Enseigner le développement IA
avec les mêmes exigences qu'une faculté technique.

Gradienta a été constituée en 2021 par un groupe de praticiens du domaine de l'apprentissage automatique qui travaillaient alors dans des organisations de recherche et d'édition de logiciels en Suisse romande. Leur constat de départ était simple : les formations en IA disponibles sur le marché présentaient soit un niveau mathématique trop superficiel pour préparer à un travail réel, soit des prérequis si élevés qu'ils excluaient les personnes venant d'autres disciplines techniques.

L'école a ouvert son premier parcours introductif au printemps 2022, avec dix-sept participants. Le dispositif a été conçu autour d'un principe issu de la didactique universitaire : présenter les mathématiques et leur implémentation dans le même moment d'apprentissage, sans différer le code à une phase ultérieure. Les exercices évaluatifs comprennent des parties rédigées à la main et des parties implémentées, notées séparément.

Le parcours modélisation a suivi en 2023. Il impose un prérequis d'entrée vérifié — par exercice ou par le parcours introductif — et se clôt sur un projet individuel : un jeu de données réel traité de la collecte à un modèle documenté, avec une analyse explicite de ce que le modèle ne peut pas faire. Ce dernier point — nommer les limites — est considéré comme un élément d'évaluation à part entière.

Le parcours ingénierie, le plus récent, a été lancé en 2024. Il adresse le versant opérationnel : déploiement, surveillance, gestion d'incidents. Les participants opèrent un service réel sur le cluster partagé de l'école pendant six semaines, et conduisent au moins un exercice d'incident simulé avec revue structurée.

Les taux d'abandon — élevés, notamment dans les parcours avancés — sont publiés dans les brochures de chaque formation et sur cette page. Ce choix est délibéré : il fait partie de l'information qu'un futur participant doit avoir avant de s'engager.