Objectifs
- Comprendre les bases de l’IA appliquées à l’industrie
- Identifier les données industrielles utiles à une démarche IA
- Repérer les premiers cas d’usage réalistes dans son usine
Participants
Managers de production, ingénieurs, responsables méthodes
Pré-requis
Aucun prérequis en IA, connaître son environnement industriel
Programme
- Définir l’intelligence artificielle et ses grandes familles de méthodes
- Distinguer analyse de données, apprentissage et IA générative
- Identifier les sources de données d’une usine et leur format
- Comprendre le rôle des capteurs, automates et systèmes de gestion
- Évaluer la qualité et la disponibilité des données industrielles
- Repérer les cas d’usage de l’IA en maintenance et en qualité
- Identifier les cas d’usage en planification et en logistique
- Mesurer les bénéfices attendus et les limites de l’IA en industrie
- Reconnaître les risques de fiabilité, de biais et de sécurité
- Construire une feuille de route de premiers projets réalistes
Exercices pratiques
- Recenser les données disponibles dans un atelier type
- Noter trois cas d’usage selon la valeur et la faisabilité
- Rédiger la fiche d’un premier projet d’IA industrielle
Aptibox
- Lexique des termes de l’IA et des données industrielles
- Infographie des étapes d’un projet d’IA en milieu industriel
- Fiche repère pour évaluer la faisabilité d’un cas d’usage
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