La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Maîtriser YOLOv8 : Formation complète en détection d’objets avancée sont : Bonne connaissance de Python, notions de Machine Learning et bases en Deep Learning. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Maîtriser YOLOv8 : Formation complète en détection d’objets avancée est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Maîtriser YOLOv8 : Formation complète en détecti... | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser YOLOv8 : Formation complète en détection d’objets avancée est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser YOLOv8 : Formation complète en détection d’objets avancée, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser YOLOv8 : Formation complète en détection d’objets avancée s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture YOLOv8 et ses spécificités face aux versions précédentes

Préparer et annoter un jeu de données pour la détection d’objets

Entraîner, valider et déployer un modèle YOLOv8 pour détecter de nouveaux objets

Optimiser les performances et personnaliser le pipeline de détection

Intégrer YOLOv8 dans une application de vision temps réel

Programme de la formation

Module 1Introduction à YOLOv8 et à la détection d’objets

Présentation de la famille YOLO et des avancées de la version 8, comparaison technique, décryptage du pipeline de détection d’objets, cas d’usage avancés, installation des outils et prise en main rapide de YOLOv8 sur Google Colab ou local.

Module 2Préparation et annotation des données

Bonnes pratiques d’acquisition d’images, formats d’annotation (COCO, YOLO), outils d’annotation open source (Roboflow, CVAT), automatisation du prétraitement, division en sets d’entraînement, validation et test. Création d’un mini-dataset personnalisé pour un projet concret.

Module 3Entraînement, validation et tuning du modèle YOLOv8

Configuration fine du modèle (anchoring, hyperparamètres avancés), utilisation des scripts Ultralytics, suivi des métriques de performance (mAP, recall, précision), gestion du sur/apprentissage, introduction au transfert learning et aux checkpoints. Exercices pratiques d'entraînement sur jeu de données réel.

Module 4Déploiement et optimisation de la détection en temps réel

Prise en main de l’exportation des modèles pour l’inférence embarquée (ONNX, TensorRT), intégration dans des applications Python (OpenCV, Streamlit) ou web, déploiement sur Jetson Nano ou Raspberry Pi. Astuces d’optimisation (quantization, pruning, batch inferencing), évaluation de la latence et de la précision sur différents environnements.

Module 5Projet complet : de l’idée au prototype YOLOv8

Montage d’un mini-projet complet (préparation, annotation, entraînement, déploiement) selon la problématique choisie par les participants : sécurité, suivi logistique, analyse vidéo, etc. Retour sur les limites actuelles, discussion sur l’IA éthique et introduction aux perspectives futures de la vision par ordinateur.

Méthode d'évaluation

Exercices de prise en main quotidiens
Quiz QCM à la fin de chaque module
Réalisation et présentation d’un projet de détection d’objets personnalisé avec YOLOv8

Méthode d'apprentissage

Alternance théorie/pratique : 40% d’apports méthodologiques, 60% d’ateliers techniques
TP corrélés avec des jeux de données réels ou simulés
Accès aux notebooks complets, supports PDF et ressources partagées