Notre histoire
Comment Latent Loom a vu le jour
Latent Loom est né d'un constat simple : beaucoup de formations en machine learning promettent des résultats sans expliquer clairement ce que l'on apprendra ni comment on sera évalué. Fondée à Lausanne en 2022 par deux praticiens de l'apprentissage automatique travaillant dans la recherche appliquée, l'école a choisi une direction inverse.
Le nom vient du métier à tisser — loom en anglais. Un modèle statistique, comme un tissu, naît de l'entrecroisement de nombreux fils : données, choix d'architecture, procédures de validation, décisions d'ingénierie. Comprendre ce tissu fil par fil, c'est ce que nos programmes cherchent à transmettre.
Dès la première cohorte, nous avons publié le syllabus complet en ligne, sans formulaire d'inscription. Un candidat sérieux mérite de lire exactement ce qu'il étudiera avant de décider de s'engager. Cette décision a depuis guidé tous nos choix pédagogiques.
Aujourd'hui, Latent Loom propose trois programmes en français, du premier modèle de régression à la mise en production à grande échelle, en passant par la conception de curriculum pour les institutions qui forment leurs propres équipes. Chaque cohorte réunit au plus quatorze participants, enseignés en direct.
En chiffres
- Fondation 2022
- Participants formés 180+
- Taille max. par cohorte 14
- Programmes disponibles 3
- Langue d'enseignement Français
"Nous publions le syllabus complet parce qu'un participant qui sait exactement ce qu'il va apprendre travaille mieux que celui qui a découvert le programme après inscription."
— Équipe fondatrice, Latent Loom
L'équipe
Les personnes derrière les programmes
Chaque programme est conçu et enseigné par des praticiens ayant travaillé sur des systèmes ML en production ou dans la recherche appliquée.
Camille Berger
Directrice pédagogique
Docteure en statistiques appliquées, Camille a conçu le programme d'introduction et supervise les grilles d'évaluation de l'ensemble des cohortes.
Antoine Rochat
Responsable systèmes de production
Antoine a travaillé six ans sur des pipelines ML à grande échelle dans le secteur financier avant de rejoindre Latent Loom pour concevoir le programme de production.
Sophie Vallet
Conseillère en ingénierie pédagogique
Ingénieure en sciences de l'éducation, Sophie accompagne les institutions dans la conception de leurs programmes internes et encadre les sessions d'observation.
Standards
Notre approche de la qualité pédagogique
Des engagements concrets, vérifiables par chaque participant dès le premier jour.
Syllabus complet publié
Chaque programme détaille les objectifs semaine par semaine avant toute inscription. Aucune information pédagogique n'est retenue derrière un formulaire.
Rubrique d'évaluation transparente
Les critères sur lesquels les travaux sont évalués sont communiqués au premier cours. Les participants savent exactement ce qui compte.
Enregistrements conservés
Toutes les sessions en direct sont enregistrées et accessibles aux participants pendant la durée du programme.
Protection des données
Le traitement des données personnelles respecte la loi fédérale suisse sur la protection des données (LPD). Aucune donnée n'est partagée à des fins commerciales tierces.
Cohortes de taille maîtrisée
Le plafond de quatorze participants par cohorte n'est pas une contrainte commerciale mais un choix pédagogique : il permet de répondre aux questions en cours, pas après.
Retour écrit systématique
Pour le programme de consulting institutionnel, chaque session d'observation est suivie d'un retour écrit détaillé remis à l'institution dans les cinq jours.
Nos valeurs
Ce que nous pensons de l'enseignement du machine learning
L'apprentissage automatique appliqué est une discipline qui exige deux types de rigueur souvent présentés comme opposés : la rigueur mathématique et la rigueur expérimentale. Un praticien honnête sait que son modèle échoue parfois pour des raisons qu'il n'avait pas anticipées, et il documente cet échec.
À Latent Loom, nous enseignons la validation croisée non pas comme une étape obligatoire à cocher, mais comme un mode de pensée. Nos programmes introduisent dès la première semaine l'habitude d'écrire ce qui n'a pas fonctionné. Cette réflexion hebdomadaire n'est pas un exercice rhétorique ; elle est au cœur du développement de l'expertise.
Pour le programme de production, nous avons choisi de simuler des conditions réelles de charge pendant deux semaines parce que les pipelines ML se comportent différemment sous pression. Un rapport opérationnel qui décrit ce qui s'est cassé et pourquoi vaut plus qu'un projet fonctionnel dans un environnement de développement local.
Pour le consulting institutionnel, nous livrons des outils directement utilisables par les formateurs : syllabus, exercices avec corrigés, grille d'évaluation et manuel instructeur en français. L'objectif n'est pas de rendre les institutions dépendantes de Latent Loom, mais de les outiller pour qu'elles puissent enseigner de façon autonome.
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Nous répondons aux questions sur les prérequis, le calendrier des cohortes et les modalités institutionnelles.
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