Découvrir l’Exed Mines ParisTech
Par type de formations
Par thématiques
Rechercher
Accueil » Quelle formation en machine learning ?
Dans tous les secteurs d’activité, les stratégies de croissance reposent sur l’intégration de l’IA. Parmi les technologies inhérentes à l’intelligence artificielle, le machine learning, ou apprentissage automatique, est un atout dans la prise de décision et la performance concurrentielle. L’usage et la mise en œuvre des processus de machine learning nécessitent des compétences clés. Aujourd’hui, les entreprises peinent à recruter des professionnels qualifiés. Cette pénurie représente un frein pour l’évolution de leur organisation.
Pour développer les compétences des équipes internes, Mines Paris – PSL Executive Education propose une formation en machine learning. L’institution dédiée à la formation des cadres présente des programmes certifiants sur l’IA, la data et le machine learning.
Le machine learning est l’une des technologies utilisées par l’intelligence artificielle. La méthode de fonctionnement repose sur l’apprentissage automatique à partir d’un large volume de données. Pour réaliser cet apprentissage, le machine learning utilise des algorithmes spécifiques. L’algorithme a pour objectif d’analyser la data brute, de trouver des schémas à l’intérieur de ces données et de les utiliser pour :
Le machine learning concerne tous les secteurs d’activité (santé, logistique, finances, industrie, etc.) Il intervient dans de nombreux cas d’usage, comme la détection de fraude, la détection de cyberattaques, la conduite autonome, la supervision des équipements logistiques, la segmentation client, le diagnostic médical, etc.
La complexité des modèles IA et des enjeux éthiques requiert des compétences clés en matière de choix des algorithmes et de préparation des données afin de garantir la fiabilité des prédictions. Mines Paris – PSL Executive Education délivre l’expertise nécessaire dans ses certifications.
Les programmes de formation de Mines Paris – PSL Executive Education reposent sur la rigueur scientifique héritée de l’excellence académique de l’école d’ingénieur Mines Paris – PSL (deuxième école d’ingénieur en France et 34e dans le monde selon le classement Shanghaï).
Le programme des formations de machine learning est dispensé par des chercheurs IA, des experts en business intelligence et des acteurs majeurs dans le déploiement de projets IA au sein d’entreprises et d’organisations. Les participants ont accès à un savoir théorique et une expertise pratique.
Les compétences acquises au cours des formations Mines Paris – PSL Executive Education reposent sur l’analyse de cas concrets. Les participants accèdent aux outils de machine learning et de deep learning et les exploitent dans des projets de mise en application. Les participants sont opérationnels dès la fin des cursus.
Afin de fournir aux participants un enseignement fiable et rigoureux, Mines Paris – PSL Executive Education conçoit des programmes de formation en s’entourant de partenaires de référence, comme Dauphine – PSL, l’institut PRAIRIE ou encore SKEMA. Cette collaboration assure aux apprenants la qualité et l’intervention d’enseignants pluridisciplinaires. Elle garantit aussi un contenu constamment mis à jour pour suivre l’évolution rapide des technologies, comme l’IA et le machine learning.
La formation de Mines Paris – PSL Executive Education apporte de nouvelles compétences théoriques sur le machine learning. Ces connaissances transforment les participants en professionnels éclairés, capables d’accompagner leur organisation dans l’intégration de ces nouvelles technologies.
Le parcours de formation délivre un socle solide de connaissances, notamment en matière de vocabulaire. Les participants sont capables de définir et de comprendre des notions de data, data science, analyse de données, analyse prédictive, etc. Les participants maîtrisent la distinction entre machine learning et deep learning pour opérer un choix de technologie adaptée à la situation.
Le programme délivre les informations nécessaires pour la compréhension des principes d’apprentissage automatique (supervisé, non supervisé ou par renforcement). Les participants sont ainsi capables d’appliquer le modèle le plus pertinent dans leur stratégie.
La formation présente les rôles clés de la data et l’importance de reposer le machine learning sur la qualité d’un ensemble de données. Les participants apprennent à transformer la donnée brute en un actif stratégique pour l’entreprise.
