L'imagerie à haute gamme dynamique (HDR) reste un défi pour la photographie numérique moderne. Les récentes recherches proposent des solutions d'acquisition HDR de haute qualité, mais au prix d'un grand nombre d'opérations et d'un temps d'inférence très long empêchant la mise en œuvre de ces solutions sur des systèmes légers. Nous proposons une nouvelle architecture efficiente de Transformer pour l'acquisition d'image HDR basée sur un module d'attention additive. À notre connaissance, notre solution est la première architecture Transformer pour l'imagerie HDR pouvant être exécutée sur système léger. En réalisant des comparaisons qualitatives et quantitatives de notre réseau avec l'état de l'art, nous démontrons que notre réseau produit des résultats compétitifs en terme de qualité tout en étant plus rapide que l'état de l'art. Les résultats expérimentaux montrent que notre méthode obtient un score μ-PSNR de 44,13 sur le jeu de données de référence proposé par Kalantari et al. [ 2] et peut être exécuté à 11images par seconde en utilisant un processeur neural Apple M1