Module 1
Qu'est-ce que l'IA pour l'Ingénierie
Qu'est-ce que l'IA pour l'Ingénierie
2-3h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Objectifs : Comprendre les fondamentaux de l'IA et maîtriser la terminologie technique.
Introduction à l'Intelligence Artificielle pour Ingénieurs
- Définition IA, ML, DL et différences
- Histoire de l'IA dans l'industrie (de l'automatisation à l'IA moderne)
- Révolution IA dans l'OT : exemples concrets
Machine Learning : Apprentissage à partir des Données
- Apprentissage supervisé (classification, régression)
- Apprentissage non supervisé (clustering, détection anomalies)
- Apprentissage par renforcement (optimisation, contrôle)
- Exemples industriels : prédiction de pannes, optimisation processus, contrôle qualité
La Donnée : Carburant de l'IA Industrielle
- Données structurées (capteurs, MES, ERP) vs non structurées (images, documents)
- Importance de la qualité des données (garbage in, garbage out)
- Sources de données en OT : SCADA, IoT, MES, capteurs, caméras
- Cas d'usage : données vibrations pour maintenance prédictive
Terminologie IA Démystifiée pour Ingénieurs
- Features, labels, training, testing, validation
- Accuracy, precision, recall (métriques de performance)
- Overfitting, underfitting
- Neural networks, deep learning
Qu'est-ce qui Fait une Entreprise Industrielle IA-Ready
- Infrastructure données (capteurs, stockage, connectivité)
- Culture data-driven et adoption technologique
- Compétences internes (ingénieurs augmentés par IA)
- Cas pratiques : transformation IA dans manufacturing
Ce que le ML Peut et Ne Peut Pas Faire en Ingénierie
- ✅ Peut : Prédiction pannes, optimisation paramètres, détection défauts, analyse images
- ❌ Ne peut pas : Remplacer expertise métier, garantir 100% précision, fonctionner sans données
- Limitations actuelles et futures de l'IA
Deep Learning : Explication Intuitive pour Ingénieurs
- Réseaux de neurones : analogie avec cerveau humain
- Computer Vision (CNN) : détection défauts, OCR, inspection qualité
- Time Series (LSTM, Transformers) : prédiction production, maintenance
- Applications concrètes : inspection visuelle automatisée, prévision charge énergétique
Quiz : Identifier si un use case est faisable avec IA actuelle
Cas pratique : Analyser données capteurs et identifier pattern avec ChatGPT
Réflexion : Lister 10 opportunités IA dans votre domaine
Durée : 2-3h de contenu + 1-2h d'exercices
Module 2
Construire des Projets IA en Ingénierie
Construire des Projets IA en Ingénierie
3-4h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Objectifs : Comprendre comment fonctionne un projet IA industriel et comment collaborer avec Data Scientists.
