Aller au contenu principal

Usage avancé des IA génératives : des modèles open source aux workflows professionnels

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000260998
Organisme responsable : Ellipse formation (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

Distinguer les architectures IA (modèles propriétaires vs open weight) et leurs implications pratiques Comprendre les configurations avancées des modèles génératifs (CFG, schedulers, samplers) Maîtriser ComfyUI pour la production professionnelle (déploiement cloud, local, API) Exploiter les techniques de contrôle avancé (ControlNet, IP-Adapter, LoRAs) Intégrer la vidéo dans les flux de production ComfyUI Construiredespipelinescréatifsmulti-environnements Évaluer de manière autonome…

  • Distinguer les architectures IA (modèles propriétaires vs open weight) et leurs implications pratiques
  • Comprendre les configurations avancées des modèles génératifs (CFG, schedulers, samplers)
  • Maîtriser ComfyUI pour la production professionnelle (déploiement cloud, local, API)
  • Exploiter les techniques de contrôle avancé (ControlNet, IP-Adapter, LoRAs)
  • Intégrer la vidéo dans les flux de production ComfyUI
  • Construiredespipelinescréatifsmulti-environnements
  • Évaluer de manière autonome les nouveaux moteurs et outils
  • Adopter une pratique éthique et responsable

Programme de la formation

ARCHITECTURES IA : PROPRIÉTAIRES VS OPEN WEIGHT Tous les générateurs d'images ne fonctionnent pas de la même manière. Cartographie des architectures disponibles en 2026, différences entre moteurs propriétaires fermés et architectures open weight, implications pour le contrôle créatif Paysage des moteurs génératifs actuels Modèles propriétaires (Midjourney, NanoBanana...) vs architectures open weight (Flux, SDX...) Fonctionnement technique simplifié des architectures de diffusion…

ARCHITECTURES IA : PROPRIÉTAIRES VS OPEN WEIGHT
Tous les générateurs d'images ne fonctionnent pas de la même manière. Cartographie des architectures disponibles en 2026, différences entre moteurs propriétaires fermés et architectures open weight, implications pour le contrôle créatif
Paysage des moteurs génératifs actuels
Modèles propriétaires (Midjourney, NanoBanana...) vs architectures open weight (Flux, SDX...)
Fonctionnement technique simplifié des architectures de diffusion
Évolution historique de 2022 à 2026
ENVIRONNEMENTS D'UTILISATION : DU GRAND PUBLIC AU PROFESSIONNEL
Un même moteur peut être utilisé via différents environnements. Comprendre les niveaux d'abstraction et ce qu'on gagne ou perd à chaque niveau
Plateformes grand public (Freepik, Ailio)
Interfaces professionnelles (ComfyUI)
Services API (FAL, Replicate, ComfyUI API)
Solutions d'agrandissement IA pour le print
ARCHITECTURES OPEN WEIGHT ET LEURS CONFIGURATIONS
Les architectures open weight permettent un paramétrage fin impossible sur les plateformes. Comprendre CFG, samplers, schedulers et leur impact sur les résultats.
Différences pratiques propriétaire/open weight
Configurations avancées : CFG, samplers, schedulers, steps
Les LoRAs : personnalisation des moteurs
Ressources : HuggingFace, CivitAICOMFYUI :
INTERFACE NODALE PROFESSIONNELLE
ComfyUI comme standard professionnel
Déploiements : cloud, local, API
Logique nodale et construction de flux
Intégration de moteurs propriétaires via API
CONTRÔLE AVANCÉ : CONTROLNET ET IP-ADAPTER
Les techniques qui justifient ComfyUI : contrôle précis de la composition via ControlNet, cohérence visuelle via IP- Adapter, retouche ciblée via inpainting
ControlNet pour la composition dirigée
IP-Adapter pour la cohérence de style/personnage/produit
Inpainting et outpainting avancés
Intégration de l'upscaling dans les flux
PRODUCTION VIDÉO AVEC LES ARCHITECTURES OPEN WEIGHT
Les moteurs vidéo open weight dans ComfyUI : Wan, HunyuanVideo. 
Moteurs vidéo open weight
Flux Image-to-Video et Text-to-Video
Comparaison avec Kling/Veo
Intégration dans les pipelines de production
ORGANISATION DE PIPELINES MULTI-ENVIRONNEMENTS
Construire des pipelines professionnels : choisir le bon environnement à chaque étape. Midjourney pour l'exploration, ComfyUI pour le contrôle, API pour l'intégration production
Pipelines multi-environnements
Intégration dans les chaînes existantes
PRATIQUE ÉTHIQUE ET RESPONSABLE
Questions éthiques concrètes : respect des artistes, transparence sur l'usage IA, propriété intellectuelle, impact environnemental. Construction de pratiques professionnelles responsables
 

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

28 h

Financement

Conventionnement
Non

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

-

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

8 Cité Joly
75011 Paris 11e

Responsable : Ellipse formation

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
Ellipse formation
75011 Paris 11e
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes