« Modèles prédictifs pour les risques financiers » est une formation courte et pratique destinée aux analystes financiers, aux stagiaires et aux professionnels en début de carrière qui souhaitent utiliser de manière responsable l’apprentissage automatique supervisé dans le domaine de la finance. De nombreux modèles prédictifs échouent non pas à cause d’algorithmes défaillants, mais parce que des étapes clés du processus — préparation des données, validation ou communication transparente — sont négligées. Dans ce cours, vous apprendrez à suivre un workflow complet d’apprentissage supervisé, de la définition d’une question prédictive à l’évaluation des résultats. Vous construirez et testerez un classificateur à arbre de décision en Python, vous l’appliquerez à des données financières, puis vous présenterez la précision des résultats et les enseignements tirés dans un langage métier clair. Grâce à de courtes vidéos, des lectures guidées et des travaux pratiques, vous vous exercerez à transformer des ensembles de données financières en évaluations de risques transparentes et fondées sur les données. Le cours se termine par un projet dans lequel vous entraînerez et évaluerez votre propre modèle, communiquerez les résultats de performance et mènerez une réflexion sur l’équité et la confiance dans les prévisions financières.