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Masterclass "Innovation industrielle durable en matière d'intelligence artificielle".

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Vous êtes responsable de l'innovation dans une entreprise industrielle et vous souhaitez découvrir comment la combinaison des données et de l'IA peut vous procurer un avantage concurrentiel dans votre contexte commercial ? Notre masterclass sur " l'innovation industrielle durable en matière d'IA " vous apportera les éclairages nécessaires et vous aidera à mettre vos idées en pratique. Découvrez le programme ici et inscrivez-vous dès aujourd'hui!

Les environnements industriels capturent depuis longtemps des données issues des processus de production. Mais comment traiter judicieusement ces données pour ancrer durablement la valeur ajoutée des applications d'IA dans votre contexte métier reste un véritable défi.

Pourquoi participer ?

Cette masterclass propose un parcours pas à pas de quatre sessions pour fournir aux entreprises industrielles un ensemble de bonnes pratiques et de cadres pour la mise en place et le maintien de projets de données innovantes (IA).

À quoi faut-il s'attendre ?

La masterclass se compose de 4 sessions en ligne. Chaque session comprend 1,5 heure de présentation interactive et 30 minutes de questions. Nous sommes conscients de la sensibilité de certaines questions, et nous facilitons donc les salles de discussion pour des discussions plus privées avec nos experts.

Qui devrait y assister ?

Cette masterclass est adaptée à tous les profils industriels, des ingénieurs de maintenance/opération/innovation aux responsables de l'amélioration des usines/CI/processus et même aux scientifiques des données industrielles. Nous pouvons nous adresser à un public aussi diversifié grâce au mélange unique d'intervenants et au format des classes.

Qui sont les formateurs ?

  • Wybren van der Meer - Chef d'équipe OI (AG Solution)

Wybren van der Meer est l'un des chefs d'équipe OI d'AG Solution, impliqué de près dans des projets d'intelligence opérationnelle dans les secteurs alimentaire, chimique et pharmaceutique. Il connaît les connexions, les données, les sources, les calculs, les affichages et les références directes aux données de contrôle, brutes ou nettoyées. Avec ces données, il est en mesure de mettre en place des systèmes qui effectuent des analyses avancées, des améliorations de processus, des rapports directs ou agrégés et des solutions pour l'utilisateur final. Avant cela, Wybren a étudié la physique à l'université de Gand et d'Eindhoven.

  • Levi Slap - Chef d'équipe AI (AG Solution & Quariq)

Levi Slap est le chef de l'équipe AI chez Quariq et AG Solution, où il offre conseils et expertise aux organisations pour les aider à améliorer leurs performances en matière de données. Il a dirigé plusieurs projets OSIsoft PI pour aider les entreprises à stocker, contextualiser et visualiser les données des processus industriels. Avec ces données, il est ensuite en mesure d'effectuer des analyses statistiques et d'apprentissage automatique pour améliorer davantage un processus ou effectuer une maintenance prédictive. Avant de travailler pour AG Solution, Levi a étudié la physique à l'université d'Anvers et obtenu un master en intelligence artificielle à la KULeuven.


  • Véronique Van Vlasselaer, scientifique spécialiste des données et des décisions

Véronique est responsable de l'analyse et de l'IA pour le SWE chez SAS, et une véritable passionnée de science des données. Dans le cadre de son travail, elle aide avec passion les entreprises à envisager et à préparer un avenir axé sur l'IA, à adopter la puissance de la science des données pour soutenir la prise de décision intelligente et à découvrir la valeur réelle de leurs données. Avant de rejoindre SAS, elle a obtenu un doctorat en économie d'entreprise à la KU Leuven (Belgique) au département de gestion de l'information et des sciences de la décision sous la direction du professeur Bart Baesens. Son doctorat est orienté vers le développement de cadres et de solutions de détection de la fraude dans une perspective de science des données. Elle est co-auteur du livre "Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques : A Guide to Data Science for Fraud Detection".

Dates

Mardi 29 juin 2021, 10h30 - 12h30

(ou le 24 août de 10h30 à 12h30)

Mercredi 25 août us 2021, 10:30 - 12:30

Jeudi 26 août 2021, 10h30 - 12h30

Vendredi 27 août 2021, 10h30 - 12h30

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