Formation en salle

Apprentissage machine et IA appliqués au manufacturier (en collaboration avec ÉTS Formation)

Résumé

Faire parler les données présentes dans votre environnement pour régler un problème de qualité, optimiser un processus et accroitre la fiabilité, entre autres.

L’apprentissage machine ne s’adresse pas qu’à l’élite. Plusieurs techniques sont de plus en plus accessibles et permettent de faire émerger des tendances, patterns et corrélations autrement très difficiles à détecter. Cette formation vous permettra d'avoir un survol de l'ensemble de ces techniques ainsi qu'un survol de différentes plateformes commerciales et gratuites.

Particularité

Atouts pour suivre la formation :

Avoir une aisance en informatique;
Avoir déjà des notions de statistiques;
Avoir déjà des notions de programmation.

À savoir lorsque cette formation est en ligne:

Il est fortement recommandé d'avoir deux écrans sur le même ordinateur : un pour suivre la formation et l'autre pour les exercices pratiques.

Vous devez installer sur votre ordinateur l'application Connexion bureau à distance (Remote Desktop) puisque vous aurez accès à un laboratoire virtuel pour suivre cette formation.

Calendrier de formation

Jour 1: 17/11/2025 08:30 AM - 04:30 PM
Jour 2: 18/11/2025 08:30 AM - 04:30 PM

Objectifs

À la fin de cette formation, vous serez en mesure de :

Bien définir l’objectif d’un projet d’analyse;
Collecter les bonnes données et les transformer adéquatement;
Choisir la bonne plateforme selon ses besoins;
Appliquer les bons algorithmes d’apprentissage machine;
Déployer ces outils pour l’aide à la décision.

Contenu

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?
Qu’est-ce que l’apprentissage machine?
Cas de figure;
Évaluation des modèles;
Méthodologie de projet en analyse de données;
Algorithmes de sélection des variables;
Traitement des séries temporelles;
Réduction des données avec l’analyse en composantes principales;
Apprentissage non supervisé (clustering);
Arbres de régression;
Réseaux de neurones;
Stratégies de déploiement.

Méthodologie

Plusieurs méthodes d’apprentissage permettant de mesurer votre progrès et votre intégration des concepts sont utilisés tout au long de la formation :

Exposé
Démonstration
Étude de cas
Exercice informatique

Présentation (50 %) et exercices (50 %)

Clientèle visée

Conseillers·ères en transformation numérique, ingénieur·es de procédés, ingénieur·es qualité, responsables d’équipements, ou tous autres professionnel·les qui trouvent qu’on n’en fait pas assez avec les données.

Formateur

Matthieu Lirette-Gélinas ing. M.ing.

Matthieu est un professionnel des données ayant accumulé plus de 12 ans d’expérience dans le marché manufacturier. Ingénieur de formation et détenteur d’une maîtrise en gestion de l’ingénierie, il a mis en place plusieurs processus d’analyses prédictives en plus de jouer un rôle crucial dans la résolution de centaines de problèmes de production, incluant des crises majeures. Matthieu est reconnu par ses pairs comme un excellent vulgarisateur et communicateur. Il servit notamment chez IBM, à l’Agence du revenu du Canada et Mercedes Benz en plus d’être tuteur pour les étudiants universitaires en statistiques.