Intégrer l'IA dans la gestion énergétique industrielle : Optimiser et décarboner : programme complet | Lesdupre
De la théorie à la pratique : Intégrer l'IA dans la gestion énergétique industrielle : Optimiser et décarboner met l'accent sur les cas d'usage réels.
Cette formation d'une journée s'adresse aux responsables énergie, ingénieurs process et data scientists des secteurs industriels souhaitant exploiter l'IA pour optimiser la consommation énergétique. Elle combine méthodologie technique et cas pratiques, permettant aux participants de concevoir des modèles prédictifs de demande, d'identifier des anomalies de consommation et de simuler des scénarios de réduction d'émissions. Les outils présentés intégrent des bibliothèques open source et des solutions industrielles, garantissant une applicabilité immédiate dans votre environnement. L'objectif est de fournir une maîtrise opérationnelle des algorithmes d'IA appliqués aux données énergétiques, tout en intégrant les contraintes réglementaires et économiques du secteur.
Objectifs
- Maîtriser les principes de l'IA appliquée à la gestion énergétique industrielle", "Analyser des jeux de données énergétiques avec des outils d'IA", "Concevoir des modèles prédictifs de consommation et d'anomalies", "Simuler des scénarios d'optimisation et de réduction d'émissions", "Intégrer les résultats de l'IA dans la prise de décision opérationnelle"]
Programme
[{"module": "Fondamentaux de l'IA pour l'énergie industrielle", "content": "Introduction aux enjeux énergétiques industriels et à l'apport de l'IA. Présentation des types de données disponibles (consommation, production, température, etc.). Panorama des algorithmes adaptés : régression linéaire, réseaux de neurones, algorithmes de clustering. Démonstration avec Python et bibliothèques open source (Pandas, Scikit-learn).", "duration_hours": 1.5}]
Modalités
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Tarif : Sur devis , finançable OPCO
Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).