Machine Learning pour tous
Huit modules pour apprendre à juger une affirmation faite par ou sur un système d’apprentissage automatique.
8 missions · 88 fiches · 19 pratiques · 32 questions
Ce que vous allez faire
8 missions guidées, avec une notion et une action par fiche, sur mobile comme sur ordinateur.
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Vous en utilisez déjà six aujourd’hui
Situer l’apprentissage automatique dans les produits déjà utilisés, puis remplacer le vocabulaire mental par un vocabulaire mécanique.
14 fiches · 2 pratiques
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Le système apprend à partir des exemples montrés
Entraîner soi-même un classifieur, le voir échouer sur un cas voisin, puis comprendre ce qui a réellement été appris.
11 fiches · 2 pratiques
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90 %, ça veut dire quoi ?
Transformer un score affiché en fréquence vérifiable, puis séparer le nombre produit par le système de la décision prise par une personne.
9 fiches · 2 pratiques
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Le piège des fausses alertes · le pari
Compter les personnes derrière une alerte, découvrir l’effet du taux de base, puis distinguer précision et rappel par leur dénominateur.
9 fiches · 2 pratiques
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Le piège des fausses alertes · le choix
Déplacer soi-même le seuil d’alerte, constater qu’aucun réglage ne supprime les deux erreurs, puis lire un rapport de modèle sans se laisser prendre à un score global.
11 fiches · 3 pratiques
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Quand un texte plausible fabrique un fait
Décrire le mécanisme qui produit un texte, vérifier une réponse fictive sans enjeu, puis installer une vérification indépendante avant tout usage.
10 fiches · 2 pratiques
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Le parapluie ne fait pas la pluie
Séparer une question sur le tableau d’une question sur le monde, puis distinguer un système qui a retenu ses exemples d’un système qui tient sur des cas nouveaux.
10 fiches · 2 pratiques
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D’où vient le biais, et qui décide
Reprendre le pari du module 4, construire soi-même un système de tri, puis remonter la chaîne humaine qui produit un comportement discriminant.
14 fiches · 4 pratiques
À l’issue du parcours, vous saurez
- Situer l’apprentissage automatique dans les produits utilisés chaque jour et remplacer le vocabulaire mental par un vocabulaire mécanique.
- Expliquer ce qu’un système retient réellement de ses exemples, et pourquoi la variété compte davantage que la quantité.
- Lire un score comme une fréquence contrôlable et séparer le nombre produit de la décision prise par une personne.
- Compter les quatre effectifs derrière une alerte et distinguer précision et rappel par leur dénominateur.
- Arbitrer un seuil en connaissance de cause et lire un rapport de modèle sans se laisser prendre à un score de synthèse.
- Décrire le mécanisme qui produit un texte et installer une vérification hors du système avant d’engager sa signature.
- Distinguer une question sur le tableau d’une question sur le monde, et exiger une mesure obtenue sur des cas jamais vus.
- Remonter la chaîne humaine qui produit un comportement discriminant et exiger une mesure en effectifs, groupe par groupe.
- Appliquer les quatre questions D.O.N.C. à un projet réel et produire une note de deux pages qui engage une recommandation.
Lire, pratiquer, vérifier
Une approche 100 % pratique, en français, avec des cas réels du contexte UEMOA.
- LireDes notions progressives, illustrées par des cas concrets.
- Pratiquer19 pratiques intégrées avec retour immédiat.
- Vérifier32 questions de contrôle et un projet final évalué selon 6 critères.
Une formation créée par Kolytica
Kolytica est un cabinet d’analyse, de conseil et de formation en intelligence artificielle. Le programme complet est disponible après inscription.
Progression sauvegardée après inscription