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Formation Reconnaissance d'Image à l'aide de l'Intelligence Artificielle (Computer Vision)

Introduction, marché et étapes d'un projet de Computer Vision

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Une formatrice accompagne deux participants penchés sur leurs notes, en salle de formation
Durée
1 jour
Niveau
Fondamental
Modalités
Présentiel / Distanciel

Description de la formation Computer Vision

Le marché de l'Intelligence Artificielle (IA) est en pleine effervescence et en maturation continues. Il suscite beaucoup de fantasmes mais génère aussi des projets très concrets et attractifs sur le plan économique ainsi que pour la productivité pour les entreprises. Il n’existe pas une IA mais des IA différentes en termes de savoir selon les technologies et les domaines concernés.

Branche de l'intelligence artificielle et plus particulièrement de la vision par ordinateur, la Computer Vision est notamment dédiée à la reconnaissance d’image, à savoir l'ensemble des techniques de détection, d’analyse, et d’interprétation des images pour permettre la réalisation d’une action particulière. Elle fonctionne grâce à un réseau de neurones qui va être entraîné avec un jeu de données annoté.

Cette formation Reconnaissance d'image Intelligence Artificielle examine aussi bien l’angle technique que l’angle économique et métier afin de vous préparer à prendre des décisions avisées sur vos projets de Computer Vision. De cette manière, elle vous permettra d'être proche des acteurs opérationnels (développeurs, data analyste, etc.) pour les mener en production.

Atelier en salle : une participante présente des notes au tableau

Objectifs pédagogiques

Concrètement à l'issue de cette formation Reconnaissance d'image Intelligence Artificielle, vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :

  • Comprendre les fondamentaux techniques de l’IA, ses concepts et son vocabulaire
  • Comprendre les techniques et technologies de l’IA utilisées pour la reconnaissance d’image (OpenCV et DeepLearning)
  • Savoir identifier les briques techniques existantes (algorithme, solution Cloud, etc.) et ce qu’il reste à produire dans un projet
  • Identifier les compétences métiers nécessaires
  • Savoir évaluer les coûts d’un projet Computer Vision et le ROI
  • Valider les concepts, les technologies et la dimension projet à travers un cas concret

Les personnes ayant un profil technique et souhaitant approfondir leur compétences peuvent suivre directement la formation Computer Vision : Reconnaissance d'image avancée et cas pratiques avec OpenCV et le Deep Learning (ICVA).

Objectifs opérationnels

Savoir prendre des décisions avisées sur vos projets de Computer Vision.

Programme

Contenu du cours, module par module

4 modules

Travaux pratiques

Un cas pratique portant sur un projet réel auquel a participé le formateur sert de fil rouge.

Contexte : « Vous allez livrer à une grande entreprise de la cosmétique un algorithme entraîné permettant de définir le niveau de rides d’un utilisateur de leur produit de customized skincare ».
Ce projet a pour but de rattraper et de dépasser la concurrence sur ce sujet.

Objectifs :

  • Entraîner un algorithme avec un jeu de données RGPD compliant
  • Définir les règles métiers afin d’optimiser la métrique de l'algorithme
  • Constituer un dataset comprenant tous les types de rides / labellisation de la donnée
  • Entraîner l’algorithme sur un premier set de data
  • Définir un plan d’expérimentation pour améliorer l’algorithme
  • Mise en production de l’algorithme

Programme mis à jour le 23/12/2025

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