pour corriger ou débloquer.