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Formation Stack ML classique - Sécuriser pipelines ML robustes

Formation très difficile · Expertise requise

7 500 € HT

  • 5 journées
  • présentiel
  • 10 personnes max.
Demander un devis Voir le programme
Réf. : FDS977
10 personnes max.
7 500 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 13 500 € HT pour tout le groupeTarif expertise : 1 500 € HT la journée, lié au niveau de difficulté
Présentiel et passage de certification sur devis
5 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Les entreprises qui ne maîtrisent pas les pipelines scikit-learn, XGBoost et LightGBM exposent leurs modèles à des défaillances en production.

  • D'après les retours de 80+ projets observés chez Learni, 40 % des modèles déployés sans pipeline versionné nécessitent une refonte dans les six mois.

  • Cette instabilité génère des coûts de maintenance élevés et retarde les prises de décision.

  • Les data scientists perdent en crédibilité lorsque les résultats varient d'un run à l'autre.

  • Sécuriser ces compétences devient indispensable pour toute équipe qui souhaite industrialiser ses modèles.

Allan BUSI, Formateur Learni · Expert IA
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction
Drapeau de la FranceOrganisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 24 h

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

42 376 formations · 25 pays

  • CESI
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Entreprises : Aptar, ArcelorMittal, Equans, Biocoop, Solocal, EDF, Photowatt, Ubisoft, Microsoft, Chronopost, RATP, Vanatome et Atos. Écoles partenaires : CESI, École IT, EFREI, EPSI, INGETIS, INSEEC, La Plateforme, My Digital School et Ynov.

Objectifs de la formation Stack ML classique

  • Sécuriser la formation Stack ML classique : Scikit-learn, XGBoost & LightGBM en produisant des pipelines de modélisation reproductibles et performants.
  • Maîtriser les pipelines de feature engineering avancés avec scikit-learn ColumnTransformer et Feature-engine.
  • Déployer des modèles XGBoost optimisés sur des jeux de données déséquilibrés avec calibration des probabilités.
  • Automatiser l'entraînement et la sélection de modèles LightGBM via Optuna et MLflow.
  • Optimiser les hyperparamètres tout en garantissant la stabilité des performances sur données temporelles.
  • Concevoir des rapports d'explicabilité SHAP intégrés aux processus de validation métier.

Programme

Programme Stack ML classique : 5 modules sur 5 journées

Module 1 : Feature engineering industriel (Scikit-learn, pandas, Feature-engine)

Construction de pipelines complets de transformation de variables avec ColumnTransformer et Feature-engine. Application sur un jeu de données bancaire réel incluant variables catégorielles, dates et valeurs manquantes. Production d'un pipeline sérialisé réutilisable en production.

Voir cette formationFormation Feature Engineering Godot 2026 - Intégrer ModKit

Module 2 : Modélisation avec XGBoost et validation avancée (XGBoost, scikit-learn)

Entraînement de classifieurs XGBoost sur données déséquilibrées avec pondération des classes et focal loss. Mise en place de validation temporelle et calibration isotonic. Comparaison des performances avec métriques métier et courbes de lift.

Module 3 : Optimisation LightGBM et suivi d'expériences (LightGBM, Optuna, MLflow)

Optimisation bayésienne des hyperparamètres LightGBM avec Optuna sur plusieurs objectifs. Suivi des runs et artefacts dans MLflow. Enregistrement des modèles avec signature et métadonnées pour traçabilité complète.

Module 4 : Explicabilité et robustesse des modèles (SHAP, XGBoost, LightGBM)

Calcul et interprétation des valeurs SHAP sur modèles XGBoost et LightGBM. Détection de biais et analyse de stabilité sur sous-populations. Production d'un tableau de bord d'explicabilité livré avec le modèle final.

Module 5 : Industrialisation et déploiement des pipelines (MLflow, scikit-learn, Docker)

Packaging des pipelines complets avec MLflow et export Docker. Tests de non-régression sur données fraîches et mise en place de monitoring de dérive. Livraison d'un dépôt Git contenant code, modèles et documentation technique.

Voir cette formationFormation Atelier pratique : Scikit-learn

Comment sont évalués les acquis en Stack ML classique

  • Quiz quotidien sur les concepts et outils manipulés
  • Réalisation d'un projet fil rouge évalué chaque jour
  • Soutenance finale du pipeline complet devant le groupe

Méthode pédagogique de la formation Stack ML classique

  • Création de pipelines scikit-learn reproductibles
  • Optimisation d'hyperparamètres avec Optuna
  • Interprétation de modèles via SHAP
  • Suivi d'expériences avec MLflow

Modalités d'accès à la formation Stack ML classique

La formation Formation Stack ML classique - Sécuriser pipelines ML robustes est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 Stack ML classique - Sécuriser pipelines ML robustes, 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 Stack ML classique - Sécuriser pipelines ML robustes 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, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

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.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★★★★★ Avis Google
★★★★★

« Learni a co-conçu notre programme IA pour 200 collaborateurs. Sélection rigoureuse, intervenants experts et accompagnement post-formation. Résultat : 92 % des apprenants ont mis en application en moins de 30 jours, et un ROI mesuré à +180 % sur le premier semestre. »

Julien Bianco
Julien BiancoDirectrice Formation
★★★★★

« Nous avons confié à Learni la création de notre nouveau cycle. Allan sélectionne désormais nos formateurs : contenus pertinents et fort engagement. Apprenants très satisfaits et offre éducative renforcée. »

Thibaut Aimé
Thibaut AiméDirecteur Général
★★★★★

« En tant que Responsable pédagogique, j'ai été conquis par la réactivité et le professionnalisme de Learni : sélection rigoureuse des formateurs, suivi exemplaire et impact concret sur nos cohortes. »

Arnaud Paradis
Arnaud ParadisResponsable pédagogique
Notre méthode

Comment Learni garantit la qualité de votre formation Stack ML classique

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.

Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation réservée

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

  • Cartable, cahiers et fournitures essentielles
  • Distribué via nos associations partenaires
  • Inclus, sans surcoût pour vous
M'inscrire et offrir un kit
FAQ

Questions fréquentes sur Stack ML classique

Quels outils sont manipulés pendant la formation Stack ML classique ?+
Les outils manipulés pendant la formation Stack ML classique sont Scikit-learn 1.5, XGBoost 2.1, LightGBM 4.5, Optuna et MLflow. Chaque participant construit des pipelines complets sur des jeux de données réels. Ces versions permettent d'obtenir des résultats stables et reproductibles en production. L'approche évite les erreurs courantes de fuite de données.
Comment la formation Stack ML classique diffère-t-elle d'une formation LightGBM seule ?+
La formation Stack ML classique intègre Scikit-learn, XGBoost et LightGBM dans des pipelines complets. Elle couvre l'ensemble du cycle de vie plutôt que l'optimisation d'un seul algorithme. Cette approche permet une comparaison directe des performances sur les mêmes données.
En combien de temps une équipe devient-elle opérationnelle après la formation ?+
Une équipe devient opérationnelle sur la stack ML classique en deux à trois semaines après la formation. Elle peut alors reproduire les pipelines sur ses propres jeux de données. Le livrable final inclut un dépôt Git prêt à être intégré dans l'environnement de l'entreprise.
Quels métiers tirent le plus profit de la formation Stack ML classique ?+
Les data scientists, ML engineers et responsables data science tirent le plus profit de la formation Stack ML classique. Ils acquièrent une méthodologie industrielle applicable immédiatement à leurs projets. Les chefs de projet data y trouvent également des repères pour piloter les livrables.
Faut-il maîtriser pandas avant la formation Stack ML classique ?+
Il n'est pas nécessaire de maîtriser pandas avant la formation Stack ML classique car les pipelines reposent sur scikit-learn ColumnTransformer. Les participants découvrent les transformations avancées via Feature-engine pour garantir la reproductibilité. Cette approche évite les erreurs de prétraitement manuel sur jeux de données volumineux. L'équipe peut ensuite enchaîner directement avec l'optimisation XGBoost.
Comment éviter les fuites de données temporelles avec la formation Stack ML classique ?+
La formation Stack ML classique évite les fuites de données temporelles en appliquant des splits chronologiques stricts avec scikit-learn. Les participants configurent des validateurs adaptés aux séries avant d'entraîner LightGBM via Optuna. Cela stabilise les performances sur données futures. L'étape suivante consiste à intégrer ces contrôles dans les rapports SHAP.
Comment intégrer les pipelines MLflow issus de la formation Stack ML classique à un existant CI/CD ?+
Les pipelines MLflow issus de la formation Stack ML classique s'intègrent à un existant CI/CD via des artefacts versionnés et Docker. Les participants automatisent l'enregistrement des modèles LightGBM optimisés pendant les runs Optuna. Cette intégration permet un suivi continu des expériences. L'équipe gagne en traçabilité sans refonte complète de l'infrastructure.
Les modèles XGBoost de la formation Stack ML classique gèrent-ils les jeux déséquilibrés ?+
Les modèles XGBoost de la formation Stack ML classique gèrent les jeux déséquilibrés grâce à la calibration des probabilités et aux poids de classe. Les participants appliquent ces techniques sur des exemples concrets avec scikit-learn. Cela améliore la robustesse des prédictions métier. L'étape suivante porte sur l'explicabilité SHAP des résultats obtenus.
Quels cas d'usage concrets couvrent Feature-engine dans la formation Stack ML classique ?+
Feature-engine dans la formation Stack ML classique couvre des cas d'usage concrets comme l'encodage cyclique et les agrégations temporelles. Les participants construisent des pipelines ColumnTransformer complets sur données réelles. Ces transformations augmentent la performance des modèles LightGBM. L'équipe peut ensuite les déployer avec MLflow et Docker.
Que permet d'apprendre ensuite la maîtrise de SHAP après la formation Stack ML classique ?+
La maîtrise de SHAP après la formation Stack ML classique permet d'intégrer des rapports d'explicabilité aux processus de validation métier. Les participants relient les valeurs SHAP aux décisions XGBoost et LightGBM. Cela renforce la confiance des parties prenantes sur modèles optimisés. L'étape suivante porte sur l'industrialisation complète des pipelines.
Quel est le prix de la formation Stack ML classique ?+
La formation Stack ML classique coûte 7 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 13 500 € HT pour tout le groupe, jusqu'à 8 personnes. Le devis détaillé, envoyé sous 24 h, ajuste le montant au format et à l'adaptation du programme à votre contexte.
Quelle est la durée de la formation Stack ML classique ?+
5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
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