Workflow Complet d'un Projet Machine Learning Industriel
1. Définition du problème métier (ex: réduire downtime machines)
2. Collecte et préparation des données (capteurs, logs, historique)
3. Feature engineering (création de variables pertinentes)
4. Entraînement du modèle (algorithmes supervisés/non supervisés)
5. Validation et test (métriques de performance)
6. Déploiement en production (edge, cloud, ou on-premise)
7. Monitoring et amélioration continue
Cas d'Usage Détaillé : Maintenance Prédictive
- Problème : Pannes imprévues coûtant €50k-500k/an
- Données : Vibrations, température, pression, courant électrique
- Modèle : Classification (panne imminente oui/non)
- Résultat : -30% downtime non planifié, +€200k/an économisés
- Workflow complet du projet (de l'idée à la production)
Cas d'Usage Détaillé : Optimisation Processus de Fabrication
- Problème : Taux de rebut 5% (€100k/an de pertes)
- Données : Paramètres machines (température, vitesse, pression), qualité sortie
- Modèle : Régression (prédiction qualité selon paramètres)
- Résultat : Taux rebut réduit à 2% (-60%), €60k/an économisés
- Leçons apprises et best practices
Différences entre ML et Data Science Industrielle
- ML : Construire modèles prédictifs
- Data Science : Analyse exploratoire, insights, visualisation, reporting
- Complémentarité : Data Science identifie opportunités, ML automatise
Pourquoi Chaque Ingénieur Doit Apprendre à Utiliser les Données
- Décisions basées sur données vs intuition
- IA comme assistant : ChatGPT pour analyser logs, Claude pour synthétiser docs
- Culture data-driven dans l'ingénierie moderne
Comment Choisir un Projet IA qui Aura de l'Impact
- Critères de sélection : ROI potentiel, faisabilité, données disponibles
- Matrice impact vs effort
- Quick wins vs projets transformationnels
- Exemples : 20 idées de projets IA OT avec ROI estimé
Travailler Efficacement avec une Équipe Data Science
- Rôle de l'ingénieur : expertise métier, validation modèles, déploiement
- Rôle du Data Scientist : modélisation, feature engineering, optimisation
- Communication efficace : parler le même langage
- Éviter les pièges : attentes irréalistes, données de mauvaise qualité
Outils Techniques pour les Équipes IA Industrielles
- Collecte données : SCADA, IoT platforms, edge computing
- Stockage : bases de données time-series (InfluxDB), data lakes
- Modélisation : Python (scikit-learn, TensorFlow), AutoML
- Déploiement : edge devices, cloud (AWS, Azure, GCP)
- Monitoring : dashboards, alertes
Atelier : Concevoir workflow ML pour un cas d'usage de votre domaine
Simulation : Vous êtes chef de projet IA maintenance prédictive, définir le plan
Réflexion : Évaluer 5 idées de projets IA avec matrice impact/effort
Durée : 3-4h de contenu + 2-3h d'exercices
Module 3
L'IA dans Votre Domaine d'Ingénierie
L'IA dans Votre Domaine d'Ingénierie
3-5h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Objectifs : Analyser des cas d'usage concrets et élaborer une stratégie d'adoption IA spécifique à votre métier.
Computer Vision pour Contrôle Qualité
- Inspection visuelle automatisée (défauts de surface, assemblage)
- Détection anomalies en temps réel sur ligne de production
- OCR pour lecture codes-barres, étiquettes, numéros série
- ROI : -70% temps inspection, +40% taux détection défauts
Optimisation de Production avec ML
- Prédiction de l'OEE (Overall Equipment Effectiveness)
- Optimisation paramètres machines (température, vitesse, pression)
- Planification intelligente de la production
- ROI : +15-25% OEE, €200k-1M/an économisés
Maintenance Prédictive Avancée
- Analyse vibrations, température, courant
- Prédiction durée de vie composants
- Optimisation planning maintenance
- ROI : -30-50% downtime, €100k-500k/an
Simulation et Optimisation CAO avec IA
- Génération automatique de designs optimisés (generative design)
- Analyse FEA (Finite Element Analysis) accélérée par IA
- Optimisation topologique assistée par IA
- ROI : -50% temps conception, designs 20% plus légers
Détection de Fatigue Matériaux
- Prédiction durée de vie pièces mécaniques
- Analyse de fracture assistée par IA
- Optimisation matériaux et épaisseurs
- ROI : +30% fiabilité, -20% coûts matériaux
Conception PCB Assistée par IA
- Optimisation routage automatique
- Détection erreurs de design