L’acquisition des fondamentaux du machine learning permet aux participants d’exécuter des tâches et piloter des projets ML. À la fin de la formation, les participants sont en mesure d’échanger avec des experts techniques, de comprendre la faisabilité d’un projet IA et d’en mesurer l’impact. Les prises de décision reposent sur une compréhension solide des outils et ressources disponibles.
L’accès aux formations certifiantes proposées par Mines Paris – PSL Executive Education repose sur une sélection rigoureuse.
Les parcours de formation s’adressent aux cadres dirigeants, aux responsables et aux professionnels investis dans des projets numériques liés reposant sur l’intelligence artificielle. Certaines formations demandent des compétences de bases en matière de mathématiques et de gestion de projet.
Le dossier de candidature comprend un CV et une lettre d’intention, expliquant la cohérence entre la formation choisie et votre projet professionnel. Un bulletin d’inscription est disponible sur chaque parcours de formation.
Une fois la candidature validée, le participant reçoit toutes les informations nécessaires, dont les documents nécessaires à la demande de financement (CPF, OPCO, plan de développement des compétences, etc.).
Le machine learning est une technologie d’IA reposant sur l’apprentissage automatique à partir de données. Le deep learning en est une branche spécialisée utilisant des architectures de réseaux neuronaux avancés. Les participants apprennent à distinguer ces deux approches pour choisir la technologie la plus adaptée à leur problématique métier.
Oui. Le machine learning concerne tous les secteurs d’activité : santé, logistique, finances, industrie, etc. Il intervient dans de nombreux cas d’usage tels que la détection de fraude, la conduite autonome, la segmentation client ou le diagnostic médical, offrant des solutions à des défis variés.
La formation s’adresse aux cadres dirigeants, responsables et professionnels engagés dans des projets numériques liés à l’intelligence artificielle. Certaines formations demandent des compétences de bases en mathématiques et en gestion de projet, selon le programme choisi.
La qualité des données est fondamentale en machine learning. La formation enseigne aux participants comment transformer la donnée brute en un actif stratégique, car le machine learning repose sur la qualité d’un ensemble de données pour garantir la fiabilité des prédictions et la performance des modèles.
Basé sur l’apprentissage automatisé, le machine learning est un volet de l’intelligence artificielle pouvant impacter une entreprise jusqu’aux fondements mêmes de son business modèle. L’apparition d’Internet, suivie de la banalisation du Web a notamment généré le big data. Mettant en scène des “grappes” de données massives, le big data est aujourd’hui une véritable source d’information et d’innovation pour toute entreprise qui l’utilise à bon escient. C’est justement l’utilisation de la donnée qui a mis en lumière les programmes informatiques apprenant de manière autonome. En effet, lorsqu’il est nourri par de vastes jeux de données, un algorithme peut s’améliorer de la même manière qu’un humain le ferait face une tâche complexe, mais avec un réseau de neurones beaucoup plus développé. C’est justement selon ce modèle qu’agit le machine learning…
Pour les professionnels issus de tout métier, être formé aux bases de l’apprentissage automatique permet de mieux appréhender le potentiel, les usages, et les enjeux liés à l’IA ou à la data.
En tant que composante de l’intelligence artificielle, le machine learning va de pair avec l’apprentissage d’un algorithme qui, grâce au traitement automatique de données, est en mesure de répondre à des problématiques complexes pouvant améliorer les performances ou la croissance d’une entreprise. Ces procédés imitent l’intelligence humaine en traitant des données de manière automatique pour générer de l’information, résoudre des problèmes, ou effectuer des tâches répétitives. En effet, cette discipline s’appuie sur des méthodes sûres pour tirer partie de la data d’entreprise et mener à bien des projets d’innovation basés sur l’analyse prédictive. Car si, au départ, la donnée est brute, sa confrontation face à un réseau de données structuré et lisible par la machine en fait un ensemble d’informations susceptibles d’être exploitées sur le plan commercial.
