Optimisation des réseaux électriques HTA/BT par l’IA : Méthodes et mise en œuvre industrielle — Financement OPCO possible | Classinnov

Optimisation des réseaux électriques HTA/BT par l’IA : Méthodes et mise en œuvre industrielle propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

Destinée aux ingénieurs spécialisés en génie électrique et aux responsables techniques, cette formation apporte une approche pragmatique de l’intelligence artificielle appliquée aux réseaux électriques. Elle couvre les enjeux de la maintenance prédictive, l’optimisation des flux énergétiques et la détection des anomalies, tout en intégrant les contraintes réglementaires et techniques spécifiques aux installations HTA/BT. À travers des études de cas concrets et des ateliers pratiques, les participants apprennent à évaluer la pertinence des modèles d’IA, à adapter les algorithmes aux données disponibles et à sécuriser les déploiements en milieu industriel. La formation inclut également des retours d’expérience issus de secteurs tels que l’énergie, l’industrie manufacturière ou les infrastructures critiques.

Objectifs

• Identifier les cas d’usage de l’IA pertinents pour les réseaux HTA/BT en milieu industriel", "Sélectionner et adapter des algorithmes d’IA aux contraintes des infrastructures électriques", "Évaluer l’impact des solutions d’IA sur la fiabilité, la sécurité et la performance des réseaux", "Intégrer les exigences réglementaires et normatives dans les projets d’IA", "Structurer une feuille de route pour le déploiement opérationnel"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux des réseaux HTA/BT et enjeux de l’IA", "content": "Architecture des réseaux haute tension A et basse tension industrielle. Spécificités techniques et réglementaires (normes NFC 13-100, NFC 15-100). Limites actuelles des systèmes conventionnels. Introduction aux concepts clés de l’IA appliquée à l’énergie : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Présentation des données disponibles dans un réseau électrique et leur préparation pour les modèles.", "duration_hours": 2}, {"module": "Modélisation et choix des algorithmes pour les réseaux HTA/BT", "content": "Critères de sélection des algorithmes en fonction des objectifs (détection d’anomalies, prédiction de pannes, optimisation des flux). Comparaison des approches : réseaux de neurones, forêts alé

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).