Optimiser l'efficacité énergétique des installations électriques en entreprise par l'IA — Montée en compétences | Businessdigitalai

De la théorie à la pratique : Optimiser l'efficacité énergétique des installations électriques en entreprise par l'IA met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation s'adresse aux responsables techniques et énergéticiens souhaitant appliquer des solutions d'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité énergétique des installations électriques dans leur entreprise. À travers des méthodes concrètes et des études de cas réels, les participants apprendront à identifier les leviers de réduction de consommation, à configurer des modèles de prédiction des pics de charge et à mettre en place des tableaux de bord intelligents. L'accent est mis sur des applications industrielles immédiates, avec des outils logiciels accessibles. La session inclut des exercices pratiques sur des plateformes dédiées et des retours d'expérience d'entreprises ayant réduit leurs coûts énergétiques de 15 à 25%.

Objectifs

• Identifier les sources de gaspillage énergétique dans les systèmes électriques", "Appliquer des algorithmes d'IA pour analyser les consommations en temps réel", "Configurer des modèles de prédiction des besoins énergétiques", "Mettre en place un tableau de bord intelligent pour le suivi des performances", "Prioriser les actions d'optimisation énergétique avec retour sur investissement"]

Programme

[{"module": "Diagnostic énergétique des installations électriques", "content": "Méthodologie d'audit rapide des équipements électriques. Analyse des facteurs influençant la consommation. Identification des équipements énergivores. Outils de mesure et de recueil des données. Étude d'un cas industriel avec calcul des pertes et proposition de scénarios d'optimisation.", "duration_hours": 2}, {"module": "Intégration de l'IA pour l'analyse des consommations", "content": "Présentation des algorithmes adaptés aux données énergétiques. Sélection des modèles pour la détection d'anomalies et la prédiction des charges. Préparation des jeux de données pour l'entraînement. Utilisation d'outils no-code pour la modélisation de base. Exercice pratique sur un jeu de données réel.", "duration_hours": 2}, {"

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).