Former des ingénieures et ingénieurs IA qui comprennent ce qu'ils construisent
Synaptik s'est créée à partir d'un constat simple : les ressources d'autoformation abondent, mais l'accompagnement structuré, en français, avec un retour humain sur le code, reste rare en Suisse romande.
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À propos de Synaptik
Synaptik a ouvert ses premières cohortes en 2021, à l'initiative d'une équipe d'ingénieures travaillant alors dans des équipes de recherche appliquée et de développement logiciel en Suisse. Le point de départ était une frustration concrète : les personnes qui voulaient changer de domaine ou approfondir leurs compétences en machine learning avaient le choix entre des MOOC anglophones très généraux et des formations courtes coûteuses qui promettaient beaucoup sans détailler le contenu.
Le parti pris de Synaptik a été différent dès le début. Chaque programme publie son syllabus complet, ses rubriques d'évaluation et la charge de travail hebdomadaire avant même l'ouverture des inscriptions. Ce n'est pas un argument marketing — c'est une condition pour que la personne qui postule prenne une décision éclairée.
Les cohortes sont maintenues à quinze participants. Ce format permet à chaque participant de recevoir une revue de code individuelle et de poser ses questions pendant les sessions, sans que le groupe devienne un amphithéâtre. Les sessions se déroulent en français, documentation et exercices compris.
Le programme d'accompagnement d'entreprise s'est développé à partir des demandes d'organisations qui cherchaient moins à former un individu qu'à améliorer leur processus d'ingénierie ML collectif. Les ateliers sont adaptés aux dépôts et aux pratiques existants de l'organisation, et le rapport final porte uniquement sur les processus, sans commentaire sur les décisions commerciales ou les effectifs.
L'équipe
Des praticiennes et praticiens de l'ingénierie logicielle et du machine learning, basés en Suisse.
Céline Favre
Directrice pédagogique
Ingénieure logicielle pendant huit ans avant de se concentrer sur l'enseignement. Elle conçoit les syllabus et conduit les révisions de contenu entre cohortes.
Marc Künzli
Responsable Ingénierie
Spécialiste des systèmes embarqués et de l'inférence sur matériel contraint. Il encadre le parcours Vision et les projets de déploiement.
Sophie Brunner
Accompagnatrice Entreprise
Ancienne responsable MLOps dans une organisation financière zurichoise. Elle coordonne les engagements d'accompagnement et adapte les ateliers à chaque organisation.
Nos engagements pédagogiques
Ce que nous mettons en place pour que chaque participant tire le meilleur parti de sa formation.
Syllabus publié
Contenu, séquence, sujets non couverts : tout est lisible avant l'inscription.
Rubriques transparentes
Chaque livrable est évalué selon des critères publiés au début du programme.
Revue de code individuelle
Chaque participant reçoit un retour écrit sur son code — pas un commentaire collectif.
Données et confidentialité
Les travaux et projets soumis restent la propriété intellectuelle du participant ou de son organisation.
Révision continue du contenu
Le syllabus est revu entre chaque cohorte pour rester en phase avec les pratiques d'ingénierie actuelles.
Accès sécurisé aux ressources
La plateforme de ressources, les enregistrements et les dépôts d'exercices sont accessibles uniquement aux participants inscrits.
Ingénierie ML structurée, en français, depuis Lausanne
La demande de compétences en ingénierie machine learning dans les organisations suisses a augmenté de façon visible ces dernières années. Les équipes techniques cherchent des personnes capables de construire des pipelines robustes, de maintenir des modèles en production et de travailler selon des standards d'ingénierie logicielle solides — pas seulement des personnes ayant suivi un tutoriel en ligne.
Synaptik se concentre sur trois domaines : les fondations de la programmation adaptées au ML, l'ingénierie de la vision par ordinateur, et l'accompagnement des équipes internes dans leur processus de développement ML. Chaque programme définit un périmètre précis et ne prétend pas couvrir ce qu'il ne couvre pas.
L'enseignement en français est un choix pédagogique autant que pratique. Les concepts de structures de données, d'évaluation de modèles ou de contrôle de version sont plus faciles à assimiler lorsque l'on n'a pas à traduire mentalement le cours en même temps. La Suisse romande dispose de suffisamment de profils techniques pour justifier des cohortes autonomes.
Nos programmes s'adressent aussi bien aux personnes en reconversion technique qu'aux développeuses et développeurs souhaitant élargir leur expertise vers le machine learning. Le programme d'accompagnement entreprise s'adresse aux organisations — pas aux individus — qui souhaitent améliorer leur processus collectif plutôt que former une seule personne en isolation.
En savoir plus sur les programmes
Consultez le détail de chaque programme ou écrivez-nous directement pour poser vos questions.