Formation Atelier pratique : Mise en œuvre de cas d'usage d'IA avec des données industrielles

Introduction et sélection du cas d'usage par l'équipe

• Vue d'ensemble de l'IA dans les environnements industriels
• Catégories de cas d'usage : qualité, maintenance, énergie, logistique
• Formation des équipes et définition des objectifs du projet

Compréhension et préparation des données industrielles

• Types de données industrielles : séries temporelles, tabulaires, images, texte
• Acquisition, nettoyage et prétraitement des données
• Analyse exploratoire de données avec Pandas et Matplotlib

Sélection des modèles et prototypage

• Choix entre la régression, la classification, le clustering ou la détection d'anomalies
• Entraînement et évaluation des modèles avec Scikit-learn
• Utilisation de TensorFlow ou de PyTorch pour la modélisation avancée

Visualisation et interprétation des résultats

• Création de tableaux de bord ou de rapports intuitifs
• Interprétation des métriques de performance (précision, exactitude, rappel)
• Documentation des hypothèses et des limites

Simulation de déploiement et rétroaction

• Simulation des scénarios de déploiement edge/nuage
• Collecte de rétroaction et amélioration des modèles
• Stratégies d'intégration avec les opérations

Développement du projet de fin

• Finalisation et test des prototypes d'équipe
• Revue par les pairs et débogage collaboratif
• Préparation de la présentation du projet et du résumé technique

Présentations des équipes et clôture

• Présentation des concepts et résultats des solutions IA
• Réflexion de groupe et leçons tirées
• Feuille de route pour l'expansion des cas d'usage au sein de l'organisation

Résumé et prochaines étapes