MACHINE LEARNING & ALGORITHMES SIMPLIFIÉS (SANS CODE)
Découvrez les principes du machine learning et le fonctionnement des algorithmes de manière accessible, sans programmation. Apprenez à comprendre, utiliser et exploiter des modèles d’apprentissage automatique grâce à des outils simplifiés afin d’analyser des données et créer des solutions intelligentes.
Prix
Durée
Modalité
Niveau
Reconnaissance
Référence
Comprendre les principes du machine learning et des algorithmes de manière accessible afin de mieux choisir, cadrer et évaluer des solutions IA en contexte professionnel.
À la fin de cette formation, vous serez capable de :
- Expliquer simplement le fonctionnement du machine learning et ses usages.
- Distinguer les principaux types d’algorithmes et leurs finalités.
- Identifier les conditions de réussite d’un cas d’usage (données, objectifs, limites).
- Évaluer les résultats d’un modèle de manière basique (performance, risques, biais).
Public concerné
- Chefs de projet, managers, responsables métiers, professionnels du digital, data référents.
- Demandeurs d’emploi.
Prérequis
- Aucun prérequis en programmation.
- Connaissance générale des usages numériques.
- Maîtrise du français.
Transformez l’IA en véritable levier de performance
Gagnez en productivité
Produisez plus rapidement sans sacrifier la qualité.
Obtenez des résultats précis
Apprenez à formuler des prompts qui génèrent exactement ce dont vous avez besoin.
Boostez votre valeur sur le marché
Développez une compétence rare et différenciante.
Restez stratégique
Utilisez l’IA comme un outil d’optimisation, pas comme un substitut.
Programme
- Comprendre la différence entre IA générative et machine learning.
- Comprendre les notions clés (données, variables, entraînement, prédiction).
- Distinguer les grandes familles :
o Classification (ex : spam / non spam)
o Régression (ex : estimation de ventes)
o Clustering (ex : segmentation clients)
o Recommandation (ex : produits, contenus)
o Identifier les limites (surapprentissage, biais, qualité des données).
- Traduire un besoin métier en problème “ML” (prédire, classer, segmenter).
- Définir des critères de réussite (qualité, délais, coût, impact).
- Comprendre les indicateurs simples (exactitude, erreurs, faux positifs).
- Analyser les risques et impacts (biais, dérives, décisions automatisées).
- Mettre en place une grille de lecture pour challenger un prestataire ou un outil.
Envie d'allez plus loin ?
Enrichisez votre parcours avec nos modules complémentaires-
Data & structuration des flux d’information
-
l’IA pour fiabiliser, centraliser et exploiter les données automatisées
-
Accompagnement post-formation
FAQ
Attestation de compétences
Vulgarisation structurée, études de cas, exercices d’application, ateliers de cadrage.
Étude de cas : cadrage d’un projet machine learning (objectif, données, méthode, critères d’évaluation).
Formation éligible au CPF (Compte Personnel de Formation)
Des prises en charges totales ou partielles sont possibles sont selon votre situation. Une autre solution de financement sur mesure et adaptée pourra vous être proposé.
Notre équipe peut vous aider dans vos démarches CPF
Formation éligible au CPF (Compte Personnel de Formation)
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Nous nous tenons à la disposition des personnes en situation de handicap pour faciliter leurs participations à la formation. Avec un référent Handicap à disposition, nous vous assurons un suivi adapté et un lien constant entre le réseau de partenaire et l’équipe pédagogique.
Notre référent Handicap est joignable au 01.73.15.67.84 ou par Email à formation@insersite.org
Entretien individuel (physique ou par téléphone)
Test de positionnement
14 jours à partir de la signature du contrat de formation
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Durée
Modalité
Niveau
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