Le guide pratique pour maîtriser le Machine Learning et l’IA d’aujourd’hui
« Le nombre de livres sur l’Intelligence artificielle tend à croître exponentiellement ; il faut donc faire preuve d’une certaine audace pour en proposer un nouveau. Mais surtout il faut faire œuvre utile, et savoir de quoi l’on parle […] Madjid Khichane est de ceux-là »
— Patrick Albert, cofondateur d’ILOG et du HUB France IA
Un ouvrage pensé pour accompagner la montée en compétences
Le défi que relève ce livre n’est pas mince : rendre accessible un domaine réputé complexe, tout en conservant l’exigence nécessaire à la maîtrise des méthodes.
Le pari est réussi. Dès les premières pages, l’auteur définit une feuille de route claire : apprendre à construire des modèles prédictifs, manipuler la donnée, comprendre les réseaux de neurones, expérimenter l’IA générative… Et surtout : tester.
L’approche est immersive, avec de nombreux exemples concrets, cas pratiques, notebooks commentés et exercices d’application. L’objectif est de permettre à tout lecteur motivé de progresser de façon autonome, depuis les bases jusqu’aux projets avancés.
Une structure pédagogique claire et progressive
Le livre suit une logique rigoureuse avec plusieurs points clés dont :
La Data Science : comprendre la discipline
Ce premier chapitre installe le décor : qu’est-ce que la Data Science ? Quels sont ses liens avec l’IA et le Machine Learning ? Il introduit également la démarche à suivre lors d’une expérimentation Machine Learning et aussi aux concepts de préparation des données, de surapprentissage, de données de validation et de la validation croisée et des métriques de performance.Python, le langage de l’IA
Avant d’apprendre à créer des modèles, il faut maîtriser l’outil : Python. Le lecteur apprend sur plusieurs chapitres à utiliser les structures fondamentales du langage, les bibliothèques incontournables comme NumPy, Pandas, Jupyter, et à construire des scripts lisibles et efficaces.
→ Bon à savoir : chaque notion est immédiatement suivie d’un exemple appliqué à un jeu de données.
Les statistiques
Madjid Khichane présente dans son ouvrage les outils statistiques élémentaires que tout Data Scientist devrait connaître et attire l’attention du lecteur sur l’intérêt des statistiques et leur relation avec la Data Science.
Les fondements du Machine Learning
Ici, on entre dans le cœur du sujet. L’auteur détaille les grands types d’algorithmes :
- Régression linéaire simple ou multiple
- Régression polynomiale
- Régression logistique
- Arbres de décision et algorithmes Random Forest
- L’algorithme k-means
- L’algorithme SVM
Le Deep Learning et les réseaux de neurones
L’un des autres grands atouts du livre est de proposer une initiation solide au Deep Learning, à travers notamment les bibliothèques TensorFlow et OpenCV. L’auteur explique :
- La structure d’un neurone artificiel
- Les fonctions d’activation
→ Point fort : une explication claire et illustrée des mécanismes d’apprentissage des réseaux multicouches.
Si vous êtes abonnés à la Bibliothèque Numérique ENI elearning pour les professionnels, vous bénéficiez en plus sur cette partie d’exercices pratiques guidés par l’IA :
Les GANs et l’IA générative
L’ouvrage explore évidemment les réseaux antagonistes génératifs (GANs), à l’origine d’une nouvelle génération de systèmes créatifs (images, texte, musique, code). Les bibliothèques PyTorch et matplotlib y sont abordés.
→ Exemple : générer des images à partir d’un bruit aléatoire, avec explication du fonctionnement du discriminateur et du générateur.
→ Point fort : ce chapitre vous apprend à concevoir vos propres modèles d’IA générative pour créer des images.
Le NLP et le Prompt Engineering
Dans des chapitres plus orientés NLP (traitement automatique du langage) et prompt engineering, Madjid Khichane explique en détail comment concevoir des modèles d’IA capables de comprendre et traiter le langage naturel et introduit la notion stratégique de prompt engineering, essentielle pour interagir efficacement avec les grands modèles de langage (LLMs).
→ Cas d’usage : comment formuler une instruction à un modèle génératif (type ChatGPT) pour obtenir une réponse pertinente et contrôlée.
Aller plus loin : projets, perspectives et éthique
Un ouvrage qui s’adresse à différents profils.
L’un des grands mérites de ce livre est sa polyvalence pédagogique. Il a été conçu pour répondre aux besoins d’un large spectre de lecteurs :
| Profil | Ce que le livre apporte |
| Personnes en reconversion | Une approche pas à pas, de zéro, avec mise en pratique immédiate des notions apprises. |
| Étudiants / thésards | Un support méthodologique solide pour structurer un mémoire, une thèse ou un projet IA. |
| Développeurs | Une montée en compétences sur les bibliothèques IA, avec des cas d’usage réalistes. |
| Formateurs / enseignants | Une ressource pédagogique complète, modulable, avec de nombreux exercices à adapter. |
| Managers / décideurs IT | Une vision synthétique de l’état de l’art, utile pour évaluer ou piloter un projet IA. |
Madjid Khichane : un expert en intelligence artificielle, à la fois intervenant auprès de grands groupes internationaux et formateur reconnu.
Auteur du livre, Madjid Khichane est bien plus qu’un formateur. Docteur en Intelligence Artificielle, ses travaux ont porté sur l’apprentissage par renforcement et les systèmes multi-agents.
Ses recherches, menées à l’Université Claude Bernard Lyon 1 et en partenariat avec IBM, ont été publiées dans des conférences scientifiques internationales.
Madjid Khichane est aussi un pédagogue aguerri, déjà auteur de nombreuses formations vidéos chez ENI, où il s’emploie à partager ses connaissances sur l’IA, Python ou encore Microsoft Azure. Son style clair, structuré, mais sans compromis sur le fond, en fait un guide idéal pour tout lecteur sérieux.
Et après ? Vers une carrière dans l’IA ou la Data
La lecture de cet ouvrage n’est pas une fin en soi : elle constitue une première étape structurante vers une montée en compétences, qui peut déboucher sur plusieurs pistes :
🔹 Développer son profil de Data Scientist
🔹 Réaliser des projets personnels ou professionnels
🔹 Compléter sa formation avec des parcours ENI : formations courtes avec ENI Service, diplômante avec ENI Ecole Informatique ou encore en elearning pour les professionnels
Vous souhaitez aller plus loin ?
→ Lire l’introduction du livre
→ Découvrir l’avant-propos
→ Accéder à la fiche complète du livre sur editions-eni.fr
→ Consulter le profil de l’auteur
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