Module 1 : Fondamentaux et perspectives de l’IA
- Identifier les principaux concepts et terminologies de l’IA.
- Différencier clairement Machine Learning, Deep Learning et NLP.
- Comprendre les apports spécifiques de l’IA au secteur agro-alimentaire.
- Repérer les enjeux et bénéfices de l’IA pour la compétitivité des entreprises agroalimentaires.
- Atelier pratique : Quiz interactif d’évaluation des connaissances acquises sur les fondamentaux de l’IA.
Module 2 : IA pour la gestion intelligente des approvisionnements et logistique
- Maîtriser les techniques de prévision intelligente des stocks.
- Optimiser les processus d’approvisionnement alimentaire grâce à l’IA prédictive.
- Comprendre comment l’IA peut améliorer la traçabilité des produits alimentaires.
- Appliquer les solutions intelligentes pour anticiper les risques dans la chaîne logistique.
- Atelier pratique : Simulation interactive d'une gestion logistique intelligente et anticipative.
Module 3 : Qualité et sécurité alimentaire grâce à l’IA
- Découvrir comment l’IA améliore le contrôle qualité des aliments.
- Anticiper et prévenir les défauts grâce à la maintenance prédictive.
- Intégrer les outils IA pour optimiser les processus de production alimentaire.
- Identifier comment l’IA contribue à prévenir les risques sanitaires dans les usines alimentaires.
- Atelier pratique : Exercice guidé: Création d’un plan qualité intelligent assisté par IA.
Module 4 : IA générative pour la conformité réglementaire et documentaire
- Créer automatiquement des procédures internes précises avec l’IA.
- Extraire rapidement les points-clés d’une nouvelle réglementation agroalimentaire.
- Vérifier automatiquement la conformité des étiquettes produits via l’IA.
- Maîtriser la génération automatisée de documents et de rapports réglementaires.
- Atelier numérique pratique : Production et validation automatisée d’un dossier réglementaire.
Module 5 : Éthique, réglementation et innovation durable en IA
- Comprendre le cadre réglementaire relatif à l’usage de l’IA (RGPD, sécurité alimentaire).
- Identifier les enjeux éthiques liés à l’utilisation des données en IA.
- Maîtriser les principes de transparence et responsabilité dans l’implémentation d’outils IA.
- Explorer les perspectives durables et responsables offertes par l’IA dans le secteur agro-alimentaire.
- Atelier pratique : Débat interactif en ligne autour d'enjeux éthiques et responsables liés à l’usage de l’IA.
