Intégration de l'IoT et de l'Intelligence Artificielle dans l'Industrie 4.0

Matin :
Présentation des concepts fondamentaux

• Définition de l’Industrie 4.0 et rôle de l’IoT industriel (IIoT)

• Écosystème et impact des technologies connectées sur la production

Cas d’usage de l’IIoT

• Surveillance des machines en temps réel

• Optimisation des lignes de production

• Automatisation et gestion prédictive

Après-midi :
Technologies clés de l’IIoT

• Capteurs intelligents, objets connectés et infrastructures réseau

• Protocoles de communication et cybersécurité des systèmes industriels

Étude de cas : Implémentation de l’IoT dans un environnement industriel

Matin :
Introduction aux technologies d’IA

• Apprentissage automatique et deep learning

• Applications industrielles : maintenance prédictive, contrôle qualité

Optimisation des chaînes d’approvisionnement

• Analyse des données en temps réel

• Automatisation des décisions logistiques

Après-midi :
Outils et plateformes d’IA pour l’industrie

• Présentation de TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn

• Cas pratiques et démonstrations

Atelier Pratique : Développement d’un modèle prédictif

• Prévision des pannes avec l’apprentissage automatique

• Interprétation des résultats et recommandations

Matin :
Déploiement d’une solution IIoT & IA

• Méthodologie de conception et d’intégration

• Sélection des technologies adaptées à chaque entreprise

Gestion de projet et méthodologie Agile (Scrum, Kanban)

• Organisation d’un projet IIoT & IA

• Suivi des performances et gestion des risques

Après-midi :
Retour d’expérience et bonnes pratiques

• Études de cas : succès et échecs des entreprises ayant adopté l’IIoT

Atelier Pratique : Élaboration d’un workflow IoT & IA

• Conception d’une architecture technologique

• Présentation des projets et retours d’expérience