Témoignages Latent Loom

Témoignages

Ce que les participants disent des programmes.

Des retours directs, sans mise en scène.

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Retours de participants

Ce qu'ils ont retenu du programme

MF

Marie Fournier

Analyste de données, Genève

Le fait d'avoir le syllabus complet disponible avant d'envoyer le moindre franc m'a convaincue de m'inscrire. J'avais déjà essayé des MOOC : les promesses étaient grandes et le contenu décevant. Ici, je savais exactement ce que j'allais faire semaine par semaine.

La réflexion hebdomadaire sur ce qui a raté est inconfortable mais efficace. Au bout de quatre semaines, j'avais changé ma façon de lire mes résidus.

Programme : Introduction au ML · Juin 2025

TR

Thomas Rochat

Ingénieur logiciel, Lausanne

J'avais déjà des notions de Python mais aucune habitude de validation rigoureuse. Le programme m'a fait réaliser à quel point je me racontais des histoires avec mes métriques. La semaine sur la validation croisée a tout changé.

Seul bémol : quatre heures par semaine, c'est plus exigeant que prévu quand on travaille à temps plein. L'information est dans le syllabus, donc c'est ma lecture qui était rapide.

Programme : Introduction au ML · Mai 2025

AC

Aurélie Charpentier

Ingénieure ML, Berne

Le programme de production est le seul que j'ai trouvé qui met vraiment les mains dans le moteur : service sous charge, rapport sur ce qui s'est cassé, dépôt évalué sur critères publiés. Rien de tout cela n'existait dans ce que j'avais vu ailleurs.

Les deux semaines de charge simulée sont éprouvantes. C'est prévu ainsi.

Programme : Systèmes de production · Avril 2025

JB

Jean-Baptiste Müller

Responsable formation, Zurich

Notre organisation cherchait à créer un programme ML interne depuis deux ans. Latent Loom nous a fourni en seize semaines un syllabus utilisable, des exercices avec corrigés et un manuel en français. Nous avons pu lancer notre premier module interne dès le mois suivant.

Programme : Consulting institutionnel · Mars 2025

SP

Sandrine Perrin

Doctorante, EPFL

En tant que doctorante, j'avais des bases théoriques mais peu d'expérience avec les aspects pratiques de la validation. Le programme d'introduction m'a donné des réflexes que j'utilise maintenant dans mes propres expériences. La cohorte de quatorze personnes crée une vraie dynamique.

Programme : Introduction au ML · Juin 2025

LV

Lucas Vidal

Lead engineer, Bâle

Ce qui m'a convaincu c'est que l'évaluation porte sur le rapport décrivant ce qui s'est cassé, pas sur un modèle qui fonctionne. C'est une inversion pédagogique rare. Le post-mortem que j'ai rédigé dans le cadre du programme est maintenant un modèle que mon équipe utilise.

Programme : Systèmes de production · Mai 2025

Parcours détaillés

Trois situations, trois programmes

CF

Clara Fehr — Zurich

Analyste, secteur bancaire · Programme d'introduction

Situation initiale

Clara avait suivi deux MOOC en ligne sans jamais comprendre pourquoi ses modèles donnaient des résultats différents selon la façon dont elle découpait ses données. Elle cherchait une explication structurée, pas un autre tutoriel.

Ce que le programme a apporté

La semaine sur la validation croisée et les deux suivantes sur les métriques lui ont permis de comprendre la différence entre bonne performance sur les données d'entraînement et généralisation. La réflexion hebdomadaire l'a forcée à formuler ses confusions.

Résultat après 9 semaines

Elle a pu présenter un modèle de classification à son équipe avec une analyse critique de ses limites — ce qu'elle n'avait jamais fait auparavant. Sa responsable a demandé à connaître la formation.

"La réflexion sur ce qui a raté, je trouvais ça bizarre au début. Maintenant c'est la première chose que j'écris quand j'analyse un modèle."

RB

Romain Baur — Lausanne

Ingénieur ML · Programme de production

Situation initiale

Romain construisait des modèles ML depuis trois ans mais n'avait jamais eu à les déployer dans un environnement de production réel. Son entreprise envisageait un déploiement et il réalisait qu'il ne savait pas ce qu'il ignorait.

Ce que le programme a apporté

Les semaines sur la gestion de la latence et la détection de dérive ont répondu à des questions qu'il n'aurait pas su formuler seul. La phase de charge simulée lui a révélé trois problèmes concrets dans son service qu'il n'avait pas anticipés.

Résultat après 19 semaines

Son rapport opérationnel a directement alimenté la discussion interne sur l'architecture à retenir pour le déploiement de l'entreprise. Le post-mortem est devenu un format standard dans son équipe.

"Deux semaines de service sous charge simulée, c'est inconfortable. C'est aussi la seule façon que j'ai trouvée de voir ce que je n'avais pas prévu."

IL

Institut Lernen AG — Berne

Organisme de formation · Consulting institutionnel

Situation initiale

L'organisation recevait des demandes croissantes de la part d'entreprises clientes pour des formations ML en français. Elle n'avait pas les ressources pour concevoir un curriculum from scratch et ne souhaitait pas acheter un contenu préfabriqué.

Ce que l'engagement a produit

En seize semaines, Latent Loom a co-construit avec eux un syllabus de dix semaines, une grille d'évaluation, douze exercices avec corrigés et un manuel instructeur en français. Deux formateurs internes ont été observés en situation et ont reçu un retour écrit détaillé.

Résultat après l'engagement

L'institution a lancé sa première cohorte interne quatre semaines après la fin de l'engagement, avec ses propres formateurs. Les livrables sont réutilisables sans dépendance à Latent Loom.

"Nous avons reçu des outils que nous pouvons utiliser nous-mêmes. C'était exactement ce que nous cherchions."

En chiffres

Quelques repères depuis 2022

180+

Participants formés

3

Années d'activité

4,7

Note moyenne / 5

7

Institutions accompagnées

Contact

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Téléphone

+41 22 819 47 26

Adresse

Rue de Bourg 29
1003 Lausanne

Disponibilité

Lun–Ven 09h–18h
Sam 10h–13h

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