Dans un contexte de pression croissante sur les coûts opérationnels et les enjeux environnementaux, cette formation propose une approche concrète pour transformer les données brutes en leviers d'efficacité. Les participants découvrent des solutions d'intelligence artificielle adaptées aux spécificités du secteur, de la prédiction des défaillances techniques à l'optimisation des chaînes logistiques. La pédagogie repose sur des cas industriels réels, des ateliers pratiques et des retours d'expérience de gestionnaires de données. À l'issue, les entreprises disposent des clés pour intégrer ces technologies sans rupture avec leurs processus existants.
Toute entreprise du secteur énergétique confrontée à la digitalisation de ses activités ou en phase de modernisation de ses infrastructures.
Connaissances basiques en gestion de données et pratique d'outils bureautiques (Excel, Power BI). Une expérience en industrie pétrolière ou gazière est un plus.
Rappel des enjeux spécifiques au secteur : réduction des coûts, sécurité des installations, conformité environnementale. Présentation des types de données (scientifiques, opérationnelles, géospatiales) et de leur criticité. Panorama des technologies d'IA adaptées : machine learning, computer vision, traitement du langage naturel. Focus sur les cas d'usage prioritaires : maintenance prédictive, gestion des flux logistiques, analyse des risques.
Méthodologies pour extraire des données fiables à partir de capteurs, rapports d'inspection et systèmes SCADA. Techniques de nettoyage et enrichissement des jeux de données. Introduction aux entrepôts de données industriels et aux outils de data governance. Atelier : création d'un pipeline de données simplifié à partir de données simulées de forage.
Principes de base des algorithmes de machine learning appliqués aux données pétrolières (régression, classification, séries temporelles). Méthodologie CRISP-DM adaptée aux contraintes industrielles. Utilisation de bibliothèques open source (Python, scikit-learn) pour développer un modèle de prédiction de fuites ou de défaillances. Interprétation des résultats et intégration dans un tableau de bord décisionnel.
Stratégies pour déployer des outils d'IA en production : choix des architectures (cloud vs edge computing), gestion du changement, formation des équipes. Retours d'expérience sur des projets réussis dans des raffineries et des sites de production. Focus sur les aspects réglementaires et éthiques (RGPD, normes ISO pour l'industrie).
Méthodologie d'évaluation des gains (réduction des temps d'arrêt, économies de carburant, amélioration de la sécurité). Calcul du retour sur investissement incluant les coûts cachés (intégration, maintenance). Outils pour prioriser les projets d'IA en fonction de leur potentiel business. Étude de cas : comparaison entre un projet d'IA réussi et un projet abandonné.
QCM de 20 questions en fin de journée et évaluation pratique sur un cas réel fourni par le formateur.
Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.