Ondalys interviendra lors de cette matinée dédiée aux Compétences Numériques et Formation : Les clés pour une transformation digitale réussie dans l’Industrie
Cet évènement organisé par le pôle de compétitivité Axelera se déroulera sous forme de tables rondes autour de l’importance de l’acquisition de compétences numériques pour accompagner la transformation digitale dans le secteur industriel.
Les intervenants présenteront leurs retours d’expériences sur les nouveaux besoins en formation et en adaptation des compétences face à l’essor des nouvelles technologies et notamment l’Intelligence Artificielle – IA.
Au cours de la 2nde Table ronde dédiée à l’alignement des formations avec les besoins des industriels, Sébastien Preys, Chef de Projet et Formateur chez Ondalys interviendra et proposera l’expérience d’Ondalys plus particulièrement sur :
La formation continue aux outils opérationnels
du Machine Learning et de l’IA pour les industriels
Organisme de formation depuis plus de 20 ans, certifié Qualiopi depuis plusieurs années, Ondalys propose des formations appliquées au Machine Learning et à l’IA, notamment l’IA explicative (XAI) appliquées. Nos sessions de formation à la Chimiométrie et au Machine Learning répondent aux besoins concrets des industriels pour l’amélioration de la compréhension de leurs produits et procédés.
Ondalys se positionne comme un acteur majeur dans la révolution du Machine Learning et de l’IA, notamment de l’IA explicative (XAI). En effet, notre activité et notre expertise, depuis plus de 20 ans, nous ont amené à traiter de nombreuses données très diverses et à développer un grand nombre de projets et applications pour nos clients industriels.
Nous avons formé des centaines de Techniciens, Ingénieurs, Managers ou Chercheurs sur ces outils de Machine Learning et d’IA dans le cadre de la formation continue.
Depuis les années 80, la Chimiométrie a pour objectif d’analyser et modéliser à l’aide d’outils statistiques et algorithmiques les données issues du domaine de la Chimie au sens large, et de toutes les Industries des Procédés (Pharmaceutique, Biotech, Chimie, Pétrochimie, Cosmétique, Agroalimentaire).
L’ensemble des données mesurées au cours du développement des produits et des procédés (R&D) sont collectées, pré-traitées et combinées pour les analyser de manière efficace et en retirer le maximum d’information utile. Cela permet ainsi de développer des outils d’aide à la décision ou au pilotage d’installations, sur la base d’une modélisation prédictive. Ces données instrumentales proviennent des mesures réalisées en routine, elles peuvent être des paramètres procédés, des données issues de capteurs en ligne (spectroscopie proche infrarouge, Raman, …), ou d’analyses de laboratoire (analyses physico-chimiques, chromatographie, spectrométrie de masse, RMN, …). Toutes ces données ont la particularité commune de pouvoir être considérées comme des signaux multivariés, au sens statistique du terme (multi-variables).
Ces dernières années, la génération des données a explosé en termes de fréquence d’acquisition et résolution augmentées, ainsi qu’à l’aide d’objets connectés / IIoT – Industrial Internet-of-Things. En parallèle la puissance et de la vitesse de calcul informatique ont elles aussi connu une croissance exponentielle. Autour de cette dynamique, plusieurs communautés scientifiques se retrouvent aujourd’hui sous la bannière commune de l’IA et de la Data Science, incluant toute la sémantique associée : Big Data, IoT, Machine Learning, Chimiométrie, Data Analytics, …
