Formation · Replit Agent · Data science & machine learning

Replit Agent pour les data scientists et ML engineers

Créer, tester et héberger des applications dans le navigateur : de l’idée à l’app en ligne avec base de données grâce à Replit Agent.

Durée
1 jour (7 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Replit Agent pour les data scientists et ML engineers » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Data scientists en directions métier et équipes analytiques, ML engineers responsables de l’entraînement et du déploiement et Data analysts qui se lancent en Python et en machine learning. Vous découvrez Replit Agent non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Data science & machine learning.

Replit réunit environnement de développement, exécution, base de données et hébergement dans un seul espace de travail accessible depuis le navigateur. Replit Agent s’appuie sur cette base : vous décrivez une application en langage courant, et l’agent établit un plan, crée les fichiers, installe les paquets, configure une base de données, lance l’application et la teste de lui-même. Pendant cette formation d’une journée, vous apprenez à piloter ce processus en connaissance de cause, que vous soyez développeur, chef de produit en phase de validation, enseignant ou fondateur à la recherche d’un premier produit.

Vous travaillez sur votre propre application : un outil interne, une petite API, un tableau de bord de données ou un MVP avec gestion des utilisateurs. Vous apprenez à formuler vos besoins clairement, à utiliser les checkpoints pour revenir en arrière en toute sécurité, à gérer correctement secrets et base de données et à choisir le bon mode de déploiement. Les participants plus techniques approfondissent la structure du code, l’intégration Git et le débogage dans le shell. Enfin, vous évaluez de façon réaliste coûts, sécurité et limites, pour qu’un prototype rapide ne devienne pas un système de production ingérable.

La data science et le machine learning reposent sur des allers-retours rapides entre exploration, modélisation et mise en production. Une grande partie du temps passe dans la préparation des données avec pandas ou Polars, le feature engineering, la visualisation, les expériences d’hyperparamètres et, enfin, la transformation de notebooks en pipelines maintenables. Les assistants et agents de codage IA accélèrent chacune de ces étapes : code d’exploration et de visualisation, stratégies de validation, refactoring de notebooks en modules Python testés, scripts d’entraînement scikit-learn ou PyTorch, suivi d’expériences avec MLflow. La rigueur méthodologique reste toutefois indispensable, car un code d’apparence plausible peut masquer une fuite de données ou des métriques trompeuses. Vous apprendrez à utiliser l’IA efficacement tout en garantissant la qualité statistique de vos résultats.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Data scientists en directions métier et équipes analytiques
  • ML engineers responsables de l’entraînement et du déploiement
  • Data analysts qui se lancent en Python et en machine learning
  • Chercheurs et développeurs aux flux de travail centrés sur les notebooks
  • Équipes MLOps exploitant des modèles en production

Les défis concrets que nous traitons

  • Des notebooks touffus, difficiles à reproduire et à industrialiser
  • Une préparation des données et un feature engineering chronophages
  • Des erreurs méthodologiques : fuite de données, métriques inadaptées, validation biaisée
  • Un manque de traçabilité des expériences, des modèles et des versions de données

Objectifs pédagogiques

  • Vous formulez vos besoins de sorte que Replit Agent planifie et construise une application adaptée.
  • Vous faites évoluer une application pas à pas et annulez sans risque les modifications indésirables grâce aux checkpoints.
  • Vous configurez correctement base de données, authentification des utilisateurs et secrets.
  • Vous publiez votre application avec le mode de déploiement approprié.
  • Accélérer exploration, feature engineering et modélisation avec des assistants IA sans renoncer à la rigueur méthodologique.
  • Transformer, avec des agents IA, le code des notebooks en pipelines ML testés et reproductibles.
  • Repérer les erreurs typiques du code ML généré, comme les fuites de données ou les métriques inadaptées, et les corriger de manière ciblée.

Programme

Module 1 L’espace de travail Replit et l’agent en bref
  • Comprendre l’espace de travail : éditeur, aperçu, console, shell et fichiers
  • Fonctionnement de l’agent : plan, réalisation, autotest et questions de clarification
  • Agent ou Assistant : choisir l’outil adapté aux petites modifications ciblées
  • Distinguer les projets adaptés à Replit Agent de ceux qui ne le sont pas
Module 2 De l’idée à l’application fonctionnelle
  • Formuler ses besoins sous forme de courte spécification : utilisateurs, fonctions, données
  • Utiliser le mode planification pour valider périmètre et démarche
  • Enrichir l’application par petites étapes et vérifier dans l’aperçu
  • Recourir aux checkpoints et aux retours arrière quand une modification échoue
Module 3 Données, utilisateurs et intégrations
  • Créer la base PostgreSQL intégrée, inspecter les tables et modifier les données
  • Mettre en place connexion et gestion des utilisateurs avec Replit Auth
  • Stocker les clés d’API dans les Secrets plutôt que dans le code
  • Connecter des services externes : paiement, e-mail ou modèles d’IA
Module 4 Comprendre le code, déboguer et collaborer
  • Lire la structure du projet : où se trouvent front-end, back-end et logique de données
  • Exploiter erreurs de console et journaux et les transmettre à l’agent
  • Collaborer en temps réel et versionner ses projets avec Git
  • Modifier de façon ciblée des projets Python et JavaScript sans l’agent
Module 5 Publication, exploitation et limites
  • Choisir le type de déploiement : statique, autoscale, permanent ou planifié
  • Configurer domaine personnalisé, variables d’environnement et supervision
  • Estimer et plafonner les coûts liés à l’agent et à l’hébergement
  • Protection des données, droits d’accès et passage de relais à une équipe de développement
Module 6 Atelier pratique : Data science & machine learning
  • Analyse exploratoire des données
  • Des notebooks aux pipelines
  • Entraînement et validation des modèles
  • Suivi d’expériences et MLOps
  • Expliquer et auditer les modèles
  • Évaluer des prototypes LLM et RAG
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les données d’entraînement et d’analyse contiennent souvent des informations personnelles : utilisez dans les prompts des schémas, des agrégats ou des données synthétiques et respectez les principes du RGPD comme la limitation des finalités. Pour les systèmes à haut risque, l’AI Act européen impose des exigences de qualité des données, de documentation et de transparence ; les licences des jeux de données, modèles pré-entraînés et paquets Python sont également à vérifier.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Analyse exploratoire des données

