LES BASES ESSENTIELLES DE L’IA POUR LES CADRES TECHNIQUES
Belgium, Nivelles
Présentation :
À l’avenir, vous devrez intégrer l’intelligence artificielle (IA) au sein de votre organisation. Il est donc important de commencer dès maintenant à vous familiariser avec les applications potentielles de cette technologie et son impact sur vos différentes tâches de maintenance. En effet, l’IA peut aider à prédire les pannes à venir, évitant ainsi des arrêts non planifiés et des incidents techniques.
Lors de cette formation, vous apprendrez à (mieux) utiliser l’intelligence artificielle appliquée à la maintenance et à la gestion des actifs. Nous présenterons les concepts clés et la terminologie qui vous permettront, en tant que futur responsable maintenance et/ou fiabilité, de réussir à déployer l’IA dans votre organisation.
Nous aborderons des aspects techniques tels que les méthodologies générales liées à l’IA et l’importance des données, ainsi que l’impact organisationnel et humain de l’IA. Par ailleurs, nous nous concentrerons sur l’identification des cas d’usage de l’IA et l’évaluation du niveau de maturité de votre organisation en la matière.
- Durée de la formation : 1 jour
- Prérequis : Aucun
Objectifs d’apprentissage
- Comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle (IA) et comment elle peut être appliquée en maintenance et opérations
- Apprendre des techniques d’analyse et des termes couramment utilisés en IA
- Apprendre à identifier et sélectionner des cas d’usage d’IA potentiels qui soutiennent votre activité
- Comprendre ce qu’il faut pour mettre en œuvre un projet d’IA Évaluer comment surveiller et maintenir les modèles d’IA
Formulaire d'enregistrement : https://www.icareweb.com/fr/contact/
Programme
- Introduction à l’Intelligence Artificielle (IA) Ce qu’est l’IA – et ce qu’elle n’est pas
- Terminologie couramment utilisée
- Applications et exemples dans la vie quotidienne
- Applications et exemples spécifiques au maintenance et à l’ingénierie
- Maturité Équipements techniques – capteurs / acquisition de données (niveau général)
- Qualité et disponibilité des données
- Technologies de l’information (gestion des données, sécurité)
- Parties prenantes / compétences humaines (data science, traduction métier)
- Cas d’affaires Cas d’affaires vs feuille de route
- Identification des cas d’usage de l’IA
- Éléments clés d’un cas d’affaires Incertitudes
- Mise en œuvre
- Cybersécurité
- Sécurité (processus)
- Mesures de contingence / plans de secours
- Impact