Parcours Maîtriser l'IA pour optimiser la maintenance prédictive des bâtiments industriels | Alsaconcept
Le programme Maîtriser l'IA pour optimiser la maintenance prédictive des bâtiments industriels a été conçu pour des professionnels en poste qui veulent progresser sans décrocher de leur activité.
Cette formation professionnelle certifiante s'adresse aux techniciens de maintenance, responsables techniques et gestionnaires de patrimoine souhaitant intégrer l'intelligence artificielle à leur processus de maintenance prédictive. Elle couvre l'analyse des données techniques, la sélection des algorithmes adaptés et l'interprétation des résultats pour anticiper les pannes et optimiser les interventions. Les participants apprennent à configurer des modèles simples, à interpréter des tableaux de bord analytiques et à intégrer ces outils dans leur workflow quotidien. La formation alterne apports théoriques, études de cas concrets et mises en situation professionnelle pour garantir une application immédiate des acquis.
Ce que vous allez apprendre
- Comprendre les principes de base de l'IA appliqués à la maintenance des bâtiments
- Savoir analyser des données techniques pour identifier des tendances de défaillance
- Configurer et interpréter des tableaux de bord analytiques pour la maintenance
- Appliquer des algorithmes simples pour prédire les pannes et optimiser les interventions
- Intégrer les outils d'IA dans un processus de maintenance existant
Déroulé du programme
Modalités
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Tarif : Sur devis , finançable OPCO
- Prérequis : Expérience en maintenance technique des bâtiments. Connaissances de base en informatique et en analyse de données. Avoir accès à un poste informatique équipé d'un navigateur web moderne pendant la formation.
- Public : Toute personne intervenant dans la maintenance des bâtiments industriels ou tertiaires souhaitant moderniser ses pratiques par l'IA.
📌 Cette formation est référencée et dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).