La plupart des initiatives d’apprentissage automatique (ML) s’enlisent entre un « excellent AUC » et d’« excellents résultats commerciaux ». Cette formation comble ce fossé de bout en bout.

Vous apprendrez à traduire les performances des modèles en valeur financière en construisant des « arbres de métriques » qui relient les indicateurs hors ligne aux KPI des produits et aux résultats du compte de résultat. Nous concevrons des plans de mesure solides, avec les scénarios contrefactuels appropriés (A/B, holdouts, géographiques, diff-in-diff) et des garde-fous qui empêchent les « succès » de nuire à l’entreprise ailleurs. Vous vous exercerez à évaluer la puissance statistique et la taille d’échantillon, à réduire la variance (CUPED) et à analyser le lift avec des intervalles de confiance. Nous transformerons ensuite ce gain en retour sur investissement : chiffre d’affaires ou économies supplémentaires, coûts d’exploitation, délai de récupération et valeur actuelle nette (VAN), ainsi qu’une analyse de sensibilité pour tenir compte de l’incertitude. Nous terminerons par des tableaux de bord d’impact et un rapport destiné à la direction permettant de prendre des décisions claires quant à la poursuite ou l’abandon du projet, ainsi qu’à sa mise à l’échelle. Cette formation s’adresse aux professionnels impliqués dans la planification, l’évaluation ou la mise en œuvre de solutions d’apprentissage automatique — notamment les data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique, les analystes métier, les chefs de produit et les responsables technologiques. Elle convient également à toute personne souhaitant mieux relier les résultats de l’apprentissage automatique à la valeur métier. Les apprenants doivent posséder une compréhension de base des concepts d’apprentissage automatique et des flux de travail métier généraux, ainsi qu’un intérêt pour la mise en œuvre de solutions basées sur les données. Aucune connaissance avancée en programmation ou en mathématiques n’est requise. À l’issue de cette formation, vous serez en mesure de relier systématiquement les indicateurs des modèles aux résultats financiers et de communiquer leur impact d’une manière qui inspire confiance aux dirigeants — afin que les équipes déploient moins de modèles tout en générant davantage de valeur.