🎓 Par niveau — Objectifs & Public cible

Débutant ⏱️ 20h

✅ Objectifs

Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning et ses applications en finance sans nécessiter de connaissances mathématiques avancées. Être capable d'identifier les cas d'usage du ML dans le secteur financier et de suivre un projet simple de prédiction ou de classification. Acquérir le vocabulaire essentiel du domaine et les bonnes pratiques de base pour débuter avec les outils et bibliothèques populaires.

👥 Public cible

Professionnels du secteur financier (banque, assurance, fintech) ou du digital souhaitant découvrir le machine learning, ainsi que toute personne intéressée par l'IA sans formation technique préalable. Idéal pour les apprenants en transition de carrière ou en reconversion professionnelle vers le digital.

📋 Prérequis

Aucun prérequis technique. Une connaissance basique de l'informatique (utilisation d'un ordinateur) et une curiosité pour la finance sont suffisantes.

Intermédiaire ⏱️ 22h

✅ Objectifs

L'apprenant sera capable de développer et déployer des modèles de machine learning pour résoudre des problèmes financiers concrets (prédiction de risque, détection de fraude, optimisation de portefeuille). Il maîtrisera les outils professionnels (Python, scikit-learn, TensorFlow) et saura évaluer la performance de ses modèles en environnement de production.

👥 Public cible

Professionnels du secteur financier (analystes, risk managers, traders) ou développeurs ayant une expérience en programmation et souhaitant appliquer le machine learning à des cas d'usage financiers réels. Idéalement, des personnes ayant déjà suivi une formation introductive au ML.

📋 Prérequis

Connaissances solides en Python (variables, fonctions, boucles), notions de base en statistiques et probabilités, compréhension des concepts fondamentaux du machine learning (apprentissage supervisé/non supervisé).

Expert ⏱️ 25h

✅ Objectifs

Concevoir et déployer des solutions de machine learning en production pour résoudre des problèmes financiers complexes (prédiction de risque, détection de fraude, optimisation de portefeuille). Maîtriser les architectures avancées, l'évaluation rigoureuse des modèles en contexte financier régulé, et l'optimisation des performances en environnement critique. Piloter la stratégie d'implémentation du ML dans une organisation financière en gérant les enjeux éthiques, de conformité et de gouvernance des données.

👥 Public cible

Data scientists et ML engineers expérimentés travaillant ou souhaitant se spécialiser dans le secteur financier; Responsables techniques ou architectes données cherchant à optimiser les stratégies ML en finance; Professionnels de la finance (analystes quantitatifs, risk managers) ayant une base solide en programmation et ML, visant une expertise avancée.

📋 Prérequis

Maîtrise confirmée de Python et des bibliothèques ML (scikit-learn, TensorFlow, XGBoost); Solides connaissances en statistiques avancées et probabilités; Expérience pratique d'au moins 2 ans en data science ou ML; Compréhension des concepts financiers fondamentaux (risque, rendement, instruments financiers); Familiarité avec les environnements cloud (AWS, GCP ou Azure) et les pipelines de données.

📚 Programme & Modules

Module 1 — Introduction et fondamentaux
Module 2 — Méthodes et outils pratiques
Module 3 — Études de cas et mise en situation
Module 4 — Approfondissement et spécialisation
Module 5 — Projet final et certification

🔒

Le programme complet (TDR) est réservé aux personnes inscrites.

✍️ S'inscrire pour accéder

⚙️ Méthodologie

Cours en ligne — vidéos, supports PDF, quiz interactifs
Séances présentiel — ateliers pratiques et mises en situation
Accompagnement — formateurs certifiés disponibles par WhatsApp/email
Évaluation continue — exercices, projets, examen final
Certification — délivrée par IBIG à l'issue du parcours validé

❓ Questions fréquentes

La durée varie selon la formation (généralement entre 20h et 80h). Elle est précisée dans le programme complet (TDR) remis à l'inscription. Les formations sont disponibles en rythme intensif (quelques jours) ou étalé (plusieurs semaines).

Oui. Les formations en ligne et hybrides sont accessibles depuis tout le continent africain et la diaspora. Vous avez uniquement besoin d'une connexion internet et d'un ordinateur ou smartphone.

Les certifications IBIG EDUFORM sont reconnues par les entreprises et institutions dans les 17 pays membres de l'espace OHADA (Afrique francophone). Chaque certificat est vérifiable en ligne sur ibig-eduform.com/verifier-certificat.php.

Nous acceptons : Mobile Money (Orange Money, Wave, MTN Money), virement bancaire, espèces en agence et paiement en ligne. Un paiement échelonné est possible (minimum 50% à l'inscription, solde à la première séance).

Notre équipe vous recontacte sous 24h pour confirmer votre inscription, vous communiquer le programme détaillé (TDR), les dates de session, et les instructions de connexion ou d'accès à la salle. Vous recevez également votre facture pro forma.