Senior Data Scientist
Docteur.e en Mathématiques
Enseignante IA & Mathématiques
Comprendre l'IA sans nœuds au cerveau
Des formations pour non-initiés : comprendre la mécanique des modèles, utiliser l'IA efficacement et éviter les pièges — hallucinations, biais, données sensibles, RGPD.
Beaucoup apprennent à « utiliser ChatGPT ».
Mon approche va plus loin : comprendre ce que fait vraiment un modèle,
pourquoi il peut se tromper, et comment garder le contrôle.
Je rends l'IA compréhensible sans nœuds au cerveau.
Pourquoi tant de projets IA déraillent ?
Parce qu'on applique des outils sans toujours savoir comment ils fonctionnent, ce qu'ils utilisent réellement, ce que les données autorisent, ni comment vérifier les résultats.
- Plausible ≠ vrai.
Un LLM peut halluciner — et le faire avec une totale assurance. - Données sensibles.
Elles ne doivent pas être manipulées n'importe comment (RGPD, confidentialité). - Biais & dérive.
Un modèle entraîné sur de mauvaises données produit de mauvaises décisions. - Bonnes questions.
Un bon usage de l'IA commence par savoir quoi vérifier, pas quoi copier-coller.
Les offres
Comprendre l'IA en 1 jour
Comprendre les bases de l'IA générative, ses limites et ses usages professionnels. Sans prérequis technique.
- Comprendre ce qu'est un LLM
- Identifier les risques concrets
- Poser les premières règles d'usage
Passer à l'action avec l'IA générative
Travailler sur des cas d'usage métier concrets, adaptés à vos fonctions (RH, communication, administratif, collectivités, fonctions support).
- Prompts réutilisables
- Workflows simples documentés
- Checklist de vérification
- Mini-charte d'usage IA
Parcours IA pour non-techs
Permettre à des profils non techniques de devenir autonomes dans l'usage professionnel de l'IA — de la mécanique des modèles aux réflexes métier.
- Compréhension de la mécanique des modèles
- Maîtrise des usages professionnels
- Projet final encadré
- Réflexes de validation et de sécurisation
Approfondissement IA : mécanismes & pilotage
Aller au-delà des outils : comprendre la mécanique des modèles (données, entraînement, évaluation, LLM), challenger les résultats et piloter un projet IA en connaissance de cause.
- Comprendre ce qu'il y a sous le capot
- Diagnostiquer pourquoi un modèle se trompe
- Réflexes de validation et de sécurisation
- Projet final encadré
Parcours Expert IA
Maîtrise complète : données, modèles, LLM, risques, RGPD, pilotage. Non pas « utiliser l'IA » — mais savoir l'évaluer, la challenger et la sécuriser.
- Autonomie réelle sur les choix IA
- Capacité à auditer un prestataire
- Culture données, métriques, biais
- Certification des acquis
Piloter l'IA sans être data scientist
Pour les dirigeants et managers qui supervisent des projets IA : comprendre assez pour poser les bonnes questions, évaluer les résultats et prendre des décisions éclairées.
- Autonomie décisionnelle sur l'IA
- Savoir challenger prestataires & équipes
- Grille d'évaluation des risques
- Posture de pilotage, pas d'exécution
Éveil à l'IA — 12–18 ans
Découvrir l'IA en reliant intuition et mécanique : comment ça marche (données, entraînement, prédiction), sans formules complexes, avec des exemples concrets (réseaux sociaux, jeux vidéo, ChatGPT, reconnaissance d'images).
- Comprendre ce qu'est un LLM en termes accessibles
- Lien maths → intuition → cas concrets
- Pourquoi l'IA peut se tromper (et comment vérifier)
- Supports PDF fournis
IA & Mathématiques — lycée / prépa
Faire le pont entre les maths du programme et les algorithmes de l'IA : réseaux de neurones, probabilités, optimisation — sur des exemples réels. Transformer la curiosité en compétence.
- Ancrage sur le programme maths
- Démystifier l'IA par les maths qu'ils connaissent
- Exercices guidés et visuels
- Donner envie de continuer
Formats & Tarifs
Chaque dispositif est construit selon votre public, votre secteur et vos contraintes. Contactez-moi pour un échange de cadrage (15 min) et une proposition personnalisée.
L'IA version « on comprend enfin »
À qui s'adressent ces formations ?
Pourquoi moi ?
Je suis Senior Data Scientist et enseignante en IA & mathématiques. J'interviens auprès de publics non techniques pour rendre les mécanismes de l'IA compréhensibles, utiles et sécurisés. Mon approche combine rigueur scientifique, pédagogie visuelle et cas concrets.
Expérience data science – PhD, Senior DS chez Renault Digital, projets industrie
Enseignement IA & mathématiques – Université Paris 2 et 6, ESIEE, GRETA, Jedha, Efrei...
Vulgarisation pour non-initiés – supports visuels, analogies, progression guidée
Culture RGPD & données sensibles – risques réels, bonne pratique, cas concrets
Approche orientée autonomie – vous repartez avec des réflexes, pas juste une liste de prompts
Formations sur mesure – adaptées à votre secteur, votre public, vos contraintes
Vous voulez former vos équipes à l'IA sans jargon inutile ?
Un échange de 15 minutes permet de cadrer votre public, vos contraintes, vos outils et le format le plus adapté. Programme et catalogue détaillés sur demande.