Qu'est-ce que le Deep Learning ?

Le Deep Learning est une branche avancée de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones multicouches pour analyser des données complexes. Cette technologie permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes à partir d’exemples et de reconnaître des motifs dans les images, textes ou sons avec une précision comparable à celle des humains.

Quel est le prix d'une formation Deep Learning ?

Le prix d’une formation Deep Learning varie entre 1500€ et 8000€ selon le format et la durée. Les formations certifiantes RNCP coûtent généralement entre 5000€ et 8000€ pour 300-400 heures de cours. Les bootcamps intensifs de 2 à 3 mois s’établissent autour de 3500€. Des options gratuites existent via les MOOC spécialisés.

Quels sont les prérequis pour suivre une formation Deep Learning ?

Les prérequis pour une formation Deep Learning incluent une maîtrise solide de Python, des connaissances en mathématiques (algèbre linéaire, calcul différentiel, statistiques) et une compréhension des fondamentaux du Machine Learning. Un bagage technique en programmation et analyse de données constitue un avantage déterminant pour assimiler les concepts avancés.

# Formations Deep Learning : Classement 2026 🏆 (LearnThings)

Formation en Computer Vision – DataScientest.fr

Présentation

Cette formation en Computer Vision pour le Deep Learning vise à doter les participants des compétences nécessaires pour concevoir et développer des systèmes capables d’analyser et d’interpréter des images ou des vidéos, à l’instar des applications comme les voitures autonomes ou le diagnostic médical. D’une durée de 15 semaines, elle aborde des modules clés tels que le Transfer Learning, la reconnaissance faciale, la segmentation sémantique ou encore les GAN pour la génération d’images. Les objectifs principaux incluent l’acquisition de méthodes avancées en IA, la maîtrise des outils comme TensorFlow et la capacité à concevoir des solutions opérationnelles. Les bénéfices pour les participants sont multiples : montée en compétences sur des technologies très demandées, insertion dans un secteur en forte croissance (96% des professionnels anticipent une transformation par l’IA) et obtention d’une certification RNCP niveau bac+5. La formation se déroule en hybride (85% en ligne, 15% en masterclasses), avec un accompagnement personnalisé et un projet fil rouge. Les supports sont en français, tout comme l’examen, et des prérequis en Python et Machine Learning sont nécessaires. Des options de financement, dont le CPF, sont disponibles.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :CPF, France Travail

🗂️ Mode de formation : Blended Learning, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Inscrite au RNCP

Présentation du formateur

DataScientest est un organisme de formation leader en Europe, spécialisé dans les métiers de la data, de la cybersécurité et du développement. Avec une approche flexible, ils proposent des formations en bootcamp ou à temps partiel adaptées aux besoins des professionnels et des entreprises. Grâce à un partenariat académique prestigieux avec les Mines Paris PSL et des collaborations avec des géants technologiques tels que Microsoft et AWS, les diplômes délivrés sont hautement reconnus. Offrant plus de 500 partenariats avec des entreprises, DataScientest se distingue par un taux d’employabilité élevé de 85 %, plaçant ses alumni au cœur du marché de l’emploi technologique.

Programme

Objectif de la Computer Vision :
- Définition et applications
- Utilisation dans les voitures autonomes
- Détection de cancer à partir d’images médicales
Importances et Avantages de la Formation :
- Rôle croissant de l’IA
- Répondre à la demande
- Montée en compétences
Structure et Contenu de la Formation :
- Durée de 15 semaines
- Modules inculqués
- Objectifs pédagogiques
Méthodologie et Accompagnement :
- Apprentissage hybride
- Masterclasses
- Learning by Doing
- Suivi personnalisé
Tarifs et Financements :
- Coût de la formation
- Options de financement
Modalités d’Inscription et Prérequis :
- Processus d’inscription
- Prérequis en programmation et Machine Learning
Reconnaissance du Diplôme :
- Certification RNCP36129, niveau bac +5
Déroulement du Projet et Évaluations :
- Projet fil rouge
- Évaluation des projets pratiques
Débouchés :
- Chef de projet IA
- Ingénieur IA
- Directeur ou Manager de projet IA
- Consultant IA

Formation Data Science : Natural Language Processing (NLP) et Speech Recognition – Plb Consultant

