Formation L’IA pour la maintenance et la performance des bâtiments

Jour 1 - Matin

Comprendre et analyser les fondamentaux de l’IA appliquée au bâtiment

Situer l’IA dans le contexte de la transformation des métiers du bâtiment

• Évolutions du secteur et enjeux de la transition numérique
• Nouveaux leviers de performance grâce à l’IA

Expliquer les fondamentaux de l’intelligence artificielle appliquée aux bâtiments

• Grandes familles d’IA : IA symbolique, machine learning, deep learning
• Principes d’apprentissage d’une IA et rôle des données
• Langage naturel, sémantique et prompt engineering
• Panorama des principaux moteurs d’IA (OpenAI, Mistral, LLaMA, etc.)

Jour 1 - Après-midi

Identifier les principaux cas d’usage de l’IA dans la maintenance bâtimentaire

• Maintenance prédictive : détection anticipée des pannes
• Optimisation énergétique : pilotage intelligent des systèmes CVC et GTB
• Inspection automatisée : vision par IA et drones
• Aide à la décision et planification
• Automatisation documentaire et rapports

Relier l’usage de l’IA aux exigences réglementaires et de performance

• Décret tertiaire, décret BACS, RE2020, loi Climat et résilience
• Labels et référentiels : HQE, BREEAM In-Use, IPMVP
• Indicateurs de performance et contrats de maintenance

Étude de cas : analyse d’un scénario de bâtiment pour identifier les opportunités d’IA.

Jour 2 - Matin

Concevoir et déployer un projet d’IA pour la maintenance et la performance

Évaluer les bénéfices de l’IA dans la maintenance bâtimentaire

• IA au quotidien : aide à la recherche de pannes, génération de rapports, planification
• Retours d’expérience et enseignements tirés de projets réels
• Mesure du ROI et indicateurs de suivi

Comparer les solutions d’IA disponibles sur le marché

• Panorama des solutions : BrainBox AI, Ubigreen, Spacewell Dexma, IBM Watson, AGRID Copilot…
• Critères de sélection, avantages et limites
• Innovations émergentes : jumeaux numériques, IA embarquée, maintenance augmentée

Jour 2 - Après-midi

Élaborer la méthodologie de mise en œuvre d’un projet IA

• Définir objectifs, périmètre et indicateurs
• Réaliser un diagnostic de l’existant et cartographier les activités
• Repenser le rôle de l’humain dans un environnement augmenté par l’IA
• Mettre en place capteurs, GTB et outils de monitoring
• Collecter, nettoyer et valoriser les données
• Organiser la gouvernance de projet : rôles, coordination, compétences
• Intégrer les dimensions de sécurité, propriété des données, RGPD et puissance de calcul

Atelier pratique : construire une feuille de route IA pour un projet de maintenance.