Retours de participants

Ce que les participants disent des programmes

Des retours recueillis au fil des cohortes — avec les points positifs et les aspects à améliorer, parce qu'un retour trop uniforme n'est pas utile.

Retour à l'accueil

4.6 / 5

Note moyenne

180+

Participants formés

4

Ans d'activité

87 %

Ont rendu leur livrable final

Retours de participants

“La charge horaire indiquée sur la page correspond à ce que j'ai vécu en pratique. Je savais à quoi m'attendre avant de m'inscrire, et c'est exactement ce qui s'est passé. La revue de code individuelle à la semaine 8 a été le moment le plus utile du programme.”

NM

Nicolas Morel

Genève · Fondements ML

Juin 2025

“Le parcours Vision est exigeant — pas parce que le contenu est mal expliqué, mais parce que les projets demandent réellement de réfléchir. J'aurais apprécié une session de plus sur l'optimisation pour le matériel contraint. Mais le rapport à rédiger en fin de parcours m'a appris à argumenter des choix techniques par écrit, ce que je n'avais jamais eu à faire avant.”

AV

Amélie Vaucher

Lausanne · Vision par Ordinateur

Mai 2025

“Ce qui m'a convaincu de m'inscrire, c'est que le syllabus indiquait explicitement ce que le programme ne couvrait pas. Je savais donc que ce n'était pas une promesse vague. La progression Python → tests → Git est bien construite et correspond à ce qu'un développeur junior devrait réellement savoir.”

RB

Romain Beaulieu

Fribourg · Fondements ML

Juin 2025

“Notre équipe a suivi l'accompagnement entreprise après avoir passé un an à construire des pipelines ML sans vraie structure. Le manuel livré en fin de programme a servi de base pour normaliser notre processus de revue. Ce n'est pas un document générique — il est écrit à partir de nos propres dépôts.”

LG

Laure Gerber

Berne · Accompagnement Entreprise

Avril 2025

“J'ai suivi le programme Fondements après deux ans à utiliser Python de façon très désorganisée. La partie sur les tests unitaires m'a clairement manqué dans ma pratique précédente. Le rythme est soutenu si on cumule avec un travail à temps plein — je l'aurais pris en compte davantage avant de m'inscrire.”

PC

Pierre Chauvet

Neuchâtel · Fondements ML

Mai 2025

“Ce qui distingue Synaptik des autres formations en ligne que j'ai suivies, c'est le retour écrit sur chaque livrable. Pas un commentaire automatique — quelqu'un a lu mon code et m'a expliqué pourquoi telle approche était moins lisible. C'est ce type de retour qu'on reçoit dans une vraie équipe de développement.”

SH

Sophie Huber

Zurich · Vision par Ordinateur

Juin 2025

Cas concrets

JD

Jonas Dettwiler

Développeur web · Bâle · Programme Fondements ML

Situation de départ

Quatre ans de développement web en JavaScript. Python utilisé de façon ponctuelle, sans tests ni gestion de dépendances structurée. Souhaitait orienter sa carrière vers le ML.

Déroulement

Dix semaines de programme Fondements, avec un projet final de bibliothèque de traitement de données textuelles. A demandé un report à la mi-programme pour raisons personnelles et a rejoint la cohorte suivante.

Résultats

Livrable rendu et évalué. Maîtrise des outils de test et de la structure de projet Python. S'est inscrit au parcours Vision dans la foulée.

“Le report de cohorte a changé quelque chose pour moi — je n'ai pas eu à abandonner et reprendre de zéro.”
ML

Muriel Lachenal

Responsable R&D · Vaud · Accompagnement Entreprise

Situation de départ

Équipe de 5 ingénieurs ML, pratiques très hétérogènes selon les profils. Pas de processus formalisé pour la revue des changements de modèle ni pour la documentation.

Déroulement

Dix-huit semaines avec onze ateliers thématiques. Session de cadrage initiale avec analyse des dépôts existants. Mentorat bimensuel adapté aux questions qui émergaient entre les ateliers.

Résultats

Manuel de pratiques adopté par l'équipe. Processus de revue formalisé et documenté. Rapport de clôture identifiant 4 points d'amélioration dans le cycle de déploiement.

“Le rapport final n'a pas commenté nos décisions commerciales — c'est ce qu'on avait demandé, et c'est exactement ce qu'on a reçu.”

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Crédibilité professionnelle

Swiss EdTech 2024

Sélection dans le programme de mise en réseau des initiatives de formation technique en Suisse romande.

Membre SwissML

Participation aux groupes de travail sur les standards de formation en machine learning.

Partenariat EPFL Extension School

Alignement des standards avec l'offre romande de formation continue en informatique.

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