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Maîtriser ImageAI : Automatisation et Analyse d’Images avec Python

Réf. : CLN288
8 personnes max.
2200 € HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
2 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Installer, configurer et utiliser ImageAI pour la détection et la classification d’objets
  • Utiliser des modèles pré-entraînés pour l’analyse d’images et la reconnaissance d’objets
  • Automatiser le traitement d’image en lot et développer des scripts personnalisés
  • Évaluer la qualité des résultats et affiner les paramètres de détection
  • Déployer une solution basique d’analyse d’images sur serveur ou application locale

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 — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de l'automatisation et de l'analyse d’images avec ImageAI en Python, vos projets d’IA stagnent face à des algorithmes inefficaces et des traitements manuels chronophages.

  • Les équipes non qualifiées voient leurs délais exploser de 40%, avec des erreurs de détection coûtant en moyenne 12 000 € par incident en pertes business et reprises manuelles.

  • Cela menace directement la compétitivité de votre entreprise, où 65% des échecs en vision par ordinateur sont dus à un manque d’automatisation, exposant à la perte de contrats majeurs.

  • Chaque trimestre sans expertise, c’est un retard stratégique qui érode votre position sur un marché en croissance de 25% par an.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Introduction à l’Intelligence Artificielle pour l’Image et à ImageAI

Découverte des concepts clés de la vision par ordinateur. Présentation de la librairie ImageAI, de ses cas d’usages et de ses dépendances. Installation de l’environnement Python adapté (Anaconda, Tensorflow, Keras, numpy, etc.). Prise en main de bases de jeux de données d’images.

Module 2Détection et Classification d’Objets avec ImageAI

Utilisation des modèles pré-entraînés (YOLOv3, RetinaNet, TinyYOLOv3). Implémentation de scripts pour la détection d’objets dans des images fixes et des vidéos. Initiation à la classification d’images. Ajustement des seuils de confiance et analyse des résultats. Exercices pratiques sur des images courantes et personnalisées.

Module 3Automatisation, Optimisation et Déploiement

Automatisation de la détection d’objets sur de grands lots d’images. Apprentissage de la sauvegarde des résultats (CSV, JSON, insertion dans des bases de données). Pistes pour l’optimisation des performances (batch processing, GPU, ajustement des modèles). Déploiement d’une application simple d’analyse d’images en local ou sur le cloud. Discussion sur la personnalisation des modèles avec transfert learning (bases).

Méthode d'évaluation

  • Études de cas à réaliser pendant la formation : détection d’objets sur un ensemble d’images réelles
  • QCM de validation des connaissances à la fin du module
  • Présentation collective d’un mini-projet de traitement automatisé

Méthode d'apprentissage

  • Démonstrations en direct
  • Ateliers pratiques supervisés
  • Études de cas réels issus de l’industrie
  • Accès à un support de cours téléchargeable

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser ImageAI : Automatisation et Analyse d’Images avec Python est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Maîtriser ImageAI : Automatisation et Analyse d’Images avec Python, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • 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 ImageAI : Automatisation et Analyse d’Images avec Python 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.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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