Se former en Optimisation des structures BTP par l’analyse IA des données techniques | Lemeilleurennemidevosimpots

Le programme Optimisation des structures BTP par l’analyse IA des données techniques a été conçu pour des professionnels en poste.

Cette formation s’adresse aux ingénieurs diplômés du Cnam spécialisés en structures BTP. Elle leur permet d’acquérir des compétences opérationnelles pour exploiter les outils d’intelligence artificielle dans l’analyse des données techniques, l’optimisation des calculs et la prédiction du comportement des structures. Les participants découvrent des méthodes concrètes pour automatiser les processus de conception, réduire les coûts et améliorer la durabilité des ouvrages. Adaptée aux enjeux actuels du secteur, la formation combine théorie et cas pratiques pour une application immediate en entreprise.

Objectifs

• Acquérir les bases de l’IA appliquée à l’analyse des structures BTP", "Maîtriser des outils d’IA pour optimiser la conception et le calcul des ouvrages", "Automatiser les processus de modélisation et de validation des structures", "Prédire le comportement des structures à partir de données techniques", "Appliquer les bonnes pratiques pour intégrer l’IA dans les projets BTP"]

Programme

[{"module": "De l’analyse manuelle à l’IA : méthodes et outils pour les structures", "content": "Introduction aux enjeux de l’IA dans le BTP - Présentation des cas d’usage en calculs et modélisation - Panorama des outils IA adaptés aux structures (logiciels, bibliothèques Python) - Méthodologie pour intégrer l’IA dans un projet de conception - Étude de cas : Optimisation d’un pont en béton armé à l’aide de l’IA - Atelier pratique : Automatisation d’un calcul de ferraillage avec un outil IA - Retour d’expérience et discussion sur les limites et perspectives de l’IA dans le BTP", "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).