Présentation

Cette formation intensive de 3 jours, destinée aux profils intermédiaires (analystes, data scientists, ingénieurs, etc.), se concentre sur la science des données appliquée au traitement du langage naturel (NLP) et à la reconnaissance vocale. Elle vise à transformer des données textuelles et vocales non structurées en informations exploitables grâce au Deep Learning et aux modèles de machine learning avec Python. Les participants apprendront à structurer ces données, créer des modèles prédictifs (analyse de sentiments, détection d’intentions) et maîtriser les spécificités du langage parlé. Les bénéfices incluent une compréhension approfondie des technologies NLP et vocales, ainsi que leur déploiement concret dans des projets d’IA. Le support est en français, tout comme l’examen. Les prérequis incluent des bases en Machine Learning, statistiques et Python, ainsi qu’une initiation à la Data Science. Disponible à distance, à Paris ou en région (2500€ HT), cette formation est notée 5/5 par les participants pour son approche pratique et son expertise ciblée.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : 2 jours à 2 semaines

💳️ Financement :Aucun

🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Qualifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entreprise, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi

Présentation du formateur

PLB est un organisme de formation continue spécialisé dans le développement des compétences en informatique et management pour les professionnels. Depuis 25 ans, PLB propose, en présentiel et à distance, plus de 2000 formations couvrant divers domaines tels que l’Unix, le développement, les bases de données, la cybersécurité, et bien d’autres. L’organisme est certifié Qualiopi, garantissant la qualité des services offerts. PLB est reconnu pour ses formations alignées sur les attentes réelles du marché et pour son engagement en matière de RSE, attesté par une évaluation Platinium par EcoVadis, positionnant PLB dans le top 1% des organismes français.

Programme

Formation : Data Science – NLP et Speech Recognition :
- Objectif : Devenir un expert du langage écrit et parlé avec Python
- Durée : 3 jours
- Niveau : Intermédiaire
- Lieu : Au choix – à distance, en présentiel à Paris ou en régions
- Prix : 2500€ HT
- Référence : DNLP
- Éligibilité CPF : Non
Description :
- Les données non structurées issues du langage (mails, appels, visio, etc.) sont omniprésentes mais rarement exploitées
- Grâce au Deep Learning, il est plus facile d’utiliser ces données
- La formation prépare les data scientists à exploiter données texte et voix dans des projets d’IA
Objectifs pédagogiques :
- Structurer et créer des modèles de machine learning pour données texte et voix
- Acquérir une compréhension du potentiel du NLP et du traitement automatique de la parole
- Apprendre à déployer ces technologies pour créer de la valeur
Public ciblé :
- Analystes, statisticiens, architectes, développeurs, data scientists, ingénieurs en machine learning
- Prérequis : connaissances en Machine Learning, statistiques, notions de base en Python, et avoir suivi une introduction à la Data Science
Contenu des cours :
- Jour 1 : Introduction à l’analyse de texte et voix, bases du NLP, Word embedding, NLP réduction de dimensions
- Jour 2 : Compréhension du langage naturel (NLU), création de modèles de sentiment, intention et entités
- Jour 3 : Traitement de la parole, reconnaissance vocale, analyse de la parole, particularités du langage parlé
Avis des participants :
- Note moyenne de 5/5, avec tous les retours positifs
D’autres formations apparentées :
- Exploitation des données avec Dataiku
- Comprendre les statistiques pour le Big Data ou la business intelligence
- Visualisation des données avec Gephi

Formation Computer Vision – Sparks

Présentation

Cette formation en Computer Vision permet aux participants de maîtriser les techniques avancées de traitement d’images et de vidéos grâce à l’apprentissage automatique. D’une durée de 3 jours (21 heures), elle est dispensée en distanciel ou dans 16 villes en France, avec un score de satisfaction de 4,63/5. Les objectifs principaux incluent l’analyse d’images brutes, le développement de solutions de vision artificielle (classification, détection d’objets, segmentation) avec des CNN et l’évaluation des modèles à l’aide de métriques pertinentes. Destinée aux ingénieurs Big Data, elle exige une compréhension de base du machine learning, une maîtrise intermédiaire de Python et des notions en science des données. Les participants bénéficieront de supports numériques en français, d’un accompagnement personnalisé et pourront exploiter des outils comme OpenCV, PyTorch ou TensorFlow. Le prix démarre à 2550 € HT, avec des possibilités de financement par OPCO. Pour plus d’informations, consulter la page dédiée.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 jours à 2 semaines

💳️ Financement :OPCO

🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Qualifiante

🎯 Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Sparks Formation propose une vaste gamme de programmes de formation destinés aux professionnels IT, couvrant des domaines tels que le développement logiciel, la gestion de projet, le Big Data, et la cybersécurité. Avec des formations en Java, DevOps, SQL, et bien d’autres, Sparks s’adresse tant aux débutants qu’aux professionnels expérimentés. Les formations sont offertes sous divers formats adaptés aux besoins des entreprises, notamment en cours particuliers ou en sessions Inter-entreprises. Certifié Qualiopi et OPQF, Sparks garantit la qualité de ses formations qui sont éligibles aux financements par les OPCO. Réparti sur plusieurs villes françaises, Sparks se positionne comme un partenaire de confiance pour le développement des compétences IT.

