Entraînez un classifieur d’images avec PyTorch et expliquez ses résultats. Vous passez des tenseurs à l’analyse des erreurs, avec une boucle d’apprentissage reproductible et un modèle rechargeable.
Construire un classifieur d'images de petite taille, expliquer ses erreurs et livrer une inférence reproductible.
Préparer votre formation et découvrir la méthode
Préparer la formation
Python, NumPy et premiers modèles supervisés ; PyTorch et un jeu d'images réduit, exécution CPU possible.
Apports illustrés, exercices progressifs, ateliers sur un cas fil rouge et retour argumenté sur les productions. Les ateliers et l'évaluation font partie des heures indiquées.
Jour 01Manipuler les tenseurs et préparer les données7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 1 · 3 h 30
Manipuler les tenseurs et préparer les données
Relier dimensions, types et placement CPU ou GPU.
Séparer entraînement, validation et test avant les transformations.
Construire un Dataset et un DataLoader avec lots contrôlés.
Contrôler transformations, déséquilibre des classes, graines aléatoires et transferts mémoire dans un pipeline de données reproductible.
Notions et méthodes en détail
Relier shape, dtype, device et axes ; distinguer vue, copie et diffusion des dimensions.
Créer Dataset et DataLoader ; séparer apprentissage, validation et test avant les transformations ajustées.
Contrôler labels, déséquilibre et normalisation ; visualiser un lot pour détecter les erreurs.
Atelier prévuInspecter un lot d'images, vérifier les étiquettes et corriger une incompatibilité de dimensions sans mélanger les jeux de données.
Livrable attenduPipeline Dataset/DataLoader et rapport de contrôle des lots.
Vérification en atelierLe lot a les dimensions attendues et aucune observation de test ne sert au réglage.
Pour aller plus loin
Comparer l’effet du nombre de workers, de la taille des lots et des augmentations sur le débit sans modifier le jeu de validation.
Séquence 2 · 3 h 30
Comprendre l'apprentissage par gradient
Assembler couches, activations et fonction de perte dans un module.
Expliquer autograd, backward, remise à zéro et pas de l'optimiseur.
Contrôler les formes des sorties et la cohérence entre perte et cible.
Inspecter le graphe de calcul, les gradients nuls ou explosifs et la stabilité numérique de la fonction de perte.
Notions et méthodes en détail
Suivre autograd ; distinguer gradient accumulé, zero_grad, backward et étape de l’optimiseur.
Associer sortie, perte et codage des classes ; détecter NaN et gradients instables.
Faire surapprendre un très petit lot pour vérifier la boucle avant un entraînement long.
Atelier prévuÉcrire une boucle d'entraînement minimale et vérifier que le modèle peut apprendre sur un tout petit lot avant de l'étendre.
Livrable attenduBoucle d’entraînement instrumentée et journal de diagnostic.
Vérification en atelierLa perte témoin baisse et les paramètres changent uniquement pendant l’apprentissage.
Pour aller plus loin
Diagnostiquer un entraînement qui ne converge pas en isolant initialisation, échelle des variables, optimisation et erreur d’étiquetage.
Jour 02Entraîner un réseau convolutif7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 3 · 3 h 30
Entraîner un réseau convolutif
Choisir convolution, pooling et couche de classification.
Suivre séparément pertes d'entraînement et de validation.
Ajuster taux d'apprentissage et taille des lots sur une expérience tracée.
Calculer l’évolution des dimensions, du champ réceptif et du nombre de paramètres entre les blocs convolutifs.
Notions et méthodes en détail
Calculer les dimensions après convolution, padding, stride et pooling ; relier canaux et champ réceptif.
Assembler blocs convolutifs et classifieur ; suivre perte et précision de validation par époque.
Comparer une architecture de référence à une variante en conservant protocole et données.
Atelier prévuComparer un réseau dense et un petit CNN sur le même découpage ; relever temps de calcul et qualité de validation.
Livrable attenduTableau comparatif des architectures et courbes d’apprentissage.
Vérification en atelierLes dimensions et le budget d’apprentissage des deux réseaux sont justifiés.
Pour aller plus loin
Comparer profondeur, normalisation et stratégie de taux d’apprentissage à budget de calcul fixé ; justifier le modèle retenu.
Séquence 4 · 3 h 30
Réduire le surapprentissage
Appliquer augmentation uniquement aux données d'entraînement.
Comparer régularisation, dropout et arrêt anticipé.
Utiliser un modèle préentraîné en gelant puis ajustant certaines couches.
Distinguer régularisation, augmentation, gel des couches et ajustement fin ; préserver un protocole de sélection indépendant du test.
Notions et méthodes en détail
Interpréter l’écart entraînement-validation ; différencier biais, variance et fuite de données.
Appliquer l’augmentation au seul apprentissage ; comparer weight decay, dropout et arrêt anticipé.
Sauvegarder le meilleur checkpoint selon la validation sans sélectionner sur le test.
