ENJEUX

À l’ère de la data massive et de l’intelligence artificielle opérationnelle, la performance des modèles ne repose plus uniquement sur les algorithmes, mais essentiellement sur la qualité des variables construites. Le Feature Engineering est devenu un facteur différenciant pour transformer des données brutes en leviers décisionnels fiables. Les organisations qui maîtrisent ces techniques améliorent significativement la précision prédictive, réduisent les biais, optimisent les coûts de calcul et accélèrent la mise en production de solutions d’IA à forte valeur ajoutée.

OBJECTIFS OPÉRATIONNELS

• Comprendre le rôle stratégique du Feature Engineering dans le cycle de vie des projets IA.
• Structurer et préparer les données pour maximiser la performance des modèles analytiques.
• Concevoir des variables pertinentes à partir de sources de données hétérogènes.
• Réduire le surapprentissage et améliorer la robustesse des modèles prédictifs.
• Industrialiser les processus de transformation des données dans une logique métier.

COMPÉTENCES DÉVELOPPÉES

• Maîtrise des techniques de transformation, d’encodage, de normalisation et de sélection de variables.
• Capacité à identifier les features à forte valeur explicative pour les modèles de Machine Learning.
• Mise en œuvre de pipelines de données reproductibles et optimisés.
• Évaluation de l’impact des features sur la performance, l’interprétabilité et la gouvernance des modèles.
• Intégration des bonnes pratiques MLOps pour une IA fiable, traçable et durable.

PUBLIC CIBLE

• Data analysts, data scientists et ingénieurs IA.
• Responsables SI, innovation ou transformation digitale.
• Cadres métiers impliqués dans des projets d’analytique avancée.
• Décideurs souhaitant valoriser les données comme actif stratégique.
• Organisations publiques, financières, industrielles ou technologiques engagées dans la data.

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