Formation Fast Track to IA, Algorithmes & techniques du développeur IA Mixte : présentiel / à distance
Dernière mise à jour : 27/01/2026
Pré-inscription
Présentation
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
- 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
Programme
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
Modalités 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
Moyens et supports pédagogiques
- Apports des connaissances communes.
- Mises en situation sur le thème de la formation et des cas concrets.
- Méthodologie d'apprentissage attractive, interactive et participative.
- Equilibre théorie / pratique : 60 % / 40 %.
- Supports de cours fournis au format papier et/ou numérique.
- Ressources documentaires en ligne et références mises à disposition par le formateur.
- Pour les formations en présentiel dans les locaux mis à disposition, les apprenants sont accueillis dans une salle de cours équipée d'un réseau Wi-Fi, d'un tableau blanc ou paperboard. Un ordinateur avec les logiciels appropriés est mis à disposition (le cas échéant).
Modalités d'évaluation et de suivi
En amont de la formation :
- Recueil des besoins des apprenants afin de disposer des informations essentielles au bon déroulé de la formation (profil, niveau, attentes particulières...).
- Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer le niveau de départ.
Tout au long de la formation :
- Évaluation continue des acquis avec des questions orales, des exercices, des QCM, des cas pratiques ou mises en situation...
A la fin de la formation :
- Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer l'acquisition des compétences.
- Evaluation par le formateur des compétences acquises par les apprenants.
- Questionnaire de satisfaction à chaud afin de recueillir la satisfaction des apprenants à l'issue de la formation.
- Questionnaire de satisfaction à froid afin d'évaluer les apports ancrés de la formation et leurs mises en application au quotidien.
Informations sur l'admission
Nous consulter.
Modalités d'admission
- Admission sans disposition particulière
Accessibilité
Nos formations peuvent être adaptées à certaines conditions de handicap. Nous contacter pour toute information et demande spécifique.