Notre mission

Une école construite sur ce que les praticiens ont réellement besoin de comprendre

Tenzoro a été fondée à Lausanne avec une intention simple : rendre l'apprentissage du développement IA rigoureux, honnête sur la charge de travail, et accessible à quiconque part de zéro ou de la moitié du chemin.

Retour à l'accueil

Notre histoire

Comment Tenzoro a pris forme

Tenzoro est né d'une observation répétée : beaucoup de formations en intelligence artificielle présentent d'abord les frameworks et les exemples spectaculaires, puis les mathématiques en dernier lieu, comme un appendice. Résultat — les participants savent reproduire un tutoriel mais ne comprennent pas pourquoi le modèle ne converge pas lorsque les données changent.

L'école a ouvert ses portes en 2022, avec un premier groupe de dix-huit participants venus de Genève, Berne et Zurich. L'équipe fondatrice comprenait deux ingénieurs ayant travaillé sur des systèmes de recommandation en production et une mathématicienne spécialisée dans l'optimisation numérique. Les premiers retours ont conduit à restructurer entièrement le séquencement du contenu : les algorithmes sont maintenant écrits à la main avant d'introduire PyTorch, et la charge horaire est annoncée avant le tarif.

Aujourd'hui, Tenzoro accueille des groupes de quinze à vingt-cinq personnes par session. L'adresse lausannoise — Avenue d'Ouchy — accueille les soutenances orales pour les participants proches. Les séances hebdomadaires en direct se tiennent en ligne.

Ce que nous défendons

Valeurs de l'école

01

Honnêteté sur la difficulté

Nous indiquons quels profils ont historiquement trouvé chaque parcours difficile. Les obstacles sont nommés avant l'inscription, pas découverts à mi-chemin.
02

Compréhension avant outillage

Les implémentations sans bibliothèque précèdent les frameworks. Un participant qui a écrit la rétropropagation à la main lit ensuite le code PyTorch d'une manière différente.
03

Retours humains sur chaque rendu

Chaque soumission reçoit un commentaire écrit par un instructeur. Nous ne scalons pas en remplaçant cette étape par des corrections automatiques.
04

Progressivité non négociable

L'entrée au parcours 02 est conditionnée par un exercice de vérification. Nous ne laissons pas les participants s'engager dans un contenu pour lequel ils n'ont pas les bases — c'est inconfortable à court terme et nécessaire à long terme.

L'équipe

Les personnes derrière les parcours

Laurent Morel

Directeur pédagogique

Ingénieur en apprentissage automatique, a conçu des pipelines de recommandation pendant huit ans. Responsable de la structure des parcours 02 et 03.

Sophie Favre

Instructrice — Mathématiques

Docteure en optimisation numérique, Université de Lausanne. Conçoit et enseigne le parcours de préparation depuis l'ouverture de l'école.

Romain Küng

Instructeur — Systèmes ML

Développeur ayant travaillé sur le serving de modèles en production dans deux entreprises suisses. Pilote les revues d'architecture du parcours 03.

Nos standards

Ce que nous nous engageons à tenir

Vérification des prérequis

L'entrée aux parcours 02 et 03 est conditionnée à un exercice de vérification. Aucune inscription n'est validée sans ce contrôle.

Retours écrits systématiques

Chaque devoir ou projet soumis reçoit une réponse écrite individualisée dans les sept jours ouvrés.

Protection des données

Les données personnelles des participants sont traitées selon la Loi fédérale sur la protection des données (LPD) suisse. Aucune revente à des tiers.

Enregistrements dans les 24 heures

Toutes les séances en direct sont mises à disposition dans les 24 heures. Les participants en décalage horaire ou en déplacement ne ratent rien.

Fenêtre d'abandon explicite

Le parcours 01 prévoit une fenêtre d'abandon sans frais jusqu'à la fin de la semaine 2. Les conditions sont communiquées par écrit à l'inscription.

Forum modéré par l'équipe

Le forum de questions entre participants est modéré par un membre de l'équipe pédagogique. Les réponses incorrectes sont corrigées, pas laissées en place.

Formation en développement IA à Lausanne — ce que Tenzoro enseigne et comment

Le développement de systèmes d'intelligence artificielle demande trois couches de compétences : une base mathématique solide, la capacité d'implémenter et de déboguer des réseaux de neurones, et la connaissance des contraintes qui apparaissent quand un modèle sort du carnet de notes pour rejoindre un produit réel. Ces trois couches correspondent aux trois parcours de Tenzoro.

Le parcours de préparation part de Python et des opérations sur les matrices pour amener les participants jusqu'à une régression linéaire fonctionnelle. Le parcours de deep learning couvre la rétropropagation, les architectures PyTorch, les transformeurs et la lecture des signaux qu'un entraînement envoie à travers ses courbes de perte. L'intensif systèmes appliqués traite les questions que les équipes posent après le premier déploiement : reproductibilité, versionnage de données, latence, dérive des distributions, revue de comportement du modèle.

Tous les parcours se déroulent en français. Les séances sont en direct, enregistrées, et les exercices sont corrigés individuellement. L'école se tient à Lausanne et accueille les soutenances orales sur place pour les participants de Suisse romande.

Prochaine étape

Parlez-nous de votre profil

Nous vous indiquons le bon point d'entrée après un échange de quelques messages. Pas d'appel de vente — une réponse honnête sur votre situation.

Écrire à l'équipe