Intelligence artificielle pour le génie civil et la gestion des structures BTP — Montée en compétences | Reductiondimpot

De la théorie à la pratique : Intelligence artificielle pour le génie civil et la gestion des structures BTP met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation d'une journée s'adresse aux ingénieurs et responsables techniques du BTP souhaitant exploiter les outils d'intelligence artificielle pour améliorer la durabilité, réduire les coûts et anticiper les risques structurels. Les participants apprendront à appliquer des algorithmes prédictifs pour évaluer l'état des ouvrages, optimiser les matériaux et planifier les interventions de maintenance. À travers des cas concrets et des exercices pratiques, la formation couvre l'intégration de modèles d'IA dans les workflows de gestion de projets BTP, en tenant compte des normes techniques et des contraintes réglementaires.

Objectifs

• Identifier les applications de l'IA adaptées aux enjeux des structures BTP", "Maîtriser les méthodes de collecte et d'analyse de données pour le suivi des ouvrages", "Appliquer des algorithmes prédictifs pour évaluer la durabilité des structures", "Optimiser les choix matériaux et techniques grâce à l'IA", "Intégrer des outils d'IA dans les processus de maintenance et de réhabilitation"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux de l'IA pour le génie civil", "content": "Introduction aux concepts clés de l'IA appliquée au BTP : machine learning, deep learning et vision par ordinateur. Présentation des cas d'usage concrets dans l'inspection des structures, la détection de défauts et l'optimisation des coûts.", "duration_hours": 1}, {"module": "Data et modélisation pour les structures BTP", "content": "Collecte et structuration des données techniques : capteurs IoT, scans 3D, rapports d'inspection. Création de jeux de données exploitables pour l'IA. Exemples de jeux de données publics et privés.", "duration_hours": 2}, {"module": "Algorithmes prédictifs pour la maintenance structurelle", "content": "Application des modèles de régression et de classification pour prédire la dégradation des st

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).