Parcours Maîtriser la qualité analytique par l'Intelligence Artificielle en contrôle industriel | velavis

Vous cherchez à structurer votre montée en compétences ? Maîtriser la qualité analytique par l'Intelligence Artificielle en contrôle industriel répond à ce besoin.

Cette formation professionnelle unique répond à un besoin croissant des entreprises industrielles : optimiser leurs processus de contrôle qualité grâce à l’Intelligence Artificielle. Destinée aux responsables qualité, ingénieurs de production et data scientists, elle propose une approche concrète combinant théorie et mise en situation. Les participants apprennent à concevoir des modèles d’IA pour la détection d’anomalies, l’automatisation des tests et la prédiction des défauts. La formation inclut des ateliers pratiques sur des jeux de données réels, des bonnes pratiques pour l’intégration des outils IA dans les systèmes existants et des retours d’expérience d’entreprises pionnières. Une certification qualité professionnelle est délivrée en fin de session.

Objectifs

• Identifier les leviers d’IA pour améliorer l’efficacité des contrôles qualité", "Concevoir et déployer des modèles IA adaptés aux contraintes industrielles", "Automatiser la détection d’anomalies et la prédiction des défauts", "Intégrer les outils IA dans les processus qualité existants", "Évaluer l’impact économique et opérationnel des solutions IA"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux de l’IA appliquée au contrôle qualité", "content": "Principes de base de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning. Spécificités de l’IA dans le contexte industriel. Exemples concrets d’application en contrôle qualité : détection de défauts visuels, analyse de spectres, prédiction de risques. Comparaison des approches supervisées et non supervisées pour les données qualité.", "duration_hours": 2}, {"module": "Conception des modèles IA pour le contrôle", "content": "Méthodologie de collecte et préparation des données qualité. Choisir le bon algorithme : régression, classification, réseaux de neurones. Bonnes pratiques pour éviter les biais dans les modèles. Atelier pratique : préparation d’un jeu de données qualité et première modélisation avec un outil op

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).