L’assistant génère le code de profilage, de distributions, de corrélations et de valeurs manquantes avec pandas ou Polars, produit des visualisations parlantes et synthétise les anomalies sous forme d’hypothèses de modélisation.

Des notebooks aux pipelines

L’agent refactorise le code des notebooks en modules Python avec fonctions, configuration et tests pytest, supprime les états cachés et rend l’entraînement comme l’inférence reproductibles.

Entraînement et validation des modèles

L’IA construit des pipelines scikit-learn ou des boucles d’entraînement PyTorch avec validation croisée rigoureuse, métriques adaptées et modèles de référence, et signale activement les risques de fuite de données ou de déséquilibre des classes.

Suivi d’expériences et MLOps

L’assistant configure MLflow ou un outil équivalent pour les paramètres, métriques et artefacts, versionne les modèles et crée des workflows d’entraînement et de déploiement intégrés à la CI/CD.

Expliquer et auditer les modèles

Avec SHAP, l’importance par permutation ou les partial dependence plots, l’IA produit des explications des décisions du modèle ainsi que des analyses d’équité et de robustesse sur les sous-groupes pertinents.

Évaluer des prototypes LLM et RAG

L’IA aide à constituer des jeux d’évaluation, des métriques de notation automatisées et des expériences comparatives entre variantes de prompts, modèles d’embedding ou stratégies de recherche.

Projets pratiques possibles

Prédiction d’attrition expliquée

Un projet complet, de la préparation des données à un modèle de gradient boosting, jusqu’à une petite application Streamlit affichant prédictions et explications SHAP.

Script de surveillance de modèle

Un script qui compare dans le temps les distributions des données et des prédictions, détecte les dérives et génère un rapport synthétique illustré.

Banc d’évaluation pour un chatbot RAG

Un dispositif de test avec jeu de questions, réponses de référence et notation automatique, qui compare plusieurs configurations de recherche et de prompts.

Prérequis

Une bonne aisance avec l’ordinateur et de la curiosité pour le développement logiciel suffisent pour démarrer. Des notions de Python ou de JavaScript sont un plus, mais pas une obligation. Une bonne maîtrise de Python, une pratique de pandas ou Polars et de scikit-learn, ainsi que des bases en statistiques et en machine learning.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec un navigateur à jour et un compte Replit ; une offre payante est nécessaire pour utiliser l’agent et déployer.

Protection des données & conformité

Les données d’entraînement et d’analyse contiennent souvent des informations personnelles : utilisez dans les prompts des schémas, des agrégats ou des données synthétiques et respectez les principes du RGPD comme la limitation des finalités. Pour les systèmes à haut risque, l’AI Act européen impose des exigences de qualité des données, de documentation et de transparence ; les licences des jeux de données, modèles pré-entraînés et paquets Python sont également à vérifier.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mer. 25 novembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 2 décembre 2026 Augsbourg Demander
  • mer. 16 décembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 13 janvier 2027 Kaiserslautern Demander
  • lun. 18 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 4 février 2027 Brême Demander

Questions fréquentes

Puis-je suivre la formation sans savoir programmer ?

Oui. Replit Agent écrit le code, vous vous concentrez sur les besoins, les tests et les décisions. Nous expliquons simplement les notions essentielles comme base de données, API ou déploiement. Les participants qui savent déjà programmer bénéficient d’approfondissements sur la structure du code et le débogage, de sorte que chacun tire pleinement profit de la journée.

À qui appartient le code et puis-je quitter Replit ?

Le code généré est un projet classique dans votre espace de travail, que vous pouvez pousser vers votre propre dépôt via Git ou télécharger. Une migration vers une autre infrastructure est possible, mais demande d’adapter base de données, authentification et déploiement. Nous vous montrons les bons réflexes à adopter dès le départ.

Comment maîtriser les coûts ?

L’utilisation de l’agent est facturée selon l’effort fourni, l’hébergement à part selon le type de déploiement et les ressources. Des prompts clairs et progressifs, le mode planification et l’Assistant pour les petites retouches réduisent nettement la consommation. Nous montrons où suivre l’usage, comment fixer des plafonds et quel déploiement est rentable pour votre cas.

Peut-on faire confiance à l’IA sur les questions statistiques ?

Les assistants IA connaissent très bien les méthodes courantes, mais commettent parfois des erreurs méthodologiques, par exemple dans la séparation des données d’entraînement et de test ou le choix des métriques. Vous apprendrez à interroger explicitement l’IA sur ses hypothèses et les risques, à confronter les résultats à des références et contrôles de cohérence, et à garder la responsabilité scientifique.

Le codage assisté par IA fonctionne-t-il dans Jupyter ?

Oui. De nombreux assistants prennent en charge les notebooks, et les agents savent aussi les lire, les exécuter et les convertir en modules. Nous montrons dans quels cas les notebooks sont idéaux pour l’exploration et comment passer efficacement, avec l’aide de l’IA, à un code versionné et testé.

Combien coûte la formation « Replit Agent pour les data scientists et ML engineers » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 1 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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