Optimisation énergétique avec l’IA et le Big Data

Durée proposée : 2 à 3 jours (selon le niveau des participants)

Jour 1 : Fondations de l’optimisation énergétique et des données

• Introduction générale
  • Objectifs de la formation
  • Enjeux énergétiques et contexte actuel (réglementaire, économique, environnemental)
  • Exemples d’optimisation énergétique dans l’industrie, le bâtiment, les réseaux
• Les fondamentaux de l’énergie
  • Comprendre les flux énergétiques (électricité, chaleur, air comprimé, etc.)
  • Identifier les indicateurs clés de performance énergétique (KPI)
  • Notions de bilan énergétique et de mesure
• Big Data appliqué à l’énergie
  • Définition et caractéristiques du Big Data (volume, vélocité, variété, véracité, valeur)
  • Sources de données énergétiques : capteurs, compteurs intelligents, systèmes SCADA, IoT
  • Introduction aux outils et plateformes de gestion des données énergétiques

Jour 2 : Intelligence artificielle au service de l’efficacité énergétique

• Introduction à l’IA et au machine learning
  • Définitions et concepts clés (régression, classification, séries temporelles)
  • Algorithmes couramment utilisés (réseaux de neurones, arbres de décision, clustering)
• Cas d’usage concrets
  • Prévision de consommation énergétique (prévision à court/moyen terme)
  • Détection d’anomalies et de dérives de performance
  • Optimisation des systèmes (ex : pilotage intelligent des HVAC, production industrielle)
• Atelier pratique (partie 1)
  • Préparation et nettoyage d’un jeu de données énergétiques
  • Visualisation et premières analyses (avec Python, R, ou outils BI comme Power BI)

Jour 3 : Mise en œuvre et perspectives avancées

• Atelier pratique (partie 2)
  • Application d’un modèle prédictif simple (par exemple, prédiction de consommation)
  • Analyse des résultats et interprétation
  • Introduction à l’optimisation multi-objectifs
• Stratégies de déploiement
  • Intégration des solutions IA/Big Data dans une démarche d’efficacité énergétique
  • Retours d’expérience et facteurs de succès
  • Gestion du changement et accompagnement des équipes
• Perspectives futures
  • Jumeaux numériques et simulation avancée
  • Énergies renouvelables et flexibilité énergétique (smart grids, batteries, etc.)
  • Éthique et durabilité dans l’utilisation de l’IA
• Clôture de la formation
  • Synthèse des apprentissages
  • Évaluation des acquis
  • Questions-réponses et plan d’action pour les participants

Prérequis recommandés

• Notions de base en énergie et efficacité énergétique
• Intérêt pour les données et la technologie (pas besoin d’être expert en IA)