Formation Machine Learning : quelles compétences faut-il apprendre ?
Apprendre le Machine Learning ne consiste pas uniquement à lancer un modèle sur un jeu de données. Une formation cohérente doit replacer la modélisation dans un parcours comprenant les données, les fondamentaux statistiques, l’évaluation des résultats et la progression vers d’autres domaines de l’Intelligence Artificielle. C’est la logique retenue dans le Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données CAFP × EIESTP à Casablanca.
Apprendre le Machine Learning ne consiste pas uniquement à lancer un modèle sur un jeu de données. Une formation cohérente doit replacer la modélisation dans un parcours comprenant les données, les fondamentaux statistiques, l’évaluation des résultats et la progression vers d’autres domaines de l’Intelligence Artificielle. C’est la logique retenue dans le Bachelor professionnel Intelligence Artificielle & Science des Données CAFP × EIESTP à Casablanca.
Combien d’heures sont consacrées au Machine Learning ?
Le Bachelor comprend un bloc de **45 heures** intitulé :
**Machine Learning & analyse prédictive.**
Il couvre trois axes publiés :
- apprentissage supervisé et non supervisé ;
- modèles prédictifs ;
- évaluation et amélioration des modèles.
Que faut-il apprendre avant le Machine Learning ?
Dans le Bachelor, le Machine Learning est précédé de deux blocs.
Le premier développe Python pour la Data Science et les statistiques appliquées.
Le deuxième porte sur la préparation, le nettoyage, l’exploration, la visualisation et l’interprétation des données.
La modélisation intervient donc après l’acquisition de ces fondamentaux.
Pourquoi apprendre l’apprentissage supervisé ?
Il constitue l’une des grandes approches abordées dans le programme.
Il permet de comprendre comment un modèle peut apprendre à partir de données accompagnées d’une information cible utilisée pendant l’apprentissage.
Pourquoi apprendre l’apprentissage non supervisé ?
Le programme introduit également cette approche afin d’élargir la compréhension du Machine Learning à des situations où les données ne sont pas organisées autour de la même information cible.
Pourquoi étudier les modèles prédictifs ?
L’analyse prédictive figure directement dans l’intitulé du bloc.
Le parcours prépare donc l’étudiant à comprendre la logique de modèles destinés à produire des prédictions à partir de données.
Pourquoi apprendre à évaluer un modèle ?
Un modèle doit être examiné après son apprentissage.
C’est pourquoi le Bachelor intègre explicitement l’évaluation et l’amélioration des modèles.
Que vient-il après le Machine Learning ?
Le programme poursuit avec :
Le Machine Learning constitue donc une étape d’une progression plus large.
- Deep Learning — 35 h ;
- NLP — 30 h ;
- IA générative & LLM — 40 h ;
- RAG, assistants & agents IA — 35 h ;
- systèmes de recommandation — 20 h ;
- industrialisation et déploiement — 20 h ;
- projet professionnel — 20 h.
La formation utilise-t-elle des frameworks particuliers ?
Le programme public ne nomme pas les frameworks ou bibliothèques utilisés pour le Machine Learning.
Il serait donc incorrect de présenter scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ou un autre outil comme officiellement enseigné sans confirmation pédagogique.
La formation est-elle uniquement consacrée au Machine Learning ?
Non.
Le Machine Learning représente 45 heures sur les 300 heures du Bachelor complet.
Le parcours associe Data Science et plusieurs domaines de l’Intelligence Artificielle.
FAQ — Intelligence Artificielle & Science des Données
Combien d’heures de Machine Learning sont prévues ?
45 heures.
Faut-il étudier les données avant ?
Dans la progression du Bachelor, oui.
L’apprentissage supervisé et non supervisé est-il inclus ?
Oui.
Le Deep Learning est-il également étudié ?
Oui, dans le bloc suivant.
Quels frameworks sont utilisés ?
Le programme public ne les précise pas.
La formation est-elle proposée en cours du soir ?
Oui, le Bachelor complet de 300 heures est organisé en cours du soir.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.