IA appliquée à la gestion et l’optimisation énergétique

• Maîtriser l'ensemble des applications IA dans le secteur énergétique
• Développer des compétences pratiques en conception de projets IA
• Analyser les opportunités et limites de l'IA pour la transition énergétique
• Comprendre les enjeux éthiques, environnementaux et techniques
• Élaborer une stratégie IA adaptée aux contraintes métier et réglementaires

Fondamentaux de l'intelligence artificielle

• concepts clés, machine learning, deep learning, IA générative et panorama des applications dans le secteur de l'énergie.

Prévision et optimisation énergétique

• prévision de la demande, de la production renouvelable, des prix de l'énergie et optimisation des systèmes énergétiques.

Maintenance prédictive et Internet des objets (IoT)

• exploitation des données issues des capteurs pour anticiper les défaillances et améliorer la performance des équipements.

IA appliquée aux marchés énergétiques

• analyse des marchés, prévision des prix, aide à la décision et optimisation des stratégies d'achat et de vente d'énergie.

IA responsable et sobriété numérique

• impacts environnementaux de l'IA, principes d'IA frugale et bonnes pratiques pour un usage durable.

Déploiement de projets IA dans l'énergie

• gouvernance des données, évaluation de la valeur créée, gestion des risques et feuille de route de mise en œuvre.

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