Formation Fast Track to IA, Algorithmes & techniques du développeur IA
Apprendre à bâtir des solutions IA qui passent du prototype à l’usage métier, avec des modèles fiables, lisibles et intégrables dans vos processus.
- Référence formation :
- MOD_20261883
- Durée :
- 14 heures
- Satisfaction :
- Prix :
- 1580 € HT
Présentation de la formation
Cette formation intensive de 2 jours permet aux développeurs et ingénieurs d’acquérir rapidement les compétences avancées pour concevoir, implémenter et optimiser des algorithmes d’intelligence artificielle. Les participants découvriront des techniques avancées de Machine Learning, Deep Learning et IA appliquée à des cas concrets, avec un focus sur la performance et l’industrialisation des modèles.
Objectifs pédagogiques
- Concevoir et implémenter des algorithmes IA avancés (ML & Deep Learning)
- Optimiser les performances et la robustesse des modèles
- Évaluer, interpréter et valider les résultats de manière rigoureuse
- Intégrer des modèles IA dans des workflows applicatifs et reproductibles
Public visé
- Développeurs IA, data scientists, ingénieurs ML/Deep Learning, professionnels techniques souhaitant accélérer leur maîtrise des algorithmes et techniques avancées en IA.
Prérequis
- Maîtrise de Python et bibliothèques scientifiques (NumPy, Pandas, Matplotlib)
- Connaissances en Machine Learning et Deep Learning
- Accès à un environnement Python avec TensorFlow, PyTorch et scikit-learn
Jour 1 – Algorithmes avancés et optimisation
Session du matin :
- Revue des algorithmes IA classiques et avancés
- Algorithmes supervisés et non supervisés
- Optimisation et régularisation des modèles
Session de l’après-midi :
- Implémentation d’algorithmes en Python
- Techniques de feature engineering et sélection avancée
- Optimisation des hyperparamètres et validation croisée
TP / Exercice :
- Implémentation et optimisation d’un algorithme de classification complexe sur un dataset réel. Livrable : notebook Python avec modèles optimisés et métriques détaillées.
Points clés & takeaways :
- Maîtrise des algorithmes avancés et techniques d’optimisation
- Capacité à implémenter des modèles performants
- Compétence en validation et évaluation rigoureuse
Jour 2 – Deep Learning et intégration applicative
Session du matin :
- Techniques avancées de Deep Learning : réseaux convolutifs, récurrents et transformers
- Régularisation, dropout et batch normalization
- Évaluation des modèles et interprétabilité
Session de l’après-midi :
- Déploiement de modèles IA dans des applications concrètes
- Pipelines et workflows reproductibles
- Cas pratique complet : construction et intégration d’un modèle IA
TP / Exercice :
- Projet final : implémentation d’un modèle IA avancé et intégration dans un workflow applicatif. Livrable : notebook complet avec rapport synthétique et visualisations.
Points clés & takeaways :
- Capacité à concevoir des modèles IA avancés et performants
- Maîtrise de l’intégration applicative et workflow reproductible
- Compétence à analyser, interpréter et communiquer les résultats
Dernière mise à jour le 24 septembre 2026
23 - 24 Novembre 2026
À distance
Formation Fast Track to IA, Algorithmes & techniques du développeur IA
Modalités pratiques et pédagogiques
Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :
- Formation en présentiel
- En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
- En individuel (monitorat)
- En journée ou en cours du soir (sur demande spécifique)
- Formation en distanciel
- Distanciel synchrone
- Distanciel asynchrone
- Alternance d’apports théoriques et de mises en pratique contextualisées.
- Progression pédagogique structurée, de la compréhension à la mise en œuvre opérationnelle.
- Pédagogie immersive favorisant une mise en application immédiate des compétences.
- Formation interactive et participative s’appuyant sur des ateliers pratiques, études de cas et échanges collectifs (+ 60 % du temps de formation.)
- Séquences pédagogiques rythmées et évaluations formatives régulières pour renforcer l’ancrage des apprentissages.
- Supports de cours, ressources documentaires et références mis à disposition par le formateur
En amont de la formation (évaluation en ligne dans l’extranet apprenant)
- Recueil des besoins et des attentes des participants.
- Auto-positionnement permettant d’évaluer le niveau initial des apprenants.
Tout au long de la formation
- Évaluations continues réalisées par le formateur à travers des questions orales, exercices, QCM, études de cas et mises en situation pratiques.
À l’issue de la formation (évaluations en ligne dans l’extranet apprenant)
- Auto-positionnement afin de mesurer l’acquisition des compétences visées.
- Validation de l’acquisition des compétences par le formateur
- Questionnaire de satisfaction « à chaud » à l’issue de la formation
- Questionnaire de satisfaction « à froid », 45 jours après la formation afin d’évaluer l’ancrage des acquis et leur mise en application en situation professionnelle.
Nous consulter.
Nos formations peuvent être adaptées à certaines conditions de handicap. Nous contacter pour toute information et demande spécifique.
À distance
Présentiel
7h
Formation Intelligence artificielle appliquée à la finance
À partir de 890€
À distance
Présentiel
14h
Formation Intégrer l’IA dans la gestion de projet, pratiques, outils et transformation des processus
À partir de 1 580€
À distance
Présentiel
28h
Formation IA Générative pour filière technique
À partir de 2 740€