Qu’est-ce qu’un modèle prédictif en Machine Learning ?
Les modèles prédictifs constituent l’un des éléments explicitement étudiés dans le bloc Machine Learning du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données. Ils interviennent après le travail sur les données et s’inscrivent dans un processus comprenant également l’apprentissage, l’évaluation et l’amélioration.
Les modèles prédictifs constituent l’un des éléments explicitement étudiés dans le bloc Machine Learning du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données. Ils interviennent après le travail sur les données et s’inscrivent dans un processus comprenant également l’apprentissage, l’évaluation et l’amélioration.
Qu’est-ce qu’un modèle prédictif ?
De manière générale, un modèle prédictif est construit à partir de données afin de produire une estimation ou une prédiction lorsqu’il reçoit de nouvelles données correspondant au problème étudié.
La nature précise de la prédiction dépend de l’application.
Pourquoi parle-t-on d’analyse prédictive ?
Le troisième bloc du Bachelor porte précisément le titre :
**Machine Learning & analyse prédictive.**
L’apprentissage des modèles est donc directement associé à leur utilisation dans un contexte prédictif.
Que faut-il faire avant de construire un modèle ?
Dans la progression du Bachelor, plusieurs compétences viennent d’abord :
Le modèle arrive donc après un travail initial sur les données.
- Python ;
- statistiques ;
- préparation et nettoyage des données ;
- analyse exploratoire ;
- visualisation et interprétation.
Quel lien avec l’apprentissage supervisé ?
L’apprentissage supervisé est étudié dans le même bloc.
Il constitue une approche particulièrement liée à la construction de modèles visant à produire des prédictions à partir d’exemples d’apprentissage disposant d’une cible connue.
Un modèle est-il terminé une fois construit ?
Non.
Le programme prévoit explicitement :
**évaluation et amélioration des modèles.**
La construction n’est donc pas présentée comme l’étape finale.
Pourquoi évaluer un modèle prédictif ?
L’évaluation sert à examiner ses résultats et son comportement.
Dans une démarche de formation, elle permet de comprendre qu’un modèle doit être analysé avant d’être considéré pour une utilisation ultérieure.
Peut-on ensuite déployer un modèle ?
Le Bachelor comprend plus tard un bloc de 20 heures consacré à l’industrialisation et au déploiement IA.
Il aborde le déploiement des modèles, les API, l’intégration et une introduction aux pratiques MLOps.
Quels modèles précis sont enseignés ?
La page du Bachelor ne publie pas la liste exacte.
Nous ne devons donc pas annoncer officiellement des modèles ou algorithmes particuliers.
Un modèle prédictif est-il nécessairement de l’IA générative ?
Non.
Dans le programme, Machine Learning & analyse prédictive et IA générative & LLM constituent deux blocs différents.
Ils correspondent à des étapes et thématiques distinctes du parcours.
FAQ — Intelligence Artificielle & Science des Données
Les modèles prédictifs sont-ils étudiés ?
Oui.
Dans quel bloc ?
Machine Learning & analyse prédictive.
Le modèle est-il évalué après sa construction ?
L’évaluation et l’amélioration des modèles font partie du programme.
Le déploiement est-il également abordé ?
Oui, dans un bloc ultérieur.
Quels algorithmes sont utilisés ?
La page publique ne les précise pas.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.