Trois programmes, chacun avec un syllabus et un volume horaire précis
Du calcul numérique en Python jusqu'à la formation d'équipe sur votre propre base de code. Chaque programme décrit ce qui est enseigné, combien d'heures cela prend, et dans quelles conditions.
← AccueilComment les programmes sont structurés
Chaque programme suit le modèle du cahier de calcul computationnel : chaque notion arrive dans son contexte, avec des données et du code exécutable. Ce format correspond à la façon dont l'ingénierie ML est pratiquée, et facilite le transfert vers un cadre de travail réel.
Les séances en direct ont lieu en soirée, en français, avec un enseignant qui répond aux questions en temps réel. Les enregistrements sont disponibles pendant toute la durée du programme.
Tous les projets sont soumis à révision écrite individuelle. La cohorte de seize est une contrainte de conception, pas un argument commercial : elle rend ces retours humains faisables.
Le syllabus complet de chaque programme est publié avant toute inscription, avec le volume horaire par sujet sous forme de graphique consultable.
Fondements de Python et Calcul Numérique
Programme du soir sur douze semaines, six heures par semaine. Couvre Python, contrôle de version, tests, NumPy et l'algèbre linéaire sous-jacente à l'apprentissage automatique. Quatre projets gradués avec retours écrits individuels sur chacun.
Ce programme convient à ceux qui maîtrisent déjà la logique de programmation de base. Un questionnaire de vérification est publié pour permettre à chaque candidat de juger sa préparation avant de postuler.
- Cohortes de 16 participants, enseignement en direct en français
- Enregistrements accessibles pendant la durée du programme
- Retours écrits individuels sur les 4 projets
- Questionnaire d'auto-vérification du niveau disponible
# Heures par sujet — Python & Calcul Numérique
Afficher le tableau des données
| Sujet | Heures |
|---|---|
| Python fondements | 18 h |
| Contrôle de version & tests | 8 h |
| NumPy & algèbre linéaire | 14 h |
| Projets gradués (×4) | 16 h |
| Revue & retours | 6 h |
| Sessions Q&A | 10 h |
| Total | 72 h |
# Heures par sujet — Ingénierie ML Appliquée
Afficher le tableau des données
| Sujet | Heures |
|---|---|
| Apprentissage supervisé | 24 h |
| Pipelines de données | 18 h |
| Déploiement & conteneurs | 16 h |
| Surveillance production | 12 h |
| Revue de code hebdo | 20 h |
| Sessions de conception | 10 h |
| Projet portfolio final | 20 h |
| Total | 120 h |
Ingénierie ML Appliquée
Programme de vingt semaines couvrant l'apprentissage supervisé, l'évaluation, les pipelines de données, la mise en service de modèles, les conteneurs et la surveillance en production. Chaque participant déploie un service de bout en bout, de l'ingestion de données à un endpoint déployé avec tests et tableaux de bord.
Le programme inclut une revue de code hebdomadaire conduite par un ingénieur praticien, deux sessions de conception en groupe et un projet de portfolio final.
- Revue de code hebdomadaire par un ingénieur praticien
- 2 sessions de conception de groupe
- Service déployé avec tests et tableaux de bord
- Nous décrivons ce qui est enseigné — aucune déclaration sur l'emploi
Formation d'Équipe et Mentorat
Engagement de seize semaines pour les équipes d'ingénierie qui adoptent des pratiques ML. Le syllabus est construit autour de votre propre base de code : gestion des données, discipline d'évaluation, reproductibilité, pratiques de révision et normes de documentation.
L'engagement comprend huit ateliers, des permanences hebdomadaires, un manuel de pratiques écrit livré à l'équipe, et une revue de clôture de deux projets internes avec recommandations sur le processus d'ingénierie.
- Syllabus adapté à votre base de code et vos outils
- 8 ateliers + permanences d'équipe hebdomadaires
- Manuel de pratiques livrable à l'équipe
- Revue de 2 projets internes avec recommandations process
# Structure de l'engagement équipe
Quel programme correspond à votre situation ?
Tableau des caractéristiques pour vous aider à choisir.
| Caractéristique | Python & Calcul Num. |
Ingénierie ML Appliqué |
Formation d'Équipe |
|---|---|---|---|
| Public | Individuel | Individuel | Équipe |
| Durée | 12 sem. | 20 sem. | 16 sem. |
| Volume horaire | 72 h | 120 h | ~80 h équipe |
| Revue de code | — | ||
| Projets individuels | — | ||
| Syllabus adapté à votre code | — | — | |
| Service déployé en production | — | — | |
| Manuel de pratiques livré | — | — | |
| Tarif | CHF 165 | CHF 640 | CHF 985 |
Normes communes à tous les programmes
Principes d'ingénierie présents à chaque niveau, quel que soit le programme suivi.
Reproductibilité
Chaque projet inclut la gestion de l'environnement et la traçabilité des expériences dès le premier programme.
Tests automatisés
Les tests font partie du syllabus, pas d'un module optionnel. Pytest est introduit dès les Fondements Python.
Contrôle de version structuré
Git et les pratiques de versionnement sont couverts dans les Fondements et approfondis dans le programme ML.
Documentation systématique
Chaque projet soumis inclut une documentation lisible par un tiers — critère de révision à tous les niveaux.
Confidentialité des données
Les travaux et échanges de séance ne sont pas réutilisés à d'autres fins. Aucun partage avec des tiers à des fins d'analyse.
Contenus révisés entre cohortes
Bibliothèques, outils et exemples sont mis à jour entre chaque cycle pour rester cohérents avec les pratiques courantes.
Vous hésitez entre deux programmes ?
Décrivez-nous votre contexte. Nous vous indiquons quel programme correspond à votre niveau et à vos contraintes de temps, sans insistance.
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