Aller au contenu
Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

↑↓ naviguer↵ ouvre le résultat en surbrillanceesc fermer

Partie 3 · Prioriser

Prioriser hypothèses et risques

Hypothèse critique = impact élevé ET incertitude élevée. Exemples du cours :

HypothèseLecture
Prix de 500 €incertitude moyenne, impact élevé
20 % de conversionincertitude élevée, impact élevé
90 % de rétentionincertitude élevée, impact très élevé
Logofaible impact, faible incertitude

Testez d'abord ce qui peut tuer votre modèle.

Vérifie que tu as compris

Dans la matrice impact / incertitude, quelle hypothèse faut-il tester en premier ?

Matrice des risques : probabilité × impact. La zone rouge (probabilité forte, impact fort) mérite une attention immédiate. Exemple de risque critique : « Les entreprises ne veulent finalement pas payer 500 €/mois » — probabilité moyenne / forte, impact très fort.

Vérifie que tu as compris

Quel risque se place en « zone rouge » de la matrice probabilité × impact ?