Maîtrisez l'apprentissage automatique pour la finance
Formation intensive d'octobre 2025 à avril 2026 • Apprentissage pratique avec des données réelles
L'intersection entre finance et apprentissage automatique crée des opportunités fascinantes. Ce programme vous guide à travers les défis concrets que rencontrent les institutions financières aujourd'hui. On ne promet pas de miracles — juste une approche sérieuse pour comprendre comment les algorithmes peuvent éclairer les décisions d'investissement. Vous travaillerez avec des ensembles de données réels et explorerez des modèles qui révèlent des patterns souvent invisibles à l'œil nu.
Demander des informationsCe que vous allez découvrir
Six mois pour explorer les techniques qui transforment la manière d'analyser les marchés financiers. Pas de raccourcis magiques — simplement des méthodes éprouvées.
Fondations des données financières
Avant de plonger dans les algorithmes, il faut comprendre la matière première. Les séries temporelles, les indices boursiers, les volatilités — tout ça demande une attention particulière. On nettoie, on structure, on visualise.
Octobre à novembre 2025 • 8 semaines
Modèles prédictifs pour le risque
Comment anticiper les mouvements de marché? Les réseaux de neurones et les forêts aléatoires offrent des pistes intéressantes. Vous construirez vos premiers modèles et comprendrez leurs limites — parce que oui, ils en ont.
Novembre à décembre 2025 • 6 semaines
Traitement du langage naturel
Les nouvelles financières influencent les cours. Analyser des milliers d'articles et de tweets pour détecter le sentiment du marché, c'est possible avec les bons outils. Vous apprendrez à transformer des mots en signaux quantifiables.
Janvier 2026 • 5 semaines
Apprentissage par renforcement
Les stratégies de trading peuvent être optimisées par des agents qui apprennent de leurs erreurs. C'est complexe, parfois frustrant, mais diablement efficace quand ça fonctionne. On explore cette frontière ensemble.
Février 2026 • 6 semaines
Gestion de portefeuille algorithmique
Optimiser l'allocation d'actifs avec des contraintes réelles. Les algorithmes génétiques et l'optimisation stochastique deviennent vos alliés pour équilibrer risque et rendement de façon intelligente.
Mars 2026 • 5 semaines
Projet final et déploiement
Vous concevez un système complet, de l'ingestion des données jusqu'à la production de recommandations. C'est votre opportunité de démontrer que vous maîtrisez l'ensemble du pipeline — et ça compte beaucoup.
Avril 2026 • 4 semaines
Qui vous accompagne dans cette aventure
L'équipe pédagogique combine expérience académique et parcours en finance quantitative. Ils ont construit des systèmes de trading, analysé des milliards de transactions et enseignent parce qu'ils aiment partager ce savoir. Chacun apporte une perspective unique sur ce domaine en constante évolution.
Théophile Renaudin
Spécialiste en deep learning appliqué
Ancien chercheur chez une firme de trading algorithmique à Montréal, Théophile a passé sept ans à affiner des modèles de prédiction de volatilité. Il adore décomposer des concepts abstraits en exemples concrets et a ce don pour rendre l'apprentissage profond accessible.
Salomé Vaillancourt
Architecte de systèmes ML en production
Salomé a construit l'infrastructure d'apprentissage automatique pour une banque d'investissement. Elle connaît les pièges du déploiement en environnement réel et insiste sur l'importance de la robustesse. Ses cours sur le MLOps sont particulièrement appréciés.
Gauthier Brodeur
Expert en traitement du langage naturel
Gauthier a développé des systèmes d'analyse de sentiment pour des fonds spéculatifs. Il comprend comment extraire de la valeur des données textuelles non structurées et adore les défis liés aux biais linguistiques dans les modèles.
Océane Blanchard
Quantitative analyst et formatrice
Avec quinze ans d'expérience en analyse quantitative, Océane a vu les marchés sous toutes leurs facettes. Elle enseigne l'importance de la rigueur statistique et partage des anecdotes qui illustrent pourquoi certaines approches fonctionnent mieux que d'autres.
Le déroulement sur six mois
Un parcours structuré qui progresse logiquement. Chaque étape construit sur la précédente, et vous aurez du temps pour assimiler les concepts avant de passer au suivant.
Octobre 2025
Les sessions démarrent début octobre. Vous commencez par manipuler des données historiques de marchés et apprenez à identifier les patterns pertinents. C'est intense mais stimulant.
Novembre 2025
Introduction aux premiers modèles prédictifs. Vous construisez des régresseurs et des classificateurs, testez différentes architectures et comparez leurs performances. Les résultats ne sont pas toujours spectaculaires — et c'est normal.
Décembre 2025
Le mois se termine par un projet collectif où vous appliquez vos connaissances sur un cas d'usage réel. Pause pour les fêtes après ça — vous en aurez besoin.
Janvier 2026
On plonge dans le NLP appliqué à la finance. Analyser des milliers de rapports trimestriels, détecter les changements de ton dans les communications des dirigeants — c'est fascinant ce qu'on peut découvrir.
Février 2026
L'apprentissage par renforcement devient votre terrain de jeu. Vous entraînez des agents à optimiser des stratégies de trading. Certains jours, ça fonctionne brillamment. D'autres jours, moins. C'est l'apprentissage.
Mars 2026
Gestion de portefeuille algorithmique. Vous optimisez des allocations d'actifs en tenant compte de contraintes réglementaires et de profils de risque spécifiques. Le réalisme augmente.
Avril 2026
Le projet final mobilise tout ce que vous avez appris. Vous concevez, développez et présentez un système complet. Les meilleurs projets finissent parfois par évoluer vers des applications réelles — ça arrive.
Les inscriptions pour la cohorte d'octobre 2025 ouvrent en juin. Les places sont comptées pour maintenir un encadrement de qualité.
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