diff --git a/src/cnn/include/train.h b/src/cnn/include/train.h
index b7c8cdb..f9901e5 100644
--- a/src/cnn/include/train.h
+++ b/src/cnn/include/train.h
@@ -8,7 +8,7 @@
 
 
 /*
-* Structure donnée en argument à la fonction 'train_thread'
+ * Structure donnée en argument à la fonction 'train_thread'
 */
 typedef struct TrainParameters {
     Network* network; // Réseau
@@ -25,11 +25,24 @@ typedef struct TrainParameters {
     float loss; // Loss (à renvoyer)
 } TrainParameters;
 
+/*
+ * Structure donnée en argument à la fonction 'load_image'
+*/
+typedef struct LoadImageParameters {
+    jpegDataset* dataset; // Dataset si de type JPEG
+    int index; // Numéro de l'image à charger
+} LoadImageParameters;
+
 /*
  * Partie entière supérieure de a/b
 */
 int div_up(int a, int b);
 
+/*
+ * Fonction auxiliaire pour charger (ouvrir et décompresser) les images de manière asynchrone
+ * économise environ 20ms par image pour des images de taille 256*256*3
+*/
+void* load_image(void* parameters);
 
 /*
  * Fonction auxiliaire d'entraînement destinée à être exécutée sur plusieurs threads à la fois
diff --git a/src/cnn/train.c b/src/cnn/train.c
index 3ccc891..62515db 100644
--- a/src/cnn/train.c
+++ b/src/cnn/train.c
@@ -28,6 +28,19 @@ int div_up(int a, int b) { // Partie entière supérieure de a/b
     return ((a % b) != 0) ? (a / b + 1) : (a / b);
 }
 
+void* load_image(void* parameters) {
+    LoadImageParameters* param = (LoadImageParameters*)parameters;
+
+    if (!param->dataset->images[param->index]) {
+        imgRawImage* image = loadJpegImageFile(param->dataset->fileNames[param->index]);
+        param->dataset->images[param->index] = image->lpData;
+        free(image);
+    } else {
+        printf_warning((char*)"Image déjà chargée\n"); // Pas possible techniquement, donc on met un warning
+    }
+
+    return NULL;
+}
 
 void* train_thread(void* parameters) {
     TrainParameters* param = (TrainParameters*)parameters;
@@ -49,6 +62,16 @@ void* train_thread(void* parameters) {
     float accuracy = 0.;
     float loss = 0.;
 
+    pthread_t tid;
+    LoadImageParameters* load_image_param;
+    if (dataset_type != 0) {
+        load_image_param = (LoadImageParameters*)malloc(sizeof(LoadImageParameters));
+        load_image_param->dataset = param->dataset;
+        load_image_param->index = index[start];
+
+        pthread_create(&tid, NULL, load_image, (void*) load_image_param);
+    }
+
     for (int i=start;  i < start+nb_images; i++) {
         if (dataset_type == 0) {
             write_image_in_network_32(images[index[i]], height, width, network->input[0][0], true);
@@ -70,11 +93,17 @@ void* train_thread(void* parameters) {
                 accuracy += 1.;
             }
         } else {
+            pthread_join(tid, NULL);
             if (!param->dataset->images[index[i]]) {
                 image = loadJpegImageFile(param->dataset->fileNames[index[i]]);
                 param->dataset->images[index[i]] = image->lpData;
                 free(image);
             }
+
+            if (i != start+nb_images-1) {
+                load_image_param->index = index[i+1];
+                pthread_create(&tid, NULL, load_image, (void*) load_image_param);
+            }
             write_image_in_network_260(param->dataset->images[index[i]], height, width, network->input[0]);
             forward_propagation(network);
             maxi = indice_max(network->input[network->size-1][0][0], param->dataset->numCategories);
@@ -89,6 +118,10 @@ void* train_thread(void* parameters) {
         }
     }
 
+    if (dataset_type != 0) {
+        free(load_image_param);
+    }
+
     param->accuracy = accuracy;
     param->loss = loss;
     return NULL;