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Formation complète : Maîtriser AutoML pour l’optimisation du Machine Learning

Réf. : ELQ172
8 personnes max.
3300 € HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
3 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Comprendre les concepts et enjeux de l’AutoML
  • Identifier les cas d’usage adaptés aux solutions AutoML
  • Utiliser les principales plateformes et librairies AutoML du marché
  • Automatiser la sélection de modèles, l’optimisation d’hyperparamètres et le preprocessing de données
  • Évaluer, comparer et déployer des modèles générés via AutoML
  • Éviter les pièges courants et interpréter les résultats d’AutoML

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise d'AutoML, vos projets Machine Learning demeurent manuels, chronophages et sujets à erreurs humaines.

  • Les data scientists perdent en moyenne 80% de leur temps en ingénierie des features et tuning hyperparamètres, entraînant des retards de 3 à 6 mois par initiative et des coûts cachés avoisinant 300 000 € par projet raté.

  • 87% des déploiements IA échouent en production faute d'optimisation automatisée, compromettant la compétitivité de l'entreprise et exposant votre carrière à l'obsolescence face à des concurrents agiles.

  • Chaque mois sans automatisation creuse l'écart avec le marché en pleine accélération.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Introduction à l’AutoML et panorama des solutions

Définitions, enjeux et motivations de l’AutoML, historique et tendances actuelles, panorama des plateformes (Google AutoML, H2O, DataRobot, Azure AutoML, Auto-sklearn), positionnement de l’AutoML dans les cycles projet Machine Learning, démonstrations initiales.

Module 2Mise en pratique sur des cas réels : classification, régression et sélection de caractéristiques

Préparation des jeux de données, automatisation du feature engineering, lancement d’expériences sur des cas types (classification, régression), tuning des hyperparamètres, interprétabilité des modèles générés, hands-on détaillé sur Auto-sklearn, TP guidés sur H2O et TP libre.

Module 3Déploiement, évaluation et bonnes pratiques

Analyse avancée des performances, interprétation des métriques, scénarios de déploiement rapide (API, cloud), limitations et biais possibles, sécurité & RGPD, architecture type d’un pipeline ML automatisé, retours d’expérience et projet fil rouge (création d'un pipeline AutoML de bout en bout sur un use-case métier apporté par les participants ou fourni).

Méthode d'évaluation

  • QCM de validation à chaque fin de journée
  • Étude de cas pratique le dernier jour, avec restitution et feedback du formateur
  • Exercices pratiques corrigés

Méthode d'apprentissage

  • Présentations interactives avec démonstrations pas-à-pas
  • Études de cas réels et mises en pratique individuelles
  • Support de cours PDF, notebooks Jupyter fournis
  • Sessions de questions/réponses

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation complète : Maîtriser AutoML pour l’optimisation du Machine Learning est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation complète : Maîtriser AutoML pour l’optimisation du Machine Learning, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation complète : Maîtriser AutoML pour l’optimisation du Machine Learning s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
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Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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