Optimiser et évaluer les performances de vos modèles

• Identifier les métriques adaptées à chaque type de modèle
  (accuracy, recall, F1-score, etc.).
• Ajuster les hyperparamètres à l’aide de méthodes d’optimisation.
• Utiliser la validation croisée pour évaluer la robustesse des modèles.
• Comparer plusieurs modèles et interpréter les résultats.
• Mettre en place un tableau de suivi des performances.

1. Évaluation des performances d’un modèle IA

• Revoir les principales métriques (accuracy, recall, F1-score, etc.).
• Lire et interpréter les matrices de confusion et courbes ROC.
• Mise en pratique : évaluation d’un modèle de classification sur un dataset réel.

2. Hyperparamètres et robustesse

• Découvrir les méthodes de recherche d’hyperparamètres (grid search, random search).
• Mettre en œuvre la validation croisée pour tester la robustesse.
• Mise en pratique : optimisation d’un modèle existant et mesure des gains de performance.

3. Comparaison et sélection des modèles

• Comparer plusieurs modèles selon leurs métriques et leur stabilité.
• Identifier le sur-apprentissage et ajuster les paramètres.
• Mise en pratique : benchmark complet de plusieurs algorithmes.

4. Documentation et suivi des performances

• Mettre en place un tableau de bord de suivi des métriques.
• Tracer les expériences pour assurer la reproductibilité.
• Mise en pratique : génération automatique d’un rapport d’évaluation de modèle.

Le formateur évalue la progression des participants tout au long de la formation
à travers des échanges, QCM et études de cas. Un test de positionnement ou
une activité de synthèse permet d’évaluer les acquis en début et fin de session