Data Mining Chimique pour la Formulation Industrielle : Optimisation par Intelligence Artificielle — Formation certifiante | Tinanitu

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Data Mining Chimique pour la Formulation Industrielle : Optimisation par Intelligence Artificielle en fait partie.

Cette formation professionnelle de 7 heures en présentiel s'adresse aux entreprises souhaitant intégrer l'intelligence artificielle et le data mining aux processus de formulation chimique. Les participants apprendront à exploiter des bases de données chimiques massives pour identifier des corrélations entre composition, propriétés et performance. L'objectif est de réduire les temps de développement de formulations, d'améliorer la reproductibilité des produits et de réduire les coûts liés aux essais en laboratoire. À travers des cas concrets issus de l'industrie chimique, chimie fine et formulation, les stagiaires maîtriseront des outils d'analyse prédictive adaptés à leur secteur. La formation inclut une approche pratique avec manipulation de jeux de données réels et génération de modèles simplifiés sous supervision.

Objectifs

• Acquérir des méthodes d'analyse de données pour la formulation chimique", "Identifier des corrélations entre composition et propriétés produits", "Développer des modèles prédictifs simplifiés pour accélérer la R&D", "Intégrer l'IA dans les processus de formulation existants", "Réduire les coûts et délais de développement de nouvelles formulations"]

Programme

[{"module": "Introduction à la formulation chimique et enjeux du data mining", "content": "Contexte industriel. Spécificités des données chimiques : structure, format, qualité. Panorama des applications du data mining en formulation. Présentation des outils adaptés.", "duration_hours": 0.5}, {"module": "Bases de données chimiques et préparation des données", "content": "Collecte et structuration des données. Nettoyage et prétraitement des jeux de données chimiques. Outils logiciels pour l'analyse exploratoire (Python, R, interfaces graphiques). Cas pratique : préparation d'un jeu de données réel.", "duration_hours": 1}, {"module": "Analyse exploratoire et identification de corrélations", "content": "Techniques d'analyse descriptive. Visualisation des données chimiques. Méthodes statistique

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).