Retours apprenants
Ce que les gens construisent
après leurs parcours
Des retours non filtrés d'apprenants qui ont traversé nos parcours — ce qui a marché, ce qui a été difficile, ce qu'ils en ont gardé.
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Ce qu'ils en disent
Sophie Bertrand
Genève · Parcours Fondements
J'avais déjà essayé deux autres formations en ligne, sans vraiment avancer. Ici, le fait d'avoir un projet à rendre à la fin de chaque bloc m'a forcée à vraiment comprendre, pas juste à regarder. Le retour du mentor sur mon projet final était très détaillé.
Juin 2025
Markus Keller
Berne · Programme ML Appliqué
Le niveau 2 était vraiment dense — ce n'est pas une formation légère. Les revues de code hebdomadaires m'ont fait comprendre des choses que je n'aurais pas vues seul. Mon projet portfolio m'a servi lors d'un entretien technique récent.
Mai 2025
Léa Dupont
Lausanne · Parcours Produit IA
Le parcours niveau 3 demande un vrai investissement — c'est un trimestre de travail sérieux. Mais à la fin, j'avais une application qui tourne réellement, avec une API documentée. C'est la première fois que je peux montrer quelque chose de complet à quelqu'un.
Juillet 2025
Antoine Rey
Zurich · Parcours Fondements
J'ai apprécié la façon dont chaque leçon se terminait par quelque chose à produire — ça m'a évité de me retrouver à la fin d'un module en me demandant si j'avais vraiment compris. La progression est bien calibrée pour quelqu'un qui repart de zéro.
Juin 2025
Nathalie Favre
Fribourg · Programme ML Appliqué
La communauté est vraiment active — des gens qui posent des questions sensées, des retours entre pairs. Ce n'est pas un forum fantôme. Les retours hebdomadaires du mentor m'ont vraiment aidée à structurer mon code autrement.
Mai 2025
Thomas Pauli
Bâle · Parcours Produit IA
Le plan de construction sur le trimestre donne un cadre clair. Je savais chaque semaine ce que j'étais censé livrer. La revue par les pairs a été une vraie surprise — les retours d'autres apprenants étaient parfois plus utiles que je ne l'attendais.
Juillet 2025
ÉTUDES DE CAS
Trois parcours en détail
POINT DE DÉPART
Comptable, aucune expérience Python
Sophie travaillait sur des tableaux Excel depuis dix ans. Elle voulait comprendre comment les entreprises utilisent les données et en faire plus qu'un emploi de saisie.
PARCOURS SUIVI
Fondements, sur 8 semaines
Elle a commencé depuis zéro, en passant 4 à 5 heures par semaine sur les leçons et les exercices. Le mentor a ajusté son projet final à son contexte professionnel.
CE QU'ELLE EN GARDE
Un projet d'analyse de données fonctionnel
Un script Python qui automatise l'exploration et la visualisation de données de ventes. Quelque chose qu'elle utilise maintenant dans son travail quotidien.
POINT DE DÉPART
Développeur web, curieux du ML
Markus codait en JavaScript depuis plusieurs années mais ne savait pas par où commencer avec le machine learning au-delà des tutoriels YouTube.
PARCOURS SUIVI
ML Appliqué, sur 11 semaines
Il a travaillé sur un jeu de données de son choix — des données de transport public — et a construit et évalué plusieurs modèles de prédiction de retards.
CE QU'IL EN GARDE
Un projet portfolio documenté
Un notebook complet avec comparaison de modèles, visualisations et conclusions. Il l'a présenté lors d'un entretien et a pu répondre à toutes les questions techniques.
POINT DE DÉPART
Data analyst, prête pour un niveau supérieur
Léa construisait des modèles depuis deux ans mais n'avait jamais mis un modèle en production. Elle voulait apprendre à construire une application complète.
PARCOURS SUIVI
Produit IA, sur un trimestre
Elle a construit une application de classification de textes avec un pipeline de données, une API Flask et une interface de test. Le mentor a guidé les décisions d'architecture.
CE QU'ELLE EN GARDE
Une application déployable end-to-end
Un projet complet hébergé sur GitHub, avec documentation, tests et instructions de déploiement. Le premier travail qu'elle peut montrer en entier.
EN CHIFFRES
340+
apprenants accompagnés
4,7/5
satisfaction moyenne
3
années d'activité
12
mentors praticiens
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