Simplifier le forecasting grâce à l’IA générative

Transformez vos données opérationnelles en prévisions exploitables grâce à l’IA générative, sans complexité ni barrières techniques.

Le forecasting est au cœur d’une prise de décision proactive, mais est longtemps resté hors de portée pour de nombreuses organisations. Les approches traditionnelles nécessitent souvent une expertise technique approfondie, des outils coûteux et une infrastructure complexe. Parallèlement, les entreprises génèrent d’énormes volumes de données issues de capteurs, de la production et des opérations, qui restent largement inexploitées faute de pouvoir être transformées en insights concrets.

Au cours de cette masterclass de trois heures, nous changeons la donne. Vous découvrirez comment, que vous soyez responsable maintenance ou data owner, transformer des données de séries temporelles en forecasts fiables grâce à l’IA générative (GenAI).

En nous appuyant sur des modèles de fondation gratuits et des assistants de code modernes, nous abaissons fortement les barrières. Vous apprendrez à mettre en place une solution de forecasting performante en une seule après-midi, sans écrire de code et sans investir dans des licences coûteuses.

Pour qui?

Cette formation est destinée aux :

• Responsables de maintenance et ingénieurs souhaitant passer de la maintenance réactive à la maintenance prédictive
• Planificateurs de production et responsables des opérations ayant besoin de prévisions fiables de la demande et des capacités
• Propriétaires de données et profils techniques voulant appliquer GenAI sans pipelines ML complexes
• Toute personne qui collecte des données opérationnelles ou de capteurs et souhaite en tirer plus de valeur
• Professionnels de l'énergie, des utilities, de la logistique ou de tout secteur à forte intensité de données souhaitant appliquer la prévision sans équipe spécialisée 

Ce que vous apprendrez

• Comprendre le fonctionnement concret du forecasting de séries temporelles et les métriques clés
• Identifier quand le machine learning classique suffit et quand la GenAI apporte une réelle valeur ajoutée
• Découvrir des modèles de fondation modernes tels que Chronos-2, TimesFM et PatchTST
• Comprendre comment les assistants de code peuvent soutenir les workflows de forecasting
• Repartir avec un point de départ clair pour explorer le forecasting dans votre organisation