IA Multimodale Avancée : Concevoir et déployer des systèmes combinant texte, image, audio et vidéo

Formation créée le 14/04/2026.
Version du programme : 1

Type de formation

Présentiel

Durée de formation

14 heures (2 jours)
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IA Multimodale Avancée : Concevoir et déployer des systèmes combinant texte, image, audio et vidéo


Maîtriser les architectures et outils de l’IA multimodale afin de concevoir, intégrer et déployer des pipelines combinant texte, image, audio et vidéo dans des cas d’usage avancés.

Objectifs de la formation

  • Comprendre les architectures des modèles multimodaux modernes
  • Exploiter des modèles Vision-Language (CLIP, LLaVA, GPT-4V)
  • Mettre en œuvre des pipelines audio (transcription, analyse vocale)
  • Analyser et exploiter des flux vidéo avec des modèles IA
  • Concevoir des pipelines multimodaux complets en production
  • Identifier et implémenter des cas d’usage métier avancés

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Architectes IA
  • Lead Developers IA / Data
Prérequis
  • Maîtrise de Python et des librairies ML (PyTorch ou TensorFlow)
  • Connaissances en Deep Learning (CNN, Transformers)
  • Expérience avec des APIs IA (OpenAI, Google, Hugging Face)
  • Notions en traitement du langage naturel et vision par ordinateur

Contenu de la formation

JOUR 1- Module 1 – Architectures multimodales et état de l’art (3h)
  • Principes des modèles multimodaux (fusion, alignment, embedding partagé)
  • Architectures Transformer multimodales
  • Panorama des modèles : GPT-4o, Gemini, CLIP, Whisper
  • Enjeux : performance, coût, latence, biais
  • Activité pratique : Étude comparative de modèles multimodaux Analyse des performances de différents modèles sur un cas réel (image + texte) Benchmark rapide via API (OpenAI / Hugging Face)
JOUR 1- Module 2 – Vision-Language : compréhension image + texte (4h)
  • Fonctionnement de CLIP (alignement image-texte)
  • Utilisation de LLaVA et GPT-4V
  • Cas d’usage : classification, captioning, recherche sémantique
  • Intégration dans des applications métiers
  • Activité pratique : Pipeline Vision-Language Implémentation d’un système de recherche d’images basé sur du texte Génération automatique de descriptions d’images (captioning avancé)
JOUR 2- Module 3 – Audio et traitement vocal (3h)
  • Fonctionnement de Whisper et modèles de transcription
  • Speech-to-text et text-to-speech
  • Analyse vocale (sentiment, détection d’intention)
  • Cas d’usage : call center, accessibilité, automatisation
  • Activité pratique : Analyse audio avancée Transcription et analyse d’un fichier audio réel Extraction d’informations (mots-clés, émotions, résumé)
JOUR 2- Module 4 – Vidéo et pipelines multimodaux complets (4h)
  • Analyse de flux vidéo (frame sampling, temporal modeling)
  • Génération de descriptions vidéo (video captioning)
  • Orchestration de pipelines multimodaux
  • Intégration dans des architectures data/ML (batch vs temps réel)
  • Cas d’usage : monitoring, sécurité, analyse documentaire
  • Activité pratique : TP fil rouge – Pipeline multimodal complet Création d’un pipeline combinant texte + image + audio Déploiement d’un cas d’usage : analyse automatique d’un contenu multimédia (vidéo ou dataset mixte)

Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique.