Cette formation de 7 heures forme les professionnels du génie chimique à l'application de l'intelligence artificielle pour concevoir et optimiser les procédés industriels. Les participants découvrent comment l'IA accélère l'innovation technologique tout en réduisant les coûts et l'impact environnemental. À travers des cas concrets et des ateliers pratiques, ils apprennent à intégrer des algorithmes d'apprentissage automatique dans la gestion des procédés, la prédiction des paramètres critiques et l'optimisation des flux de production. La formation couvre les outils logiciels disponibles, les bonnes pratiques de mise en œuvre et les critères de choix des solutions IA adaptées aux contraintes industrielles.
Professionnels du secteur chimique souhaitant intégrer l'intelligence artificielle dans la conception et l'optimisation de leurs procédés industriels
Expérience en génie chimique ou procédés industriels. Notions de base en mathématiques appliquées et en programmation (Python apprécié mais non obligatoire).
Présentation des concepts de base : apprentissage supervisé et non supervisé, réseaux de neurones artificiels appliqués aux données procédés. Étude des cas d'usage dans l'industrie chimique. Analyse des types de données disponibles (données expérimentales, historiques, capteurs). Introduction aux frameworks Python utiles.
Méthodologie pour intégrer l'IA dès la phase de conception : identification des paramètres critiques, modélisation des réactions, prédiction des rendements. Atelier pratique : création d'un prototype de modèle prédictif à partir de données réelles.
Techniques d'optimisation en temps réel : recalibrage des modèles, ajustement des paramètres, gestion des dérives. Utilisation des algorithmes de type reinforcement learning pour l'automatisation des réglages. Exemples concrets dans les unités de production.
Critères de validation des modèles IA : robustesse, interprétabilité, conformité aux normes. Bonnes pratiques pour le déploiement en environnement industriel. Discussion sur les enjeux de sécurité, de maintenance et d'évolution des solutions.
Évaluation pratique à travers un cas concret : analyse d'un procédé industriel, proposition de solutions IA et présentation des résultats attendus. Quiz de validation des acquis.
Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.