Formation machine learning no-code (AUTOML) – Initiation

Objectifs de la formation

• Comprendre les principes fondamentaux du Machine Learning sans programmation.
• Identifier les cas d’usage pertinents du AutoML en contexte professionnel.
• Utiliser des outils no-code pour créer, entraîner et tester des modèles prédictifs.
• Interpréter les résultats produits par un modèle de Machine Learning.
• Intégrer des modèles simples dans des processus métiers existants.

Public visé

• Chargés d’études, analystes métiers.
• Responsables financiers, RH, marketing.
• Chefs de projet data ou innovation.
• Consultants et responsables de la transformation numérique.
• Toute personne souhaitant exploiter le Machine Learning sans compétences techniques avancées.

Pré-requis

• Utilisation courante des outils bureautiques.
• Compréhension de base des données chiffrées et indicateurs.
• Aucun prérequis en programmation ou data science.

Contenu de la formation

1. Introduction au Machine Learning

• Définition et principes du Machine Learning.
• Différence entre ML, IA générative et automatisation.
• Types de modèles (classification, régression, prédiction).
• Cas d’usage concrets en entreprise.

2. Comprendre l’approche no-code et AutoML

• Principe du no-code appliqué au Machine Learning.
• Fonctionnement des outils AutoML.
• Avantages et limites du no-code.
• Positionnement du ML no-code dans une organisation.

3. Préparation des données

• Identification des données exploitables.
• Nettoyage et structuration des données.
• Qualité des données et impacts sur les résultats.
• Bonnes pratiques de préparation.

4. Création d’un modèle AutoML

• Choix de l’objectif métier.
• Sélection des variables.
• Lancement de l’entraînement automatique.
• Compréhension du processus d’apprentissage.

5. Évaluation des modèles

• Indicateurs de performance des modèles.
• Lecture et interprétation des résultats.
• Comparaison de plusieurs modèles.
• Choix du modèle le plus pertinent.

6. Interprétation et exploitation des résultats

• Comprendre les prédictions générées.
• Limites et zones d’incertitude.
• Traduction des résultats pour les décideurs.
• Utilisation opérationnelle des prédictions.

7. Intégration dans les processus métiers

• Cas d’usage concrets (finance, RH, marketing, opérations).
• Aide à la décision et anticipation.
• Automatisation partielle des analyses.
• Bonnes pratiques d’intégration.

8. Sécurité, éthique et gouvernance

• Gestion des données sensibles.
• Principes RGPD appliqués au Machine Learning.
• Limites éthiques et responsabilité humaine.
• Encadrement des usages en entreprise.

9. Cas pratiques professionnels

• Construction d’un modèle AutoML simple.
• Analyse d’un jeu de données réel.
• Interprétation des résultats obtenus.
• Ajustement et amélioration du modèle.

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Méthodes pédagogiques

• Apports théoriques accessibles.
• Démonstrations d’outils AutoML.
• Ateliers pratiques guidés.
• Études de cas professionnels.

Moyens pédagogiques

• Supports pédagogiques dédiés.
• Jeux de données professionnels.
• Accès à des outils AutoML no-code.
• Documents de travail.

Modalités d’évaluation

• Évaluation des connaissances par questionnaire.
• Analyse d’un cas AutoML simple.
• Validation de la capacité à interpréter un modèle.
• Attestation de fin de formation remise au stagiaire.