Programme

Introduction à la Vision par Ordinateur :
- Contexte historique, données d’image et de vidéo, pixels, résolution
- Techniques de prétraitement, extraction de caractéristiques
- Outils : OpenCV, manipulation d’images
Deep Learning pour la Vision par Ordinateur :
- CNN : couches convolutives, transfert d’apprentissage
- Frameworks : PyTorch, TensorFlow
Détection d’Objets et Segmentation d’Images :
- Techniques de détection : YOLO, R-CNN
- Frameworks pour segmentation : U-Net, Mask R-CNN
Techniques Avancées de Vision par Ordinateur :
- Modèles génératifs : GANs, VAEs
- Modèles multimodaux : CLIP
Évaluation et Optimisation des Modèles :
- Mesures d’évaluation : précision, IoU, exactitude
- Techniques d’optimisation : élagage, quantification

Formation Computer Vision – Plb Consultant

Présentation

Cette formation en Computer Vision Avancée permet aux participants de maîtriser les techniques de reconnaissance d’image grâce à des technologies comme OpenCV et le Deep Learning. D’une durée de 2 jours (14 heures), elle s’adresse aux ingénieurs logiciel et aux professionnels de l’IA disposant de compétences en Python. Les objectifs incluent l’apprentissage des fondamentaux de l’IA, la structuration d’un projet de vision par ordinateur (de la création du dataset au déploiement), ainsi que l’utilisation pratique d’OpenCV pour l’extraction de features et la classification d’images. Les participants bénéficieront d’un équilibre entre théorie et mise en pratique, avec des cas concrets comme la détection de visages ou l’analyse d’émotions. Le support est disponible en français, tout comme l’examen, et une connaissance préalable de Python est recommandée. Proposée en présentiel ou en distanciel, cette formation, notée 4,5/5 par les apprenants, offre une expertise immédiatement applicable en milieu professionnel.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : 1 à 2 jours

💳️ Financement :Aucun

🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi, Micro-Formation

Présentation du formateur

Programme

Introduction à la Computer Vision :
- Technologies associées : Machine Learning, Deep Learning, etc.
- Utilisation de OpenCV
Structurer un Projet de Computer Vision :
- Phases : Création de dataset, Proof of Concept, Pilote, Scale
- Pièges à éviter et conseils pratiques
Pratiques OpenCV et Deep Learning :
- Extraction des features, manipulation et transformation des images
- Réseaux de neurones, CNNs et transfert de l’apprentissage
- Cas pratique: Détection de visages et classification d’émotions

Formation Computer Vision – Blent.ai

Présentation

Cette formation en Computer Vision, dispensée intégralement en ligne, offre un format flexible adapté aux profils techniques et data. Elle vise à maîtriser les principaux modèles de vision par ordinateur, notamment l’utilisation d’outils de Deep Learning avec TensorFlow et le calcul sur GPU, la manipulation de modèles comme YOLO et le Transfer Learning, ainsi que des techniques avancées de segmentation et de génération d’images avec des GAN. Structurée autour de projets concrets inspirés de cas d’entreprises, la formation couvre cinq axes clés : les fondamentaux du Deep Learning, l’optimisation numérique, la détection d’objets, la segmentation et la génération d’images. Les participants bénéficient d’un accompagnement pratique, incluant un projet fil rouge et une mise en relation avec des entreprises partenaires. Le support est disponible en français, tout comme l’examen final. Accessible aux Data Analysts, Data Scientists et développeurs, cette formation propose des sessions mensuelles ou hebdomadaires, avec des options de financement adaptées. Dirigée par des experts reconnus, elle s’appuie sur une plateforme Full SaaS offrant plus de 800 heures de contenu, garantissant une montée en compétences rapide et opérationnelle.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : Flexible

💳️ Financement :OPCO

🗂️ Mode de formation : En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Blent.ai est une plateforme de formation spécialisée dans les métiers de la Tech, de la Data et de l’Intelligence Artificielle. Elle propose des parcours intensifs axés sur des compétences clés comme le Data Engineering, le Machine Learning, le MLOps, les LLMs ou encore le DevOps. Blent.ai mise sur une pédagogie par la pratique, avec des projets concrets et des environnements cloud professionnels. Ses formations, certifiantes et éligibles au CPF, sont conçues en collaboration avec des entreprises pour garantir l’employabilité des apprenants. Accessible en ligne via une plateforme interactive, Blent.ai combine flexibilité, mentorat personnalisé et accompagnement de carrière. Des solutions sur-mesure sont également disponibles pour les entreprises souhaitant former leurs équipes à grande échelle.

