Rentrée janvier 2027 (Bachelor, Mastère 1, Fast-Track) : places restantes · campus d’Écouen
Formation courte · Programmation · Python
Python pour l’IA : formation intensive
Deux à trois jours pour passer des bases de Python au machine learning : Pandas, NumPy, scikit-learn, une initiation à TensorFlow et Keras, et un projet complet mené jusqu’au déploiement sur des jeux de données réels.
Durée
2 ou 3 jours
Prérequis
Bases de Python
Prochaine session
25–27 janv. 2027
Matériel
PC portable
En bref : une formation intensive, en présentiel au campus parisien d’Écouen ou en distanciel, pour des développeurs, étudiants et analystes qui connaissent déjà variables, boucles et fonctions. On travaille sur notebooks, du nettoyage de données au modèle mis en production. Venez avec votre PC portable ; financement employeur possible.
Pourquoi Python, et pourquoi maintenant ?
Un langage qui évolue à un rythme connu
Depuis Python 3.8, une nouvelle version paraît chaque année en octobre ; Python 3.15 est sortie le 9 octobre 2026. Chaque version est suivie pendant cinq ans, correctifs de sécurité compris, selon le calendrier officiel des versions.
Des bibliothèques libres et réutilisables
Python est diffusé sous licence Python Software Foundation, et toutes ses versions sont open source. scikit-learn, construit sur NumPy, SciPy et matplotlib, est publié sous licence BSD et peut être utilisé dans un cadre commercial.
Un deep learning moins dépendant d’un seul moteur
Selon sa documentation, Keras 3 s’exécute au choix sur JAX, TensorFlow ou PyTorch, le moteur étant fixé avant l’import de la bibliothèque. Ce que vous apprenez avec Keras reste utile quel que soit l’environnement de votre équipe.
Objectifs de la formation
1
Acquérir
Les bases du machine learning avec Python.
2
Manipuler
Des données avec Pandas et NumPy.
3
Modéliser
Des problèmes de classification et de régression avec scikit-learn.
4
Découvrir
TensorFlow et Keras pour le deep learning.
5
Déployer
Un modèle d’IA en production.
6
Appliquer
Les bonnes pratiques du machine learning.
Programme
De l’environnement Python au modèle déployé, avec un projet fil rouge.
1
Environnement Python
Jupyter, Colab et Anaconda : installer, organiser et partager ses notebooks.
2
Data science
Pandas, NumPy et Matplotlib pour manipuler, explorer et représenter les données.
3
Machine learning
Classification et régression avec scikit-learn, de la préparation des données à l’évaluation du modèle.
4
Deep learning
Premiers réseaux de neurones avec TensorFlow et Keras.
5
Cas pratiques
Projets menés sur des jeux de données réels.
6
Déploiement
Mise en production d’un modèle entraîné.
Formats et durées
2 jours · intensif
Jour 1 : Python avancé et machine learning. Jour 2 : projet complet et déploiement.
3 jours · approfondi
Le même parcours, avec une journée supplémentaire consacrée au deep learning et aux cas pratiques.
La boîte à outils de la formation
- Jupyter, Colab, Anaconda : les environnements de travail, en local ou dans le navigateur.
- Pandas et NumPy : tableaux de données et calcul numérique.
- Matplotlib : graphiques pour explorer et présenter les résultats.
- scikit-learn : modèles de classification et de régression.
- TensorFlow et Keras : construction et entraînement de réseaux de neurones.
Pour aller plus loin : versions de Python, scikit-learn, Keras.
Calendrier 2027
En présentiel à Écouen ou en distanciel ; la durée retenue (2 ou 3 jours) et la date sont confirmées par l’équipe à l’inscription.
25–27 janv. 2027
22–24 mars 2027
14–16 juin 2027
27–29 sept. 2027
22–24 nov. 2027
Pour qui ?
- Développeurs et ingénieurs qui veulent passer à l’IA
- Étudiants en data ou en informatique
- Analystes qui souhaitent automatiser leurs analyses
Prérequis : connaître les bases de Python (variables, boucles, fonctions) et venir avec un PC portable.
Notre méthode
Apports courts, pratique longue : on code sur notebooks dès la première heure, jusqu’à un projet complet déployé le dernier jour.
Formateurs en activité, qui utilisent ces bibliothèques au quotidien sur des cas réels.
Organisme Qualiopi (QUA008116) : évaluation des acquis et attestation de formation pour chaque stagiaire.
Tarif et financement
Salariés · financement entreprise
Inscription possible au plan de développement des compétences, avec l’accompagnement de l’OPCO dont relève l’entreprise.
Particuliers · autofinancement
Prix indiqué sur devis selon le format de 2 ou 3 jours ; règlement échelonné envisageable.
Équipes techniques · intra
Former une équipe de développeurs ou d’analystes : devis et contenu ajustés à vos données et à votre secteur.
Entreprises et établissements
Allez plus loin avec AI2 Lab
Au-delà de la formation, AI2 Lab accompagne les organisations dans leurs projets d’agents IA et de chatbots. Pour former plusieurs collaborateurs ou recruter un alternant, l’équipe entreprises vous répond.
Aller plus loin avec l’école AI2
Programmes détaillés, formations entreprise et financement, sur le site de l’école AI2.
Data
Formation Data Science certifiante
Python, machine learning et analyse de données, Qualiopi et RNCP.
Agents IA
Créer ses agents et assistants IA
Concevoir des assistants connectés à vos documents et à vos outils.
CPF
Formations IA et data éligibles au CPF
Le catalogue des blocs de compétences finançables avec votre compte formation.
Accessibilité : AI2 s’engage à rendre ses formations accessibles aux personnes en situation de handicap, avec des supports adaptés et un accompagnement personnalisé. Accessibilité & handicap.
Questions fréquentes
Quel est le calendrier 2027 ?
25–27 janvier, 22–24 mars, 14–16 juin, 27–29 septembre et 22–24 novembre 2027 ; l’équipe confirme la tenue de chaque session au moment de l’inscription.
Quel niveau de Python faut-il ?
Les bases : variables, boucles, fonctions. La formation part de là pour aller vers le machine learning.
Faut-il apporter un ordinateur ?
Oui, un PC portable est nécessaire pour les ateliers.
2 ou 3 jours : que choisir ?
Le format de 2 jours est intensif ; le troisième jour approfondit le deep learning et les cas pratiques.
Quelles bibliothèques sont abordées ?
Pandas, NumPy et Matplotlib pour les données, scikit-learn pour le machine learning, TensorFlow et Keras pour le deep learning, dans Jupyter, Colab ou Anaconda.
Ces outils sont-ils gratuits ?
Python est open source, sous licence de la Python Software Foundation, et scikit-learn est publié sous licence BSD, utilisable dans un cadre commercial.
Peut-on la suivre à distance ?
Oui, en présentiel au campus parisien d’Écouen ou en distanciel.
Comment la financer ?
Par votre employeur et son OPCO dans le cadre du plan de développement des compétences, ou sur devis à titre personnel.
Pré-inscription
Indiquez la formation et la période souhaitées : l’équipe vous propose les prochaines dates, le format et le financement adapté.
- Réponse personnalisée de l’équipe
- Sessions au campus parisien d’Écouen ou à distance
- Devis pour les entreprises
01 80 87 35 11 · contact@ai2-education.com
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