Les fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA) pour les responsables techniques
Dans cette formation pratique, vous apprendrez à (mieux) utiliser l'intelligence artificielle appliquée à la maintenance et à la gestion des actifs.
À l'avenir, vous devrez également faire face à l'intelligence artificielle (IA) dans votre organisation. Il est donc important de se familiariser dès maintenant avec les applications possibles de cette technologie et son impact sur votre éventail de tâches. Après tout, l'IA permet de prévoir les pannes à venir, évitant ainsi les temps d'arrêt non planifiés et les incidents techniques.
Dans cette formation pratique, vous apprendrez à (mieux) utiliser l'intelligence artificielle appliquée à la maintenance et à la gestion des actifs. Nous présenterons les éléments et les termes qui vous permettront, en tant que (futur) responsable de la maintenance et/ou de la fiabilité, d'introduire avec succès l'IA dans votre organisation. Nous abordons les aspects techniques tels que les méthodologies génériques liées à l’IA et l’importance des données, mais également l'impact organisationnel et humain de l'IA, ainsi que l'identification des business cases pour l'IA et l'évaluation de la maturité de votre organisation en matière d'IA.
Objectifs d'apprentissage
- Comprendre ce que signifie l'IA et comment elle peut être appliquée à la maintenance et aux opérations
- Être capable de définir certaines techniques d'analyse de l'IA et les termes couramment utilisés dans l'IA, l'analyse prédictive et l'analyse big data
- Comprendre les différents niveaux de maturité concernant l'application de l'IA dans la maintenance et les opérations
- Comprendre l'impact des algorithmes d'IA sur la qualité, la fiabilité et la productivité
- Comprendre les possibilités relatives à l’acquisition de données
- Comprendre l'importance de la qualité des données de maintenance / des rapports d'intervention de maintenance afin d’appliquer (ultérieurement) l'IA
- Comprendre l'importance de la cybersécurité et de la sécurité des données et les solutions à mettre en place
- Apprendre à identifier et à sélectionner des cas d’applications de l'IA
- Comprendre les éléments d'un business case pour la mise en œuvre d'un projet d'IA dans la maintenance
- Comprendre quelles sont les parties prenantes d'un projet d'IA
- Comprendre l'impact de l'IA sur votre équipe
- Comprendre comment l'IA peut soutenir les opérations commerciales
- Comprendre ce qu'il faut faire pour mettre en œuvre un projet d'IA (en toute sécurité) mais aussi pour le maintenir une fois en service.
- Apprendre à surveiller et à maintenir les modèles d'IA
Contenu
- Introduction à l'intelligence artificielle (IA)
- Qu'est-ce que l'IA et qu'est-ce qu'elle n'est pas ?
- Terminologie fréquemment utilisée
- Applications et exemples de la vie quotidienne
- Applications et exemples spécifiques à la maintenance et à l'ingénierie
- Maturité
- Équipement technique - capteurs/acquisitions de données (niveau élevé)
- Qualité/disponibilité des données
- Informatique (gestion des données, sécurité)
- Parties prenantes / compétences humaines (science des données, traduction business)
- Business case
- Business case VS feuille de route
- Identification des cas d'IA
- Éléments d'un business case
- Incertitudes
- Mise en œuvre
- Cybersécurité
- Sécurité (processus)
- Éventualités
- Impact
Méthode
En expliquant les applications pratiques de l'IA dans l'industrie (contrôle de la qualité, détection des défauts, maintenance prédictive, ...) et en montrant comment certaines actions peuvent être mises en pratique à l'aide d'exemples et/ou de conseils concrets, vous pourrez ensuite tester et appliquer ce que vous avez appris dans la pratique. En outre, les connaissances acquises sont testées tout au long de la formation au moyen d'un quiz.
Public
Les responsables de la maintenance, les gestionnaires d’équipements, les ingénieurs de fiabilité et/ou de maintenance, les responsables de services, les responsables des services IT, les coordinateurs de maintenance et de fiabilité du groupe, les responsables des opérations/production, les responsables et cadres de première ligne, et tout profil technique intéressé par l'IA et qui (à l'avenir) occupera un poste de direction.
À propos des formateurs

Damien Vercammen
Travaillant depuis 5 ans chez I-care, le leader de la maintenance prédictive et prescriptive, Damien Vercammen est directeur 4.0, se concentrant sur les projets de l'industrie 4.0. Damien apporte son expérience en science des données et en intelligence artificielle dans les données des machines, des processus et des lignes de production en aidant à automatiser les décisions basées sur l'analyse prescriptive.

Vincent Leprince
Vincent Leprince est passionné par les techniques, par les humains et leurs interactions. Il travaille dans la production d'énergie depuis 2002. Ses expériences dans les turbines à gaz et à vapeur, les moteurs électriques, l'exploitation et la fiabilité des centrales nucléaires le définissent plutôt comme un généraliste. Apprendre, former et partager ses connaissances avec d'autres personnes est une motivation. Aujourd'hui, il soutient l'équipe 4.0 d'I-care en faisant le lien entre les données et le terrain.
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