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Centrale Méditerranée · option DDEFI · 2026–2027

Machine Learning

On passe des heures à dériver des gradients, et on commence pourtant par autre chose : la décision que quelqu'un doit prendre, la cible, la métrique, les garde-fous. Ensuite seulement les maths, vérifiées en code, sur un vrai score de défaut de crédit.

  • 54 heures en trois blocs de deux jours
  • Octobre, décembre, janvier
  • Cours en français
  • Technopôle de Château-Gombert, Marseille
Une planche de Galton : les billes tombent en loi normale
Photo: Matemateca (IME/USP)/Rodrigo Tetsuo Argenton, CC BY-SA 4.0, Wikimedia Commons

Bloc 1 : les quatre demi-journées des 14 et 15 octobre

  1. Demi-journée 1 : Cadrer avant de modéliser, puis les moindres carrés

    mercredi 14 octobre 2026 · 08:30–12:30 · en salle

  2. Demi-journée 2 : Vraisemblance, généralisation, lancement du projet

    mercredi 14 octobre 2026 · 13:30–18:30 · en salle

  3. Demi-journée 3 : Optimisation convexe et régularisation

    jeudi 15 octobre 2026 · 08:30–12:30 · en salle

  4. Demi-journée 4 : Décider sous coût, livrer un dépôt reproductible

    jeudi 15 octobre 2026 · 13:30–18:30 · en salle

Les slides s'ouvrent avec le mot de passe de la séance. Sur ordinateur, elles s'affichent en mode lecture avec les notes sous chaque slide : un élève absent peut suivre.

Comment ça marche

  1. 1

    Cadrer d'abord

    Décision, question, cible, métrique métier et métrique modèle, garde-fous, cadre de travail, pipeline de données. Avant la moindre formule.

  2. 2

    Dériver, puis vérifier

    Chaque séance part d'une dérivation et finit par du code qui la reproduit et la compare à scikit-learn.

  3. 3

    Un projet fil rouge

    Un score de défaut de crédit sur données ouvertes, en équipes de trois : calibré, seuillé par coût, testé, exposé derrière une API.

  4. 4

    L'IA autorisée, et déclarée

    Pour la plomberie, oui. La note repose sur ce que vous savez dériver et expliquer sans elle : 55 % en salle, sans IA.

Le programme complet

Les 26 séances, les jalons, la grille de notation et la règle sur l'IA sont sur la page compagnon du cours, avec quatre pages « côté terrain » : le ML en finance, l'IA générative, les métiers, et les bases en animations.

Voir le programme sur ecofinlearning.com →

L'enseignant

Sitraka Forler travaille avec des données et des systèmes tous les jours en entreprise (Enterprise System Architect, POST Luxembourg) et enseigne à Centrale Méditerranée, à Aix-Marseille School of Economics, à l'IAE de Metz, à l'Université Catholique de Lille et à Durham University Business School.

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