La création et l’exploitation des outils d’IA reposant sur du machine learning résultent d’expertises pointues. Ces phases complexes nécessitent donc des compétences et des savoirs-faire d’informaticiens ou d’ingénieurs ayant au moins suivi une formation en machine learning. Et il en va de même pour la visualisation de données, exigeant une expertise en data visualisation, particulièrement appréciée des recruteurs. Plus largement, une formation en machine learning à destination des dirigeants, des chefs de projets, ou des DSI s’avère être porteuse de connaissances transversales, en plus d’être source d’éléments de réponse aux questions des usages de la donnée d’entreprise au travers de l’intelligence artificielle.
Parce qu’il repose sur l’intelligence artificielle, le machine learning permet aux organisations d’exploiter des données extraites du big data ou émanant de leur SI. Une fois compilées, mises en forme, et analysées, celles-ci pourront d’ailleurs :
L’acquisition de data est le fondement de tout projet. Le recours à l’intelligence artificielle pour exploiter des données de façon autonome et itérative repose sur les principes du machine learning. Néanmoins, l’extraction de données, le développement d’algorithmes sur-mesure et, plus particulièrement, la science prédictive exigent des ressources à la fois.
Voilà pourquoi le déploiement d’une gouvernance IA au sein d’une entreprise semble nécessaire pour permettre le travail de la donnée par différents professionnels, qui sauront la manipuler au profit de la croissance et de l’innovation. En termes de métiers de l’IA, on pense par exemple aux professions de data scientist, de data engineer, ou encore, au rôle clé du chief data officer (CDO) dans l’établissement d’une stratégie de machine learning.
Le développement du machine learning a impacté de nombreux secteurs d’activité, ainsi que certains métiers impactés par l’intégration d’outils reposant sur la discipline. En interne, les métiers des ressources humaines, des commerciaux et des professionnels du marketing sont notamment impactés. En effet, du côté des recrutements comme de celui des techniques de prospection, des procédés reposant sur l’apprentissage automatique peuvent prendre en contact avec d’éventuels candidats, ou prospects en générant des messages personnalisés de manière autonome.
Mais s’il existe un secteur profondément impacté par le machine learning, c’est bien celui de l’industrie. Les objets connectés à des intelligences artificielles ont déjà introduit le concept de l’industrie 4.0. En somme, l’arrivée des technologies numériques de pointe au sein des branches industrielles de l’automobile, de la santé, ou encore de l’aérospatial a ouvert la voie à l’innovation et à la performance.
Qualifiée aujourd’hui de quatrième révolution industrielle, l’arrivée de l’IA et du machine learning a été de pair avec l’automatisation des tâches au sein des chaînes de production. De plus, l’exploitation de données massives a également permis la mise au point de robots et d’objets connectés reposant sur l’internet des objets (IoT). La robotisation et l’IoT ont poussé les industries à élargir leurs expertises, tout en gagnant du temps sur certaines tâches. Entre le recrutement de nouveaux profils IT et la sophistication de ses processus, l’industrie du futur ne cesse de performer et de générer de nouvelles opportunités.
Aujourd’hui l’industrie 4.0 continue sa route auprès d’algorithmes ayant répandu l’usage de l’analyse prédictive comme aide à la décision, ou encore, permis la production de matériaux innovants et durables. En effet, il n’est plus rare de voir des ordinateurs assistés d’IA pour piloter la fabrication de composites avancés, ou de pièces complexes conçues grâce aux procédés de fabrication additive. Ainsi, la data science a ouvert des portes en matière d’innovation d’entreprise, et particulièrement du côté de l’industrie. Pour démocratiser le modèle d’entreprise data driven, la formation en machine learning rassemble des professionnels issus de tout secteur d’activité souhaitant connaître les enjeux de l’intelligence artificielle, ou s’approcher d’un modèle économique tourné vers la data.
Contactez-nous pour une formation sur-mesure
Merci ! Votre inscription à notre lettre d'information a bien été prise en compte.
