Les fondamentaux de l’IA et des données dans l’énergie

• Comprendre les fondamentaux de l’IA appliquée à l’énergie
• Identifier les données utiles aux métiers de l’énergie
• Repérer les cas d’usage de l’IA dans le secteur énergétique

Ingénieurs, managers, exploitants et responsables des données

Aucune connaissance préalable en IA ni en science des données

• Définir l’intelligence artificielle et ses grandes familles
• Distinguer apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
• Identifier les données énergétiques : mesures, compteurs, météo
• Comprendre la collecte, le stockage et la qualité des données
• Repérer les cas d’usage en prévision, maintenance et optimisation
• Reconnaître les limites, les biais et les risques d’un modèle
• Situer le rôle des infrastructures de données dans l’énergie
• Comprendre les enjeux de cybersécurité et de confidentialité
• Décrire les étapes d’un projet d’IA dans une entreprise énergétique
• Employer le vocabulaire de l’IA avec ses équipes techniques

• Classer des données d’un site selon leur utilité pour l’IA
• Associer un cas d’usage énergétique à une famille de modèles
• Repérer les limites d’un modèle sur un exemple de prévision

• Lexique des termes de l’IA et des données dans l’énergie
• Infographie des principaux cas d’usage de l’IA dans l’énergie
• Guide de cadrage d’un premier projet d’IA énergétique