Data, Statistiques & IA : Leviers de la performance industrielle

Présentation

Data, Statistiques & IA : Leviers de la performance industrielle

La formation se concentre sur la maîtrise d’un pipeline analytique complet (Data Analytics Pipeline), conçu spécifiquement pour répondre aux défis des environnements industriels : données hétérogènes (capteurs IoT, automates, MES, ERP), contraintes temps réel, et nécessité d’une interprétabilité forte des modèles.

Il s’appuie sur une triade méthodologique indissociable :

1.    La Maîtrise Statistique des Procédés (MSP) comme socle indispensable pour stabiliser les systèmes, quantifier la variabilité et filtrer le bruit industriel avant toute modélisation avancée 

2.    L’Intelligence Artificielle et le Machine Learning comme moteur pour passer d’une analyse descriptive à une approche prédictive et prescriptive (maintenance, qualité, énergie) 

3.    L’IA Explicable (XAI) comme exigence de confiance, garantissant que les prédictions sont traçables, compréhensibles par les équipes terrain et conformes aux exigences de sécurité et de qualité 

L’objectif n’est pas seulement d’enseigner des algorithmes, mais de former les participant.es à structurer une démarche analytique end-to-end, en articulant problématique industrielle (OEE, maintenance, qualité), choix méthodologiques, et faisabilité technique (Smith, 2022). Cette double compétence - analytique et transversale - est au cœur de la transformation numérique de l’ingénierie industrielle moderne, où l’ingénieur devient un « data translator » entre les données brutes et la création de valeur opérationnelle (Flores et al., 2020 ; R. K. Gupta & Patel, 2021).

Objectifs

La formation vise à former les participant.es pour qu’ils.elles puissent s'adresser aux niveaux de maturité analytique suivants :

• Description et MSP : Acquérir les bases de la Maîtrise Statistique des Procédés pour distinguer les fluctuations normales des dérives significatives, et préparer des données industrielles hétérogènes.
• Prédiction et Prévision : Maîtriser les principales méthodes de régression, de classification et d’analyse de séries temporelles pour anticiper les événements et les dérives de performance
• Prescription et Interprétabilité (XAI) : Comprendre l’interprétation des résultats (via des méthodes comme SHAP ou les arbres de décision) pour guider des décisions opérationnelles traçables et fiables.
• Pipeline complet (CRISP-DM / SEMMA "Sample, Explore, Modify, Model, and Assess") : Mettre en œuvre un processus complet, du cadrage projet à la valorisation, en utilisant des outils modernes (Python/R), incluant la visualisation de données et l’élaboration de tableaux de bord interactifs.

Savoir-faire et compétences

Compétences opérationnelles visées à la fin de la formation 
- Collecter, synchroniser des séries temporelles, nettoyer et structurer un jeu de données industrielles (capteurs, MES).
- Quantifier la variabilité, établir des cartes de contrôle et stabiliser les procédés avant modélisation.
- Sélectionner et mettre en œuvre des modèles de régression, clustering ou séries temporelles, en privilégiant l’interprétabilité
- Évaluer la performance des modèles et utiliser des outils d’IA explicable pour justifier les prédictions auprès des opérationnels.
- Utiliser Python (pandas, scikit-learn, matplotlib, shap) ou R pour le data mining, en transition naturelle depuis les compétences tableur.
- Restituer clairement les résultats et les limites des modèles à un public non technique (direction, opérateurs).

Contenu de la formation

Programme :

Durée Totale : 35 heures, soit l’équivalent d’1 semaine en format intensif (ou réparti sur plusieurs demi-journées)

Modalités : Présentiel sur le site de Toulouse INP

Format : Alternance d’apports méthodologiques courts (30%) et de mises en situation sur données réelles (70%)

La dernière partie de la formation est consacrée à une présentation orale de la problématique industrielle traitée avec une analyse critique des outils et des méthodes utilisés. 

Condition d'accès

La formation est spécifiquement conçue pour des professionnels souhaitant se doter de compétences hybrides, à l’interface entre l’expertise métier industrielle et l’analyse de données. 

Public visé :

• Ingénieurs Process et Méthodes : pour optimiser les paramètres de production à partir des données
• Responsables Maintenance et Qualité : pour déployer des modèles de maintenance prédictive et analyser les causes de non-conformité
• Responsables Performance et Chefs de projet industriel : pour intégrer l’analyse de données dans les démarches d’amélioration continue (OEE, réduction des rebuts)
• Techniciens supérieurs et cadres : disposant d’une expérience terrain et souhaitant monter en compétence sur l’exploitation analytique des données

Pré-requis :

La formation est accessible sur la base d’une formation solide ou d’une expérience professionnelle significative. 

• Niveau Bac+2 minimum avec une expérience professionnelle significative, ou niveau Bac+3 en ingénierie, informatique, statistiques ou domaine connexe
• Une expérience avérée dans le traitement de données, l’analyse, la qualité ou la production est un atout majeur

Connaissances Techniques de Base

• Notions de base en probabilités et statistiques descriptives.
• Logique de traitement de données (ex : maîtrise avancée d’Excel, tableaux croisés dynamiques). Note : Une initiation pratique à Python/R est intégrée au module pour accompagner la transition depuis les outils tableurs vers des environnements plus scalables.
• Familiarité avec les problématiques industrielles (process, maintenance, qualité) et les systèmes d’information de production (MES, ERP).

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