IA Computer Vision : optimisation, embeddings et systèmes intelligents
Formation créée le 17/04/2026.
Version du programme : 1
Version du programme : 1
Type de formation
DistancielDurée de formation
30 heures (15 jours)IA Computer Vision : optimisation, embeddings et systèmes intelligents
Ce programme de formation avancée en IA Computer Vision couvre un large éventail de sujets, allant des fondamentaux de la Computer Vision à l'optimisation de modèles de détection, en passant par l'analyse des performances, la construction de pipelines d'embeddings, le déploiement de systèmes de similarité d'images, et l'orchestration de modules via des agents LLM. Il est conçu pour fournir une compréhension approfondie et des compétences pratiques dans la conception et le déploiement de systèmes IA complets orientés production.
Objectifs de la formation
- Maîtriser les fondamentaux de la Computer Vision
- Optimiser un modèle de détection type YOLO
- Mettre en place une démarche expérimentale structurée
- Analyser et interpréter des performances modèles
- Construire un pipeline d’embeddings exploitable
- Déployer une recherche de similarité d’images
- Orchestrer des modules via un agent LLM
- Concevoir un pipeline IA complet orienté production
Contenu de la formation
Maîtriser les fondations opérationnelles en Computer Vision
- Comprendre les tâches de vision (détection, classification, segmentation)
- Structurer un pipeline de Computer Vision
- Interpréter les métriques (precision, recall, mAP)
- Mettre en place un environnement expérimental
Optimiser un modèle de détection (YOLO)
- Définir un protocole expérimental rigoureux
- Ajuster les hyperparamètres (learning rate, batch size, epochs)
- Tester différentes tailles d’images et architectures
- Appliquer des stratégies d’augmentation de données
- Régler les seuils (confidence, NMS)
- Comparer plusieurs configurations
- Analyser les écarts de performance
Analyser et piloter une stratégie d’optimisation
- Identifier les sources de sous-performance
- Analyser les faux positifs et faux négatifs
- Détecter les biais de dataset
- Évaluer les phénomènes d’overfitting et underfitting
- Prioriser les axes d’amélioration
- Argumenter des choix techniques
Construire et exploiter des embeddings d’images
- Extraire des embeddings à partir de modèles pré-entraînés
- Structurer un espace vectoriel cohérent
- Normaliser les embeddings
- Choisir une métrique de distance adaptée
- Évaluer la qualité des embeddings
- Identifier les limites (bruit, dérive, scalabilité)
Déployer un pipeline de similarité d’images
- Indexer des embeddings (FAISS ou équivalent)
- Implémenter une recherche de similarité
- Optimiser les performances de recherche
- Construire un pipeline temps réel
- Tester un cas d’usage (recherche visuelle ou recommandation)
Adopter une démarche expérimentale avancée
- Faire varier des paramètres de manière contrôlée
- Formuler des hypothèses d’amélioration
- Observer et mesurer les impacts
- Interpréter les résultats expérimentaux
- Documenter les décisions techniques
Construire un agent LLM pour la vision
- Structurer des requêtes exploitables
- Définir des rôles et contraintes
- Gérer un dialogue multi-étapes
- Orchestrer des modules de vision et de similarité
- Intégrer des règles métiers
- Construire une logique décisionnelle
Intégrer un système IA complet
- Connecter les modules de détection, similarité et décision
- Structurer les flux de données
- Concevoir une architecture cohérente
- Optimiser les interactions entre composants
Concevoir un cas pratique final orienté système
- Définir un cas d’usage réaliste
- Implémenter un pipeline complet
- Tester et évaluer le système
- Analyser les performances globales
- Justifier les choix techniques réalisés
Capacité d'accueil
Entre 1 et 6 apprenants
Délai d'accès
2 semaines