Des gens qui font vraiment ce qu'ils enseignent
On ne recrute pas des formateurs qui récitent des cours. Chaque personne ici a travaillé sur des projets réels en IA et data science, et c'est exactement ce qu'elle apporte aux ateliers. Pas de théorie froide — des retours d'expérience concrets, partagés simplement.
Ceux qui animent les ateliers
Formateurs, praticiens, et parfois les deux à la fois
Fondée en 2018 à Nantes, Suvorantique réunit une petite équipe passionnée par l'apprentissage pratique.
Fondateur
Théodore Malvaux
Responsable pédagogique · IA appliquée
Théodore a passé plusieurs années à travailler sur des pipelines de données pour des équipes industrielles avant de co-fonder Suvorantique. Ce qui l'a amené à l'enseignement, c'est simple : il voyait trop de gens bloqués par des concepts mal expliqués. Aujourd'hui il conçoit les programmes et intervient lui-même sur les modules de machine learning supervisé et d'analyse exploratoire. Il aime bien quand les participants posent les questions que personne n'ose poser.
Formatrice
Célia Orban
Data science · Visualisation
Célia vient du monde de la recherche académique. Elle a rejoint Suvorantique parce que la pédagogie l'intéressait autant que la science. Elle intervient sur les ateliers de visualisation de données et de statistiques descriptives, avec un goût prononcé pour rendre les graphiques vraiment lisibles et utiles.
Formateur
Gwenaël Tissot
MLOps · Déploiement de modèles
Gwenaël s'occupe de tout ce qui touche à la mise en production. Après des années en freelance à déployer des modèles pour des startups, il sait exactement où ça coince en vrai. Ses ateliers sont souvent les plus techniques, mais aussi les plus appréciés par ceux qui veulent aller au bout du processus.
Ce qui nous guide au quotidien, sans grands discours
On a pas de manifeste affiché dans un open space. Ce qui nous unit, c'est plutôt une façon commune de travailler : on prépare chaque atelier comme si c'était la première fois, on écoute vraiment ce qui pose problème aux participants, et on ajuste en fonction. L'équipe se retrouve régulièrement pour retravailler les contenus à partir des retours réels — pas depuis une idée abstraite de ce qui serait bien d'enseigner.
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La pratique avant tout
Chaque session démarre sur un cas concret. On code, on teste, on rate, on recommence. Les explications arrivent après — quand elles ont du sens parce qu'on a déjà vu le problème.
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Les retours honnêtes
On dit ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas encore. Si un participant galère sur quelque chose, on préfère le nommer clairement plutôt que de contourner le sujet.
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Des contenus qui évoluent
Le domaine de l'IA change vite. Nos programmes aussi. On ne recycle pas les mêmes diapositives depuis trois ans — on met à jour régulièrement à partir de ce qu'on voit dans la vraie vie.
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Une communauté locale
On est basés à Nantes et on tient à ce lien avec le tissu local. Beaucoup de nos participants se connaissent ou travaillent dans des secteurs proches — ça crée des échanges qui dépassent largement l'atelier.