Des retours écrits sans filtre sur l'expérience de formation — le contenu couvert, ce qui a bien fonctionné, et parfois ce qui aurait mérité d'être ajusté.
← AccueilMarie-Claire Fontaine
Genève · Python & Calcul Num.
Le syllabus publié à l'avance m'a permis de vérifier que le contenu correspondait à mon niveau avant de m'inscrire — ce que j'avais demandé à d'autres formations sans l'obtenir. Les retours écrits sur mes projets étaient détaillés et ciblés.
Juin 2025
Antoine Berset
Lausanne · Ingénierie ML
Ce qui m'a convaincu, c'est que le programme couvre le déploiement — pas seulement l'entraînement de modèles. J'ai fini le programme avec un service en production, testé, avec un tableau de bord de surveillance. C'est différent d'un portfolio de notebooks.
Mai 2025
Laure Schmid
Berne · Python & Calcul Num.
Le format soir a bien fonctionné pour moi. Six heures par semaine, c'est tenable. J'aurais apprécié un peu plus de temps sur NumPy avancé, mais le fait que l'enseignant connaisse le contenu en profondeur — et pas seulement les slides — faisait une différence notable en séance.
Juin 2025
Nicolas Morard
Genève · Formation d'Équipe
Notre équipe avait déjà des pratiques ML en place, mais elles n'étaient pas cohérentes d'une personne à l'autre. Le programme a structuré ce qui existait et comblé les lacunes — notamment sur la reproductibilité et la documentation. Le manuel de pratiques est maintenant notre référence interne.
Avril 2025
Céline Bourgeois
Zürich · Ingénierie ML
La revue de code hebdomadaire est ce qui m'a le plus apporté. Avoir un retour sur la structure de mon code — et pas seulement sur son résultat — a changé ma façon d'écrire. Les vingt semaines sont intenses mais bien rythmées.
Mai 2025
Philippe Delay
Fribourg · Python & Calcul Num.
J'ai suivi plusieurs formations en ligne avant celle-ci. La différence principale : ici, quelqu'un a lu mon code et m'a dit précisément ce qui n'allait pas — avec des exemples. Ça n'a l'air de rien, mais c'est rare.
Juillet 2025
Chaque cas décrit la situation de départ, ce que le programme a apporté, et les résultats concrets mesurés par le participant.
CONTEXTE
Développeuse Python expérimentée, aucune expérience formelle en ML. Cherchait à comprendre les pipelines de bout en bout, pas seulement les algorithmes.
PROGRAMME SUIVI
Ingénierie ML Appliquée · 20 semaines
RÉSULTAT
A déployé un service de classification end-to-end avec tests, endpoint REST et tableau de bord MLflow. A décrit le projet comme le premier de son portfolio qu'elle jugeait présentable à un pair senior.
"La revue de code m'a montré des problèmes de structure que je n'aurais pas vus seule."
CONTEXTE
Équipe de quatre personnes avec des niveaux hétérogènes. Pas de processus commun de revue ou de documentation des expériences ML.
PROGRAMME SUIVI
Formation d'Équipe · 16 semaines · adapté à leur base de code
RÉSULTAT
Manuel de pratiques de 40 pages livré. Deux projets internes revus avec recommandations sur la reproductibilité et la revue de code. L'équipe a adopté un processus commun de versionnement des expériences.
"Le manuel est maintenant notre document de référence interne pour les pratiques ML."
CONTEXTE
Maîtrise Excel et quelques scripts VBA. Voulait comprendre Python et NumPy pour traiter des séries temporelles, sans passer par un cursus long.
PROGRAMME SUIVI
Python & Calcul Numérique · 12 semaines
RÉSULTAT
A soumis quatre projets, tous notés avec retours écrits. A décrit l'introduction à l'algèbre linéaire comme l'apport le plus inattendu du programme — rendu accessible par le contexte numérique.
"Les retours écrits sur chaque projet m'ont plus apporté que des heures de vidéo supplémentaires."
2021
Première cohorte dispensée à Genève
16
Participants maximum par cohorte, toujours respecté
3
Programmes actifs, syllabus complets publiés
100%
Des projets soumis ont reçu un retour écrit individuel
Téléphone
+41 22 730 68 41Courriel
[email protected]Adresse
Rue du Stand 48, 1204 Genève
Disponibilité
Lun – Ven : 09h00 – 18h00
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