intervenant HF en informatique: Compression Vid par le Deep Learning F/H
Missions attendues :
- Animer des formations ou des cours, en présentiel et/ou à distance, selon les modalités définies.
- Concevoir et actualiser des contenus pédagogiques adaptés aux objectifs de la formation.
- Adapter les méthodes et supports pédagogiques en fonction du profil des apprenants
- Évaluer les acquis des participants à travers des outils d’évaluation pertinents et adaptés.
- Participer ponctuellement à des réunions pédagogiques et aux échanges avec l’équipe de formation.
1. Maîtrise des fondements de la compression vidéo et des codecs
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Connaissance approfondie des principes de la compression (intra/inter-frame, transformée DCT, quantification, entropie).
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Familiarité avec les standards (H.264/AVC, H.265/HEVC, AV1, etc.).
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Capacité à illustrer concrètement l’évolution des méthodes classiques vers les approches neuronales.
2. Expertise en Deep Learning appliqué à l’image et à la vidéo
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Maîtrise des architectures de réseaux de neurones utilisées en compression : autoencodeurs, CNN, RNN, GAN, transformers visuels.
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Compétence en frameworks de développement (TensorFlow, PyTorch).
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Savoir concevoir et entraîner des modèles pour optimiser le taux de compression tout en préservant la qualité visuelle.
3. Compétence en traitement et évaluation des données multimédias
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Capacité à constituer et prétraiter des ensembles de données vidéo (datasets, encodage, normalisation).
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Maîtrise des métriques de performance (PSNR, SSIM, VMAF, bitrate).
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Connaissance des outils d’analyse et de visualisation pour interpréter les résultats expérimentaux.
4. Aptitude à la conception pédagogique et à l’animation de projets pratiques
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Savoir structurer un cours combinant théorie, démonstrations et ateliers de programmation.
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Capacité à encadrer des mini-projets étudiants : conception d’un prototype de codec basé sur le deep learning, comparaison de performances, optimisation de modèles.
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Maîtrise des outils pédagogiques collaboratifs (Jupyter Notebook, GitHub Classroom, plateformes de calcul).
Offre terminée le 14 novembre 2025 à 00:00
