Se former en Optimisation énergétique des systèmes climatiques par intelligence artificielle | Formationrncp

Vous cherchez à structurer votre montée en compétences ? Le parcours Optimisation énergétique des systèmes climatiques par intelligence artificielle répond à ce besoin.

Cette formation permet aux professionnels du génie climatique et fluidique de s'approprier les technologies d'intelligence artificielle appliquées à la gestion des installations énergétiques. Les participants apprennent à exploiter des algorithmes pour identifier les dysfonctionnements, anticiper les pannes et réduire la consommation énergétique. À travers des cas concrets et des mises en situation, la formation couvre l'analyse des données, la modélisation des systèmes et l'optimisation des paramètres de fonctionnement. Destinée aux techniciens de maintenance, ingénieurs thermiques et responsables énergie, elle s'inscrit dans une démarche d'efficacité opérationnelle et de transition énergétique.

Objectifs

• Comprendre les principes de l'intelligence artificielle appliqués au génie climatique.", "Identifier les sources de gaspillage énergétique dans les systèmes CVAC.", "Utiliser des outils d'IA pour analyser des données de consommation et détecter des anomalies.", "Optimiser les paramètres de fonctionnement des installations énergétiques.", "Mettre en place une démarche de maintenance prédictive basée sur l'IA."]

Programme

[{"module": "Introduction à l'IA pour le génie climatique", "content": "Définition des concepts clés : machine learning, analyse prédictive, optimisation. Présentation des cas d'usage dans le génie climatique. Panorama des outils et logiciels disponibles sur le marché. Étude des réglementations et normes en vigueur.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Analyse des données énergétiques", "content": "Collecte et structuration des données de consommation. Identification des indicateurs clés (KPI) pour le suivi énergétique. Utilisation de tableaux de bord pour visualiser les tendances et anomalies. Exercices pratiques sur des jeux de données réels.", "duration_hours": 2}, {"module": "Détection des anomalies et maintenance prédictive", "content": "Méthodologie pour identifier les dysfonctionne

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).