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Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h
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Formation XGBoost 2026 - Déployer des modèles ML performants

Réf. : LUC239
10 personnes max.
À partir de 5500€ HT / par personne
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
5 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser XGBoost pour des cas d'usage professionnels en entreprise
  • Développer des compétences avancées en optimisation de modèles certifiante
  • Concevoir des pipelines XGBoost adaptés au droit du numérique
  • Implémenter des stratégies de formation continue en IA juridique
  • Optimiser les performances XGBoost au sein de projets d'entreprise

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

  • Les entreprises qui ignorent XGBoost perdent en compétitivité face à 67% des concurrents utilisant déjà le machine learning avancé.

  • Les risques incluent des décisions contractuelles erronées entraînant jusqu'à 25% de litiges supplémentaires.

  • Les carrières stagnent sans ces compétences clés en droit du numérique.

  • Agir maintenant permet d'éviter un retard irréversible sur le marché.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

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

Programme de la formation

Module 1Thématique : XGBoost avancé et feature engineering (Python, scikit-learn, datasets IP)

Les participants explorent les fondements avancés de XGBoost appliqué au droit du numérique. Ils réalisent des exercices pratiques de feature engineering sur des données contractuelles, utilisent Python pour configurer des hyperparamètres, et produisent un premier modèle livrable analysant des clauses de propriété intellectuelle.

Module 2Thématique : XGBoost pour la classification juridique (outils SHAP, métriques, validation croisée)

Cette journée approfondit les techniques de classification avec XGBoost sur des corpus légaux. Les apprenants intègrent des outils d'interprétabilité comme SHAP, conduisent des validations croisées rigoureuses et génèrent des rapports détaillés pour des cas concrets de conformité réglementaire.

Module 3Thématique : XGBoost en détection de risques contractuels (méthodes, tuning, livrables)

Les professionnels découvrent comment déployer XGBoost pour détecter les risques dans les contrats numériques. Ils pratiquent le tuning avancé des paramètres, analysent des jeux de données réels d'entreprise et remettent un livrable de scoring automatisé des clauses sensibles.

Module 4Thématique : XGBoost et propriété intellectuelle (intégration, monitoring, cas d'étude)

La session couvre l'intégration de XGBoost dans des systèmes de veille sur la propriété intellectuelle. Les participants travaillent sur des cas d'étude concrets, configurent des pipelines de monitoring et produisent des dashboards pour le suivi des évolutions jurisprudentielles.

Module 5Thématique : XGBoost en production juridique (déploiement, scaling, certification)

Dernier jour consacré au passage en production de solutions XGBoost. Les apprenants déploient des modèles scalables, réalisent des tests de robustesse et finalisent un projet certifiant intégrant compétences techniques et exigences du droit du numérique en entreprise.

Méthode d'évaluation

  • QCM final sur les techniques XGBoost
  • Projet pratique évalué en groupe
  • Soutenance orale du livrable professionnel

Méthode d'apprentissage

  • Ateliers pratiques quotidiens
  • Cas d'entreprise réels
  • Feedback personnalisé
  • Ressources post-formation

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation XGBoost 2026 - Déployer des modèles ML performants 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 XGBoost 2026 - Déployer des modèles ML performants, 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 XGBoost 2026 - Déployer des modèles ML performants 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
★★★★★

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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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation XGBoost 2026 - Déployer des modèles ML performants ?+
Le tarif individuel est de 5500€ HT. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation XGBoost 2026 - Déployer des modèles ML performants ?+
La formation dure 5 journées, en présentiel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise avancée de Python, expérience confirmée en machine learning et algorithmes de boosting
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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Disponible en présentiel et à distance. Choisissez votre ville pour accéder au centre de formation local.

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