Transformation énergétique des bâtiments : Automatisation et IA pour l'optimisation des systèmes CVC-D — Formation certifiante | Bilandecompetencescpf

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Transformation énergétique des bâtiments : Automatisation et IA pour l'optimisation des systèmes CVC-D en fait partie.

Cette formation aborde l'application concrète de l’intelligence artificielle aux systèmes de chauffage, ventilation, climatisation et domotique (CVC-D) pour répondre aux enjeux de performance énergétique et de maintenance prédictive. Les participants découvrent comment intégrer des algorithmes d’apprentissage automatique pour optimiser la consommation des bâtiments tertiaires ou industriels, en s’appuyant sur des cas industriels réels. La formation alterne apports théoriques (30%) et exercices pratiques (70%) sur plateformes dédiées, avec un focus sur la compatibilité des solutions avec les normes en vigueur et les dispositifs de financement OPCO.

Objectifs

• Maîtriser les principes de l’IA appliquée aux systèmes CVC-D pour une gestion intelligente de l’énergie", "Savoir concevoir un algorithme de pilotage énergétique adapté à un bâtiment professionnel", "Intégrer des capteurs connectés et des API pour un monitoring temps réel des consommations", "Déployer des tableaux de bord analytiques pour suivre les performances énergétiques", "Réduire les coûts énergétiques de 15 à 20% grâce à l’automatisation et l’IA"]

Programme

[{"module": "Optimisation énergétique par IA : Concepts et applications industrielles", "content": "Contexte réglementaire et enjeux énergétiques pour les bâtiments tertiaires et industriels. Présentation des algorithmes clés pour l’IA appliquée (réseaux de neurones, machine learning supervisé et non supervisé). Étude de cas sur l’optimisation d’une centrale CVC : réduction des consommations, gestion des pics de charge. Atelier pratique sur logiciel dédié (Python/Scikit-learn) pour modéliser un système de régulation intelligent. Intégration des capteurs IoT et des protocoles de communication (Modbus, LoRaWAN). Bonnes pratiques pour la maintenance prédictive et le dépannage à distance. Retour d’expérience sur un projet industriel réalisé.", "duration_hours": 7}]

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).