Avis et impressions

Ils ont suivi nos formations...
Les retours des participants constituent une source précieuse d’enrichissement pour notre programme de formation. Ils témoignent non seulement des acquis et des compétences développées, mais aussi des transformations personnelles et professionnelles qu’elle suscite. 

Partager ces expériences permet d’éclairer les futurs apprenants, de renforcer la dynamique collective et d’ajuster continuellement les contenus pour mieux répondre aux besoins réels du terrain.

Session décembre 2025 - Limoges : Formation Analyse de flux vidéo avec OpenCV


Thibault MOURET 
A la recherche de nouvelles opportunités

Je suis très satisfait d’avoir suivi la formation "Analyse de flux vidéo avec OpenCV" proposée par le PEPR DIADEM, qui s’est déroulée le 9 et 10 décembre au laboratoire IRCER de Limoges. 

La structure de cette formation était intéressante car elle permettait dans un premier temps de découvrir pour les non-initiés, ou de se replonger pour ceux ayant déjà un peu d’expériences, dans les notions fondamentales d’une image et de son traitement. L’approche pratique à travers des exemples concrets et des exercices d’une complexité croissante, a permis à notre groupe de formation d’avoir une bonne dynamique et de faciliter les échanges et les discussions autour des problèmes rencontrés. 
A travers les exercices proposés, j’ai pu renforcer certaines notions, mais aussi m’initier à des techniques et approches pour l’analyse de flux vidéo qui m’étaient jusqu’alors inconnues (marqueurs visuels ArUco, méthode Lucas-Kanade pour le flux optique etc…). Je suis persuadé que celles-ci pourront m’être utiles dans le cadre du développement d’expériences futures (ex : conception de banc d’essai, suivi essais mécaniques, etc…)
Le Dr. Damien André qui a animé cette session de formation, s’est montré très pédagogue et a su rendre la rendre accessible et interactive, quel que soit le niveau de connaissances initial. Ce fut très enrichissant de pouvoir échanger avec lui sur les possibilités de la bibliothèque OpenCV, mais aussi sur la façon dont nous pourrions l’utiliser pour répondre à nos problématiques de recherches personnelles. 
De plus, nous avons été très bien reçus par les différents scientifiques de l’IRCER qui ont pris le temps de nous expliquer les projets cibles de DIADEM dans lesquels ils sont impliqués (AMADEUS, GRENAT, RUBIS), ainsi que de nous montrer la plateforme technique SAFIR, pour laquelle les approches types IA/ML sont plus qu’intéressantes.

Je recommande donc vivement cette formation à toute personne intéressée par les approches numériques telles que la vision par ordinateur et l’analyse de flux vidéo ! Ce fut une superbe opportunité d’interaction et d’échange !


Session octobre 2025 - Grenoble : Formation U-net pour l'analyse d'images


Navya K Gigimon 
Phd student at University of Bordeaux

I was delighted to participate in the U-Net training held on November 29th and 30th in Grenoble. 
The session was exceptionally well organized, beginning with a clear and comprehensive introduction to the fundamentals. 
Dr. Dmitry Karpov conducted the training with great expertise, providing detailed explanations and ensuring that every participant’s questions were addressed. 
The interactive discussions allowed us to share and explore our individual projects, making the experience both collaborative and insightful. 
The training focused primarily on denoising and segmentation, with afternoon sessions dedicated to hands on practice. Dr. Karpov guided us through practical examples and encouraged us to implement the exercises on our own computers, effectively supporting participants with varying levels of experience. 
I sincerely thank DIADEM for organizing this excellent and well structured training. 
I look forward to future opportunities to participate in similar sessions.


Mathieu Boidot
Ingénieur de recherche - CEA

Formation avec un nombre de participants limité, ce qui permet de nombreuses interactions, entre participants et formateur. 
J’ai beaucoup aimé revoir l’historique de la création des modèle de réseaux de convolution depuis l’origine jusqu’à UNET, cela permet de bien comprendre l’utilité de chaque type de couche et de connexion dans le réseau. 
La partie pratique a permis de se plonger dans le code avec un exemple concret et un code bien structuré.
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