Centrale Méditerranée
Sitraka FORLERCentrale Méditerranée · AMSE

Machine Learning, Option DDEFI

Projets

Données ouvertes et projets de machine learning par secteur : finance, assurance, logistique, tech, sport

Référence pour tout le cours, à lire avant de choisir son projet, deck de référence
Centrale Méditerranée, Technopôle de Château-Gombert, Marseille

ABCDEBDACEVentes par régionB fait 30 % des ventes, E en fait 10 %avant : ordre alphabétique, titre neutreaprès : trié, le message en titre
Figure 1 : la clinique des graphiques, mêmes données, lecture immédiate quand l'ordre et le titre portent le message.

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Chaque séance a son mot de passe, donné en cours. Majuscules, espaces et traits d'union n'ont pas d'importance. Les slides sont chiffrées : rien n'est lisible sans lui.

Dans cette séance

  1. Où trouver des données ouvertes, et à quelles conditions
  2. Un cahier des charges type en six lignes
  3. Finance, assurance, logistique, GAFAM, football, énergie, santé, secteur public : des projets réels et des projets d'équipe
  4. Structure du dépôt, paquets, et ce que ça rapporte
Introduction14 octobre 2026Outils14 octobre 2026Séance 114 octobre 2026Séance 214 octobre 2026Séance 315 octobre 2026Séance 415 octobre 2026Devoir 1Jalon 1Séance 515 décembre 2026Séance 616 décembre 2026Séance 716 décembre 2026Devoir 2Jalon 2Séance 812 février 2027Devoir 3Rendu finalSéance 912 mars 2027ExempleRéférenceLe codeRéférenceProjetsRéférenceManuelRéférenceInfraRéférencePanoramaRéférence
Figure 2 : le fil du cours ; cette séance est encadrée.
SéanceTitreDate
IntroductionL'IA à la croisée des chemins : histoire, creux, emplois, et vous14 octobre 2026Ouvrir
OutilsKaggle, GitHub, Python : vos outils, vos comptes, votre dépôt14 octobre 2026Ouvrir
Séance 1Cadrer avant de modéliser, puis les moindres carrés14 octobre 2026Ouvrir
Séance 2Vraisemblance, généralisation, lancement du projet14 octobre 2026Ouvrir
Séance 3Optimisation convexe et régularisation15 octobre 2026Ouvrir
Séance 4Décider sous coût, livrer un dépôt reproductible15 octobre 2026Ouvrir
Devoir 1Devoir après le bloc 1 : une baseline défendableJalon 1Ouvrir
Séance 5Contrôle de rentrée, noyaux, SVM et arbres de décision15 décembre 2026Ouvrir
Séance 6Forêts, boosting et la comparaison honnête16 décembre 2026Ouvrir
Séance 7Expliquer, auditer l'équité, découvrir sans étiquettes16 décembre 2026Ouvrir
Devoir 2Devoir maison entre les blocs 2 et 3 : un modèle champion documentéJalon 2Ouvrir
Séance 8Réseaux de neurones, dérive, conformité, mise en service12 février 2027Ouvrir
Devoir 3Devoir maison après le bloc 3 : le projet livréRendu finalOuvrir
Séance 9Journée de présentation finale : les soutenances12 mars 2027Ouvrir
ExemplePrédire le prix d'un actif : séries temporelles, XGBoost et le sentiment des newsRéférenceOuvrir
Le codeLe code de chaque modèle : importer, télécharger par API, ajuster, prédireRéférenceOuvrir
ProjetsDonnées ouvertes et projets de machine learning par secteur : finance, assurance, logistique, tech, sportRéférence
ManuelLe manuel de l'expert data et IA : cadrer, outiller, modéliser, déployer, observerRéférenceOuvrir
InfraData engineering, SRE et cloud : les commandes, les principes, les métiers, du junior à l'expertRéférenceOuvrir
PanoramaPanorama des modèles : lesquels, pour quoi faire, dans quels secteursRéférenceOuvrir

Tableau 1 : les séances du cours, dans l'ordre ; chacune s'ouvre avec son propre mot de passe.