Optimisation des réseaux électriques par intelligence artificielle : enjeux techniques et transition énergétique : programme complet | Diplomeuniversitaire

De la théorie à la pratique : Optimisation des réseaux électriques par intelligence artificielle : enjeux techniques et transition énergétique met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation professionnelle d’une journée permet aux participants de comprendre les mécanismes de l’intelligence artificielle appliquée aux réseaux électriques. L’objectif est d’identifier les leviers d’optimisation des flux énergétiques, d’anticiper les risques de surcharge et de réduire les coûts opérationnels. Les participants découvriront des outils concrets pour intégrer des solutions d’IA dans leur infrastructure énergétique, tout en respectant les normes environnementales et les contraintes réglementaires. La formation alterne apports théoriques et ateliers pratiques sur des cas industriels réels.

Objectifs

• Comprendre les principes fondamentaux de l’IA appliquée aux réseaux électriques", "Identifier les applications concrètes d’IA pour l’optimisation énergétique", "Maîtriser les outils d’analyse prédictive pour anticiper les déséquilibres", "Savoir intégrer des solutions IA dans une infrastructure énergétique existante", "Réduire les coûts opérationnels et améliorer la résilience du réseau"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux de l’IA pour les réseaux électriques", "content": "Présentation des modèles d’IA adaptés aux systèmes énergétiques : réseaux de neurones, algorithmes de clustering, optimisation par essaims particulaires. Études de cas sur des réseaux intelligents incluant production, stockage et consommation en temps réel.", "duration_hours": 2}, {"module": "Analyse des données énergétiques et détection des anomalies", "content": "Méthodes de traitement des données issues des capteurs IoT et des systèmes SCADA. Techniques de détection des anomalies par machine learning pour éviter les surcharges ou les pannes. Démonstration avec des outils open source comme TensorFlow ou PyTorch.", "duration_hours": 2}, {"module": "Optimisation prédictive des flux énergétiques", "content": "Const

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).