IA pour la R&D et l'Innovation : Accélération du développement produit
PRÉSENTATION
Formation spécialisée sur l'application de l'IA aux processus de R&D et d'innovation produit. Optimisez votre veille technologique, accélérez les phases de conception et de test, et développez des méthodologies d'innovation collaborative assistée par IA.
OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES
• Comprendre le potentiel de l'IA pour accélérer la R&D
• Maîtriser les outils d'IA pour la recherche documentaire et la génération d'idées
• Connaître les méthodologies d'innovation augmentée par l'IA
• Optimiser la veille technologique avec l'IA
• Accélérer les phases de conception et de test
• Mettre en place des processus d'innovation collaborative assistée par IA
PUBLIC CONCERNÉ
• Chercheurs
• Ingénieurs R&D
• Responsables innovation
PRÉ-REQUIS
Connaissances de base en IA et en processus de R&D
MÉTHODES PÉDAGOGIQUES
• Études de cas d'innovation
• Ateliers de créativité augmentée
• Démonstrations d'outils
• Hackathons d'innovation
MODALITÉS D'ÉVALUATION
• Présentation d'un projet d'innovation
SOLUTION DE FINANCEMENT
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Contactez-nous pour plus d’informations.
MODALITÉS & DÉLAIS D'ACCÈS
À LA FORMATION
Formations inter-entreprises : inscription possible jusqu’à 48 heures avant le début de la session, sous réserve de disponibilité.
Formations intra-entreprise : un délai minimum de 15 jours est requis pour organiser et personnaliser la session selon vos besoins.
INDICATEURS DE RÉSULTATS
À venir
PROGRAMME DE LA FORMATION
MODULE 1 : IA et innovation
Sous-module 1.1 : Paradigmes innovation IA
Augmented creativity et human-AI collaboration
Accelerated experimentation cycles
Fail fast et iteration rapide
Sous-module 1.2 : Knowledge discovery
Literature mining et patent analysis
Trend detection et weak signals
Cross-industry inspiration
Sous-module 1.3 : Idea generation et evaluation
AI-assisted brainstorming
Concept scoring et prioritization
Market potential assessment
MODULE 2 : Research acceleration
Sous-module 2.1 : Scientific literature analysis
Automated systematic reviews
Research gap identification
Hypothesis generation assistée
Sous-module 2.2 : Experimental design
Design of experiments optimization
A/B testing à grande échelle
Statistical analysis automation
Sous-module 2.3 : Data analysis avancée
Pattern recognition dans datasets
Predictive modeling R&D
Causal inference et correlations
MODULE 3 : Product development
Sous-module 3.1 : Design génératif
CAD automation et variations
Materials selection optimization
Performance prediction simulation
Sous-module 3.2 : Prototyping intelligent
Rapid prototyping guidé IA
Virtual testing et validation
Optimization algorithms design
Sous-module 3.3 : User experience research
Sentiment analysis feedback users
Behavioral prediction et usage
Feature prioritization data-driven
MODULE 4 : Collaboration et IP
Sous-module 4.1 : Open innovation
Partner identification et matching
Collaboration platform IA-enhanced
IP sharing et protection strategies
Sous-module 4.2 : Patent intelligence
Prior art search automatisé
Patent landscape analysis
IP strategy et competitive intelligence
MODULE 5 : Innovation pipeline
Sous-module 5.1 : Portfolio management
Project scoring et resource allocation
Pipeline optimization
Stage-gate process automation
Sous-module 5.2 : Market readiness assessment
Technology maturity evaluation
Market timing prediction
Commercialization strategy
MODULE 6 : Projet d'innovation
Sous-module 6.1 : Présentation d'un projet d'innovation
Application méthodologies IA à un cas concret
Business model et stratégie de mise sur le marché
Validation par jury d'experts