Atelier prévuTester une seule stratégie de régularisation à la fois et expliquer son effet à partir des courbes, sans sélectionner sur le test.
Livrable attenduPlan d’ablation, checkpoints et bilan des gains de généralisation.
Vérification en atelierLe checkpoint retenu correspond au critère annoncé, pas à la dernière époque.
Pour aller plus loin
Construire une expérience d’ablation et identifier la combinaison qui généralise, avec contrôle du coût et de la variance.
Jour 03Évaluer au-delà du score global7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 5 · 3 h 30
Évaluer au-delà du score global
Calculer matrice de confusion et rappel par classe.
Examiner exemples mal classés, déséquilibre et décalage de distribution.
Distinguer mode train, mode eval et désactivation des gradients.
Comparer précision, rappel, F1, calibration des probabilités et coût métier des erreurs selon les classes.
Notions et méthodes en détail
Lire confusion, précision, rappel et F1 par classe ; étudier l’effet du déséquilibre.
Examiner faux positifs et faux négatifs ; distinguer annotation ambiguë et défaut du modèle.
Tester un changement d’éclairage ou de cadrage et documenter la généralisation observée.
Atelier prévuConstituer une galerie d'erreurs commentées et vérifier que deux passages en inférence donnent un comportement cohérent.
Livrable attenduRapport d’erreurs par segment et politique de seuils.
Vérification en atelierL’analyse cite des erreurs concrètes sans se limiter à l’accuracy.
Pour aller plus loin
Tester un décalage de distribution, documenter les sous-populations fragiles et proposer un seuil d’abstention plutôt qu’une prédiction systématique.
Séquence 6 · 3 h 30
Sauvegarder et restituer le modèle
Enregistrer paramètres, prétraitement et configuration nécessaires.
Recharger le modèle dans un processus propre.
Documenter domaine d'utilisation, limites, ressources et jeux de test.
Sauvegarder état du modèle, vocabulaire des classes, transformations et configuration ; contrôler la compatibilité à la recharge.
Notions et méthodes en détail
Enregistrer state_dict, configuration, transformations et correspondance des labels dans un artefact versionné.
Recharger sur CPU, activer eval et inference_mode ; vérifier des prédictions de référence.
Décrire données d’apprentissage, usages prévus et situations demandant une relecture.
Atelier prévuLivrer un script d'inférence et une fiche modèle ; un autre participant reproduit une prédiction à partir d'une image inconnue.
Livrable attenduScript d’inférence reproductible, fiche modèle et tests de non-régression.
Vérification en atelierLes sorties rechargées concordent avec la référence dans une tolérance annoncée.
Pour aller plus loin
Mesurer latence et mémoire en inférence, puis vérifier qu’une optimisation ne dégrade pas les sorties au-delà de la tolérance définie.
Mettre vos acquis à l’épreuve
Évaluation finale prévue
Mise en situation individuelle et restitution commentée, incluses dans la dernière séquence. Durée indicative : 60 minutes.
Critères de réussite
La séparation des données exclut toute fuite entre apprentissage et test.
Le modèle rechargé reproduit les sorties dans une tolérance annoncée.
Les erreurs par classe et les limites d'usage sont expliquées.
Adaptation et validation pédagogique. Version enrichie proposée, à valider par le formateur. Répartition pédagogique proposée sur une base de 7 heures par jour, pauses exclues. À ajuster avec le formateur au positionnement initial. Les approfondissements « Pour aller plus loin » sont sélectionnés par le formateur selon le positionnement et le temps disponible ; ils ne constituent pas des heures supplémentaires garanties.
Les ateliers décrivent les travaux prévus. Leurs fichiers, corrigés et évaluations en ligne sont à préparer, sauf ressources explicitement disponibles dans le module pilote.
Références pour approfondir
Documentation des organismes et éditeurs. La progression et les ateliers sont une rédaction originale pour Beyond Expertise.
Le centre doit confirmer les prérequis, le programme final, les dates, les horaires et le tarif avant inscription. Le délai d’accès dépend des disponibilités et du besoin. L’ouverture d’une session et la disponibilité d’un cours e-learning sont confirmées avant inscription.
Les ateliers, méthodes et évaluations du programme sont proposés pour validation pédagogique. Les supports effectivement disponibles sont indiqués dans la section « Contenu e-learning ».
Le parcours ne délivre pas de diplôme ni de certification professionnelle. Aucune éligibilité CPF ou prise en charge n’est garantie. Toute préparation à un examen externe devra faire l’objet d’informations et d’habilitations vérifiées.
Les objectifs et prérequis sont disponibles. Les leçons, supports et évaluations de ce parcours ne sont pas encore intégrés dans cet espace. Le programme détaillé ci-dessus décrit les apprentissages et les ateliers prévus.
Origine des informations et statut du programme
Durée, niveau, modalités, objectifs et tarif relevés sur le site officiel le 11 septembre 2026. Le déroulé détaillé a été enrichi par Beyond Expertise. Validation pédagogique du formateur à réaliser avant animation.
