🎓 Par niveau — Objectifs & Public cible

Débutant ⏱️ 18h

✅ Objectifs

Comprendre les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle appliquée à la maintenance industrielle. Identifier les cas d'usage de la maintenance prédictive et ses bénéfices pour l'entreprise. Découvrir les outils et technologies de base utilisés dans ce domaine sans nécessiter de compétences en programmation.

👥 Public cible

Techniciens de maintenance, responsables d'usine, agents de production ou tout professionnel du secteur industriel souhaitant s'initier à la transformation numérique. Personnes en reconversion professionnelle intéressées par les technologies émergentes et l'industrie 4.0.

📋 Prérequis

Aucun prérequis technique. Une connaissance générale de l'environnement industriel est un atout mais non obligatoire.

Intermédiaire ⏱️ 22h

✅ Objectifs

L'apprenant sera capable de concevoir et déployer des modèles de machine learning pour la maintenance prédictive dans un contexte industriel réel. Il maîtrisera l'ensemble du pipeline : collecte de données, prétraitement, entraînement de modèles et intégration dans des systèmes de monitoring. Il pourra autonomement identifier les défaillances potentielles et proposer des stratégies de maintenance optimisées basées sur les prédictions.

👥 Public cible

Ingénieurs de maintenance, techniciens supérieurs, data analysts et responsables de production ayant une expérience industrielle et souhaitant intégrer l'IA dans leurs processus de maintenance. Professionnels en transition digitale cherchant à acquérir des compétences opérationnelles en maintenance prédictive.

📋 Prérequis

Connaissances de base en Python, compréhension des concepts fondamentaux du machine learning (régression, classification), familiarité avec les données structurées et les outils d'analyse (pandas, numpy ou équivalent).

Expert ⏱️ 28h

✅ Objectifs

Concevoir et déployer des architectures IA avancées pour la maintenance prédictive en environnement industriel complexe, en optimisant les modèles d'apprentissage automatique et en intégrant les données hétérogènes de capteurs. Piloter la transformation digitale de la maintenance en définissant les stratégies de collecte, de traitement et de valorisation des données, tout en gérant les enjeux de gouvernance et de ROI.

👥 Public cible

Ingénieurs IA/Data Science, responsables digitaux, chefs de projet transformation industrielle et experts en maintenance ayant 3+ ans d'expérience en IA, cherchant à piloter des projets stratégiques de maintenance prédictive et à optimiser les performances opérationnelles en contexte industriel africain.

📋 Prérequis

Maîtrise confirmée du machine learning et des algorithmes de classification/régression; expérience pratique avec Python et les frameworks d'IA (TensorFlow, scikit-learn); connaissance des architectures IoT et des bases de données; compréhension des processus industriels et de maintenance.

📚 Programme & Modules

Module 1 — Introduction et fondamentaux
Module 2 — Méthodes et outils pratiques
Module 3 — Études de cas et mise en situation
Module 4 — Approfondissement et spécialisation
Module 5 — Projet final et certification

🔒

Le programme complet (TDR) est réservé aux personnes inscrites.

✍️ S'inscrire pour accéder

⚙️ Méthodologie

Cours en ligne — vidéos, supports PDF, quiz interactifs
Séances présentiel — ateliers pratiques et mises en situation
Accompagnement — formateurs certifiés disponibles par WhatsApp/email
Évaluation continue — exercices, projets, examen final
Certification — délivrée par IBIG à l'issue du parcours validé

❓ Questions fréquentes

La durée varie selon la formation (généralement entre 20h et 80h). Elle est précisée dans le programme complet (TDR) remis à l'inscription. Les formations sont disponibles en rythme intensif (quelques jours) ou étalé (plusieurs semaines).

Oui. Les formations en ligne et hybrides sont accessibles depuis tout le continent africain et la diaspora. Vous avez uniquement besoin d'une connexion internet et d'un ordinateur ou smartphone.

Les certifications IBIG EDUFORM sont reconnues par les entreprises et institutions dans les 17 pays membres de l'espace OHADA (Afrique francophone). Chaque certificat est vérifiable en ligne sur ibig-eduform.com/verifier-certificat.php.

Nous acceptons : Mobile Money (Orange Money, Wave, MTN Money), virement bancaire, espèces en agence et paiement en ligne. Un paiement échelonné est possible (minimum 50% à l'inscription, solde à la première séance).

Notre équipe vous recontacte sous 24h pour confirmer votre inscription, vous communiquer le programme détaillé (TDR), les dates de session, et les instructions de connexion ou d'accès à la salle. Vous recevez également votre facture pro forma.