Programme

Modalités de Formation :
- 100% en ligne
- Format flexible adapté aux profils tech et data
Objectifs de la Formation :
- Maîtriser les principaux modèles de Computer Vision
- Apprendre à utiliser des outils de Deep Learning avec TensorFlow et calcul sur GPU
- Manipuler des modèles de détection d’objets avec YOLO et le Transfer Learning
- Utiliser des techniques de segmentation d’objets avec des auto-encodeurs et U-NET
- Générer de nouvelles images avec des GAN et super-résolution
Approche Pédagogique :
- Format flexible permettant de se former en parallèle d’autres activités
- Basé sur des projets d’entreprises réels pour préparer à la réalité des équipes Data/Tech
- Disponible sur une plateforme Full SaaS avec plus de 800 heures de contenu
Programme Détaillé :
- Partie 1 : Préparation: Introduction aux fondamentaux du Deep Learning avec exercices pratiques.
- Partie 2 : Processing: Focus sur les méthodes d’optimisation numérique et les réseaux de neurones convolutifs (CNN).
- Partie 3 : Détection: Application de CNN pour la détection d’images et le traitement NLP avec RNN.
- Partie 4 : Segmentation: Techniques pour la segmentation d’objets.
- Partie 5 : Génération: Utilisation de GAN pour la génération d’images.
Déroulé de la Formation :
- Comprend un projet fil rouge
- Des projets concrets hands-on
- Mise en relation finale avec des entreprises partenaires
Public Ciblé :
- Data Analyst
- Data Scientist
- Développeur
- Autres profils techniques
Tarification :
- Sessions mensuelles disponibles à 3500€ ou 1166€ x 3 sans frais
- Sessions hebdomadaires disponibles à 5600€ ou 1866€ x 3 sans frais
Financement :
- Possibilité de financement par des organismes publics ou entreprises
Mentors :
- Dirigée par des experts comme Taieb Badis
- Témoignages et réussites d’anciens élèves
Témoignages :
- Mention de plusieurs anciens élèves soulignant les bénéfices professionnels obtenus suite à la formation

Thématique	Compétences	Objectifs
Fondamentaux mathématiques	Algèbre linéaire, calcul différentiel, probabilités, statistiques, optimisation	Maîtriser les bases mathématiques nécessaires pour comprendre les mécanismes d’apprentissage des réseaux de neurones profonds
Frameworks et librairies	TensorFlow, PyTorch, Keras, FastAI, JAX	Implémenter efficacement des architectures de Deep Learning à l’aide des bibliothèques spécialisées les plus utilisées dans l’industrie
Architectures neuronales	CNN, RNN, LSTM, GRU, Transformers, GAN, VAE, Attention Mechanisms	Concevoir et adapter les architectures de réseaux de neurones appropriées selon la nature des données et des problèmes à résoudre
Computer Vision	Classification d’images, détection d’objets, segmentation sémantique, Mask R-CNN, YOLO, EfficientNet	Développer des systèmes de vision par ordinateur capables d’analyser et d’interpréter des contenus visuels complexes
Traitement du Langage Naturel	Word Embeddings, BERT, GPT, T5, Fine-tuning, Tokenization, Transformers	Créer des modèles capables de comprendre, générer et manipuler le langage humain pour diverses applications
Optimisation des modèles	Hyperparameter tuning, régularisation, batch normalization, dropout, early stopping, transfer learning	Améliorer les performances des modèles en évitant le surapprentissage et en accélérant la convergence
MLOps	Versioning, containerization, CI/CD, monitoring, TensorFlow Serving, ONNX, MLflow, Kubeflow	Déployer et maintenir des modèles de Deep Learning en production avec des pratiques d’ingénierie robustes
Hardware spécialisé	Programmation CUDA, optimisation GPU, TPU, edge computing, quantification	Exploiter efficacement les accélérateurs matériels pour l’entraînement et l’inférence des modèles de Deep Learning
Apprentissage spécialisé	Apprentissage par renforcement, apprentissage semi-supervisé, few-shot learning, apprentissage continu	Maîtriser les paradigmes d’apprentissage avancés adaptés aux contextes où les données étiquetées sont limitées
Éthique et biais	Détection de biais, équité algorithmique, interprétabilité, SHAP values, LIME	Développer des modèles de Deep Learning éthiques, transparents et équitables

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Formation en Computer Vision – DataScientest.fr

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Formation Data Science : Natural Language Processing (NLP) et Speech Recognition – Plb Consultant

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Formation Computer Vision – Plb Consultant

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Formation Computer Vision – Blent.ai

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📖 Suggestions de lecture

Comment choisir une formation Deep Learning?

Certifications et accréditations officielles

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Profil des formateurs et écosystème

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