Formation · Vibe Coding · Data science & machine learning

Vibe Coding pour les data scientists et ML engineers

Créer des logiciels en langage naturel : du prompt à l’application, itérations rapides, qualité, sécurité et passage du prototype à la production.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Vibe Coding 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 Vibe Coding 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.

Le vibe coding désigne une nouvelle façon de développer : vous décrivez en langage naturel ce qu’une application doit faire, et des outils d’IA génèrent le code correspondant. Plutôt que d’écrire chaque ligne, vous pilotez par des descriptions, des exemples et des retours, testez le résultat et l’affinez par courtes itérations. Prototypes, outils internes et expérimentations voient ainsi le jour bien plus vite. Cette formation indépendante des éditeurs vous montre comment pratiquer le vibe coding avec Claude Code, Cursor, Copilot ou des générateurs d’applications en ligne.

Connaître les limites compte autant que gagner en vitesse. Un code généré sans contrôle peut être impossible à maintenir, vulnérable ou tout simplement faux. Vous apprenez donc à formuler des exigences précises, à fiabiliser les résultats par des tests et des revues, à repérer les failles de sécurité classiques et à garder la main sur l’architecture. Pour finir, vous tracez un chemin clair du prototype à l’application en production : gestion de versions, déploiement, documentation et transmission à l’équipe qui exploitera la solution.

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 développez des applications fonctionnelles en langage naturel avec l’outil d’IA adapté.
  • Vous formulez exigences et contraintes de sorte que les résultats générés répondent à vos attentes.
  • Vous itérez avec méthode, corrigez les erreurs efficacement et gardez la maîtrise de l’état du projet.
  • Vous fiabilisez le code généré par des tests, des revues et des contrôles de sécurité.
  • 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

Jour 1

Module 1 Les fondamentaux du vibe coding
  • Ce qu’est le vibe coding et ce qui le distingue du développement classique et agentique
  • Panorama des outils : éditeurs IA, agents de développement, générateurs d’applications en ligne
  • Cas d’usage pertinents : prototypes, outils internes, expérimentations, projets d’apprentissage
  • Répartition des rôles : vous en responsable produit, l’IA en exécutante
Module 2 Du prompt à l’application
  • Décrire le besoin dans une courte spécification : utilisateurs, fonctionnalités, limites
  • Imposer la stack technique et la structure du projet plutôt que de les laisser à l’IA
  • Générer des interfaces à partir de descriptions, de croquis et d’exemples de référence
  • Ajouter données, API et persistance étape par étape
Module 3 Itérer et corriger
  • Avancer par petites étapes vérifiables et committer régulièrement
  • Renvoyer messages d’erreur, journaux et captures d’écran à l’IA
  • Repérer une session qui tourne en rond, revenir en arrière et repartir d’un contexte propre
  • Créer des règles de projet et des fichiers de contexte pour éviter les répétitions
Module 4 Garantir qualité et sécurité
  • Faire générer des tests par l’IA et juger de ce qu’ils prouvent réellement
  • Relire les modifications générées : lisibilité, doublons, complexité inutile
  • Repérer les failles classiques : secrets dans le code, validation absente, endpoints exposés
  • Évaluer dépendances, licences et protection des données des solutions générées

Jour 2

Module 5 Du prototype à la production
  • Définir quand faire évoluer un prototype et quand le reconstruire
  • Refactoring, assainissement de l’architecture et documentation avec l’aide de l’IA
  • Mettre en place gestion de versions, CI et déploiement pour une application générée
  • Préparer exploitation, supervision et transmission à l’équipe ou à la DSI
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

Des bases en programmation et une première expérience de Git sont utiles ; vous devez pouvoir lire du code simple et interpréter un message d’erreur. 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

Ordinateur portable personnel avec un navigateur récent, Git et l’outil de développement IA de votre choix, par exemple un éditeur IA ou un agent de développement avec compte actif.

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.

  • lun. 23 novembre 2026 – mar. 24 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 1 décembre 2026 – mer. 2 décembre 2026 Augsbourg Demander
  • lun. 14 décembre 2026 – mar. 15 décembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 12 janvier 2027 – mer. 13 janvier 2027 En ligne Demander
  • lun. 25 janvier 2027 – mar. 26 janvier 2027 Brême Demander
  • lun. 8 février 2027 – mar. 9 février 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

Le vibe coding ne sert-il qu’aux prototypes rapides ?

Le vibe coding excelle pour les prototypes, les outils internes et les expérimentations. Avec les bonnes pratiques, à savoir spécifications claires, tests, revues et gestion de versions rigoureuse, les résultats peuvent aussi devenir des applications de production. La formation vous apprend à piloter cette transition et à reconnaître à temps quand une reconstruction est préférable.

Quels outils utilise-t-on pendant la formation ?

La formation est indépendante des éditeurs. Nous travaillons avec les grandes familles d’outils : éditeurs IA comme Cursor ou Windsurf, agents de développement comme Claude Code ou Codex, et générateurs d’applications dans le navigateur. Vous pouvez utiliser votre outil préféré, car les principes de spécification, d’itération, de qualité et de sécurité s’appliquent à tous.

Comment gérer les risques de sécurité du code généré ?

Le code généré présente souvent des faiblesses typiques : identifiants écrits en dur, validation des entrées absente, interfaces trop ouvertes. Vous apprenez à rechercher ces schémas, à intégrer les exigences de sécurité dès la spécification, à utiliser des analyses automatisées et à prévoir une validation humaine explicite avant chaque mise en production.

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 « Vibe Coding pour les data scientists et ML engineers » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 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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