> ls ./parcours/ --detail
Trois parcours. Trois niveaux de profondeur. Une progression pensée semaine par semaine.
Chaque parcours a une durée fixe, une charge de travail mesurée et un contenu qui commence par énumérer ce qu'il ne couvre pas.
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Comment les parcours sont construits
Chaque parcours est construit autour d'une progression visible : les exercices de la semaine un sont différents des exercices de la semaine sept, et le syllabus montre comment. Les participants savent dès le départ ce qu'ils vont écrire en fin de programme — pas en termes de compétences génériques, mais en termes de code précis.
La notation repose sur la reproductibilité et la clarté du raisonnement. Un modèle qui obtient de bons résultats pour les mauvaises raisons ne reçoit pas une bonne note. Un modèle dont les limites sont clairement documentées et analysées peut recevoir une meilleure note qu'un modèle aux performances supérieures mais inexpliquées.
> cat ./parcours/01-fondements/README.md
Fondements — Semaine Zéro
> ce que ce parcours ne couvre pas
- Entraînement de réseaux de neurones modernes
- Frameworks de deep learning (PyTorch, JAX)
- Déploiement de modèles
- Traitement de données à grande échelle
Un parcours de sept semaines qui ne suppose rien au-delà de la programmation élémentaire. Si vous savez ce qu'est une boucle et une fonction en Python, vous avez le niveau d'entrée. Le parcours couvre Python pour la donnée, NumPy, tracés, matrices, dérivées, probabilités, et se termine par une descente de gradient construite ligne par ligne qui ajuste une droite sur des données bruitées.
Contenu semaine par semaine
Ce qui est inclus
- Deux sessions en direct par semaine (enregistrées)
- Exercices hebdomadaires avec corrections détaillées
- Forum modéré par les formateurs
- Trois soumissions notées avec retour écrit
- Record de complétion
> cat ./parcours/02-modelisation/README.md
Construction de modèles
Seize semaines sur la construction et l'évaluation honnête de modèles. Le fil directeur : un modèle ne vaut que si quelqu'un d'autre peut vérifier ses résultats. Chaque module s'appuie sur cette exigence — constitution de jeux de données, fractionnement, bases difficiles à battre, ensembles d'arbres, réseaux avec PyTorch, recherche d'hyperparamètres à petit budget, analyse d'erreurs, et rédaction d'un résultat reproductible.
> ce que ce parcours ne couvre pas
- Entraînement distribué sur plusieurs machines
- Déploiement en production et serving
- Surveillance de modèles en prod (couvert en parcours 3)
- Large Language Models et fine-tuning
Ce qui est inclus
- Révision hebdomadaire du travail en cours
- Crédits de calcul inclus
- Quatre travaux notés avec retour écrit
- Rapport écrit final
- Soutenance orale (30 minutes)
- Record de complétion
Modules principaux
> cat ./parcours/03-systemes/README.md
Systèmes et opérations
> ce que ce parcours ne couvre pas
- Recherche en apprentissage machine
- Entraînement de modèles fondationnels
- Architecture de systèmes à très grande échelle (milliers de nœuds)
Vingt-quatre semaines sur ce qui advient après qu'un modèle fonctionne sur un ordinateur portable. Les participants traversent l'ensemble de la chaîne : pipelines reproductibles, versionnement des données et artefacts, suivi des expériences, images de conteneurs, déploiement, budgets de latence et de coût, surveillance de la dérive, pratique de permanence, revue d'incidents structurée, et documentation de transfert.
# deux mois de service en production
Pendant huit semaines, les participants font tourner un service sur le cluster partagé Kernelio. Ils reçoivent des alertes réelles, rédigent des post-mortems, et participent à deux incidents simulés avec debriefing.
Ce qui est inclus
- Accès au cluster partagé (hébergé en Suisse)
- Quatre revues par un formateur
- Deux incidents simulés avec debriefing
- Soutenance d'architecture (45 minutes)
- Record de complétion nommant les systèmes construits
> diff --parcours fondements modelisation systemes
Quel parcours choisir ?
| Critère | Fondements | Modélisation | Systèmes |
|---|---|---|---|
| Durée | 7 sem. | 16 sem. | 24 sem. |
| Charge hebdomadaire | 5h | 10h | 12–15h |
| Tarif | CHF 165 | CHF 575 | CHF 940 |
| Prérequis | programmation basique | fondements ou exercice d'entrée | modélisation ou expérience pro |
| Cluster de calcul partagé | — | — | |
| Incidents simulés | — | — | |
| Convient si vous… | débutez en Python pour les données | connaissez les bases, voulez construire des modèles sérieux | savez modéliser, voulez déployer et opérer |
> cat ./standards-communs.md
Standards communs à tous les parcours
Sécurité et confidentialité
Données stockées sur serveurs suisses. Conformité LPD et RGPD. Aucune transmission à des tiers sans consentement.
Matériel mis à jour
Chaque exercice est révisé après chaque cohorte. Les corrections sont versionnées. Les participants des cohortes suivantes bénéficient des ajustements.
Critères d'évaluation transparents
La grille d'évaluation est transmise avant chaque soumission notée. Pas de surprise après la remise.
> cat ./tarifs.md
Tarifs
> parcours/01
Fondements
- Sessions en direct (enregistrées)
- Exercices hebdomadaires
- 3 soumissions notées
- Forum modéré
> parcours/02
Construction de modèles
- Révision hebdomadaire
- Crédits de calcul inclus
- 4 travaux notés
- Rapport + soutenance orale
> parcours/03
Systèmes et opérations
- Accès cluster partagé
- 4 revues formateur
- 2 incidents simulés
- Soutenance architecture
Tous les tarifs en CHF, TVA suisse incluse. Facturation en une fois à l'inscription.
> contact --parcours
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