- Analyse de compatibilité électromagnétique (EMC)
- ROI : -40% temps design, -60% erreurs
Test et Validation Automatisés
- Détection défauts soudure par vision
- Prédiction de fiabilité composants
- Optimisation plans de test
- ROI : -50% temps test, +35% couverture
Edge Computing et IA Embarquée
- Détection anomalies en temps réel sur edge
- Optimisation consommation énergétique IoT devices
- Prédiction défaillances capteurs
- ROI : -60% latence, -40% coûts cloud
Analytics de Fleet Management
- Analyse données de milliers de devices IoT
- Clustering pour identifier comportements
- Prédiction de maintenance à l'échelle
- ROI : -25% coûts maintenance fleet
Optimisation Consommation Énergétique
- Prédiction de charge électrique (load forecasting)
- Optimisation production énergies renouvelables
- Détection gaspillages énergétiques
- ROI : -15-30% coûts énergie, €50k-300k/an
Smart Grid et Load Balancing
- Équilibrage dynamique de charge
- Prédiction pics de consommation
- Intégration renouvelables optimisée
- ROI : +20% efficacité réseau
Statistical Process Control (SPC) Augmenté par IA
- Détection dérives process en temps réel
- Prédiction de non-conformités avant production
- Optimisation plans de contrôle
- ROI : -50% taux rebut, €100k-500k/an
Root Cause Analysis Automatisée
- Analyse automatique des causes de défauts
- Corrélation multi-variables pour identifier sources problèmes
- Recommandations actions correctives
- ROI : -70% temps RCA, résolution +50% plus rapide
Accélération R&D avec IA
- Recherche bibliographique automatisée (ChatGPT, Claude)
- Génération d'hypothèses et screening
- Optimisation de protocoles expérimentaux
- ROI : -40% temps R&D, +30% innovations
Design of Experiments (DOE) Intelligent
- Optimisation plans d'expérience avec ML
- Réduction nombre d'essais nécessaires
- Prédiction de résultats avant tests physiques
- ROI : -60% coûts prototypage
Sélectionner 3 cas d'usage IA pour votre domaine spécifique
Estimer ROI potentiel de chaque cas d'usage
Construire roadmap IA 6-12 mois pour votre équipe
Durée : 3-5h de contenu + 3-4h d'exercices et projets
Module 4
IA et Société - Impact sur l'Ingénierie
IA et Société - Impact sur l'Ingénierie
2-3h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Objectifs : Comprendre les enjeux éthiques, sociétaux et anticiper les changements dans les métiers de l'ingénierie.
Vision Réaliste de l'IA en Ingénierie
- Démystification du hype : ce que l'IA fait réellement aujourd'hui
- Limitations actuelles : pourquoi l'IA n'est pas magique
- Évolution à 3-5 ans : quelles avancées attendre
IA et Transformation des Métiers d'Ingénieur
- Métiers qui disparaissent vs métiers qui se transforment
- Nouvelles compétences requises : IA literacy, data fluency
- L'ingénieur augmenté par IA : productivité +30-50%
- Exemples concrets de transformation
Biais et Discrimination dans l'IA Industrielle
- Biais dans les données (capteurs défaillants, historique incomplet)
- Impact sur décisions automatisées (maintenance, qualité)
- Comment détecter et corriger les biais
- Responsabilité de l'ingénieur
Sécurité et Robustesse des Systèmes IA
- Attaques adversariales (manipulation inputs pour tromper modèle)
- Limites de sécurité (safety-critical systems)
- Fail-safe et human-in-the-loop obligatoire
- Normes et régulations (ISO, IEC pour IA industrielle)
Éthique et Responsabilité
- Décisions automatisées vs supervision humaine
- Transparence et explicabilité (black box vs interpretable models)
- Accountability : qui est responsable si l'IA se trompe
- Best practices éthique en IA industrielle
IA et Durabilité
- Impact environnemental du compute (datacenters, GPUs)
- IA pour optimiser efficacité énergétique (paradoxe)
- Green AI et modèles optimisés
- Contribution IA à la transition énergétique
Préparer sa Carrière d'Ingénieur à l'Ère de l'IA
- Compétences à développer : prompting, data analysis, collaboration avec IA
- Formations continues recommandées
- Veille technologique et adaptation
- Mindset : lifelong learning
Réflexion : Comment votre métier va évoluer dans 3-5 ans avec IA
Cas pratique : Analyser les biais potentiels dans un système IA de votre domaine
Plan personnel : Définir vos prochains apprentissages IA
Durée : 2-3h de contenu + 1-2h de réflexion