Parcours
Le formateur est ingénieur IA avec une pratique de la vision par ordinateur dans le cadre d’un pipeline de traitement documentaire. Son expérience inclut le développement d’un pipeline YOLOv11 pour l’extraction d’informations visuelles, ainsi que la mobilisation de Python, PyTorch et des approches de deep learning.
Cet angle est adapté aux équipes data qui veulent comprendre comment cadrer un besoin de vision par ordinateur avant d’entraîner ou d’intégrer un modèle. La formation peut couvrir les jeux de données image, les tâches de détection, les critères d’évaluation et l’intégration des résultats dans un flux applicatif ou documentaire.
Le déroulé alterne repères méthodologiques et ateliers Python. Les participants manipulent des exemples de détection ou d’extraction visuelle, examinent la préparation des données, interprètent les résultats du modèle et identifient les contraintes à anticiper pour un usage opérationnel.
Domaines d’expertise
- Vision par ordinateur
- YOLOv11
- PyTorch
- Deep learning
- Extraction documentaire
- Préparation de données image
- Évaluation de modèles
- Python
Certifications et références
- Databricks Generative AI Engineer – Associate
- Dataiku MLOps / Generative AI Practitioner
Approche pédagogique
- 1Identification de la tâche de vision et des données disponibles
- 2Préparation et exploration de jeux d’images
- 3Présentation des principes de détection et d’inférence
- 4Ateliers Python avec PyTorch et YOLO
- 5Évaluation des résultats et analyse des erreurs
- 6Réflexion sur l’intégration dans un flux métier
Publics accompagnés
- Data scientists
- Développeurs Python
- Ingénieurs IA
- Équipes automatisation documentaire
Secteurs d’intervention
Ses 11 formations
Formation deep learning appliqué à la vision par ordinateur
Concevez et évaluez des modèles de vision par ordinateur pour extraire de l’information à partir d’images.
Formation NLP appliqué aux données textuelles avec Python
Transformez des textes, logs ou documents en informations exploitables avec les méthodes du NLP.
Formation MLOps et déploiement de modèles de machine learning
Passez du prototype data au service IA déployable, testable et maintenable.
Formation évaluation, sécurité et observabilité des LLM
Mesurez la qualité des réponses LLM et rendez les comportements de vos applications plus observables.
Formation conception et orchestration d’agents IA
Structurez des agents IA capables d’appeler des outils et d’exécuter des workflows métiers contrôlés.
Formation développement d’applications RAG avec LangChain
Développez des applications RAG capables de répondre à partir de données métier fiables et contextualisées.
Formation Git et GitHub pour équipes de développement
Adoptez des pratiques Git claires pour versionner, relire et intégrer le code au sein d’une équipe.
Formation machine learning avec Python pour équipes data
Construisez, évaluez et interprétez des modèles de machine learning adaptés à des problèmes métier concrets.
Formation Python pour l’analyse de données des analystes
Passez de fichiers de données bruts à des analyses reproductibles avec Python, Pandas et des visualisations utiles.
Formation prompt engineering avancé pour développeurs IA
Apprenez à concevoir des instructions précises, testables et adaptées à des applications IA professionnelles.
Formation Azure AI et IA générative pour équipes techniques
Développez des applications d’IA générative robustes avec Azure AI, LLM, RAG et architectures agentiques.
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