Applications concrètes de l’IA pour des territoires durables, résilients et inclusifs
L’urbanisme traverse aujourd'hui une période de mutation profonde grâce à l'émergence de l'intelligence artificielle, une révolution technologique qui suscite un intérêt croissant pour les solutions d'aménagement urbain innovantes. Cette technologie prometteuse, fondée sur le traitement intelligent de vastes volumes de données, ouvre de nouvelles perspectives pour relever les défis complexes auxquels font face nos métropoles contemporaines. L'IA transforme radicalement les approches traditionnelles en permettant une planification prédictive des équipements urbains, la modélisation de différents scénarios d'aménagement et une meilleure maîtrise de l'empreinte écologique des développements urbains.
Cette évolution technologique stimule des débats essentiels sur l'avenir de nos villes durables et repense fondamentalement les processus de prise de décision en les rendant plus participatifs et transparents.
Toutefois, cette intégration soulève des questions fondamentales qu'il convient d'examiner attentivement : les enjeux éthiques liés à la protection des données personnelles et aux biais algorithmiques, les défis techniques concernant la fiabilité et l'interopérabilité des systèmes, ainsi que les implications sociales touchant à l'équité d'accès aux services urbains et à l'acceptabilité citoyenne de ces nouvelles technologies.
Cette formation a pour objectif d’apporter aux professionnels de l’urbanisme et des territoires une compréhension concrète et opérationnelle des technologies d’IA appliquées à la ville. Vous découvrirez concrètement comment l’IA enrichit la conception, la planification et la gestion urbaine, en s’appuyant sur des données variées et des exemples concrets. Rejoignez-nous pour tirer parti de l'IA pour bâtir les villes de demain, avec des solutions innovantes et durables qui répondent aux défis du futur.
Intelligence artificielle dans l’urbanisme : concevoir les villes de demain
Intelligence artificielle dans l’urbanisme : concevoir les villes de demain
Intelligence artificielle dans l’urbanisme : concevoir les villes de demain
Référence
MUA79
Durée
1 jour - 7 heures
Lieux et Dates
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A PARTIR DE995 €
HT
Référence
MUA79
Cette formation peut être organisée en intra entreprise (dans vos locaux ou à distance)
S’approprier les technologies d'intelligence artificielle appliquées aux solutions d'urbanisme intelligent et durable
Appréhender les outils IA qui transforment la planification urbaine et la gestion des risques dans les villes durables
Identifier les solutions IA déployées pour optimiser les systèmes urbains intelligents
Élaborer une feuille de route pratique intégrant l'IA pour gouverner et planifier la ville durable
Pour qui ?
Urbanistes et aménageurs urbains ; Responsables de collectivités territoriales ; Ingénieurs en développement durable et environnement ; Experts en mobilité urbaine et transports ; Gestionnaires de réseaux urbains ; Chargés de mission "ville intelligente" ou "smart city" ; Responsables de la planification urbaine
Découvrir les concepts clés de l’IA dans l’urbanisme durable
Définir le concept d’urbanisme augmenté par l’IA en intégrant les principes de développement durable
Identifier les grandes familles de technologies d’IA utilisées en urbanisme
Application concrète de chaque technologie IA à l’urbanisme
Identifier les types de données nécessaires : données spatiales, images satellites, données de capteurs urbains, historiques de mobilité, données environnementales
Identifier les bénéfices concrets d'une ville intelligente et durable pour les habitants : amélioration de la mobilité, sécurité renforcée, services publics améliorés…
Cerner la règlementation européenne et française (IA Act, DA, DSA, DMA, AIA, RGPD, Loi REEN…)
Faire le point sur les enjeux éthiques, techniques et sociaux liés à l’utilisation de l’IA
Atelier
Identification des problématiques urbaines dans votre ville ; réflexion sur les opportunités concrètes offertes par l’IA
Recourir à IA pour la planification et gestion des risques urbains
Mettre en œuvre des modèles prédictifs pour anticiper les risques urbains (inondations, pollution, canicules)
Lister les données requises : historiques météo, cartes d’occupation des sols, données d’infrastructures, capteurs environnementaux
Diagnostiquer la résilience urbaine et élaborer des stratégies de réduction des risques à l’aide de l’IA
Simuler des scénarios d’événements extrêmes et proposer des plans d’action automatisés pour renforcer la résilience
Illustration
Exemple de villes utilisant l'intelligence artificielle pour optimiser divers aspects de la gestion urbaine
Cas pratique
Avec un plan d’action IA face aux inondations
Optimiser les systèmes urbains grâce à l’IA
Exploiter l’IA dans les systèmes d’information géographique (SIG) pour mieux planifier et gérer la ville
Optimiser la gestion des ressources urbaines : smart grids pour l’énergie et l’eau, IA pour la gestion intelligente des déchets, algorithmes d’optimisation pour la mobilité
Détailler les technologies concernées : réseaux de neurones pour la prévision, clustering pour la segmentation des usages, IoT et big data pour la collecte d’informations
Cas pratique
IA au service d’une gestion efficace des déchets dans une ville moyenne
Gouverner, planifier et concevoir la ville avec l’IA
Utiliser le NLP (Natural Language Processing) et les agents conversationnels pour renforcer la participation citoyenne et l’analyse des besoins
Appliquer l’IA générative pour proposer des alternatives de design urbain et simuler des scénarios de développement
Détecter les changements d’occupation des sols et suivre l’évolution du bâti grâce à la vision par ordinateur
Prendre en compte les considérations éthiques et juridiques : protection des données personnelles, transparence et explicabilité des algorithmes
Élaborer une feuille de route d’adoption de l’IA dans une démarche territoriale, en tenant en compte les enjeux éthiques et réglementaires
Illustration
Cas concrets de villes pionnières et les facteurs clés de succès
Atelier
Rédiger une feuille de route intégrant l’IA dans un projet urbain local, en précisant les étapes, les acteurs mobilisés, les technologies choisies et les points de vigilance éthiques et réglementaires
Evaluation des acquis de la formation
Modalités pédagogiques, d'évaluation et techniques
1. Modalités pédagogiques
Présentiel et Classe virtuelle (Synchrone) :
Alternance d'apports théoriques, d'échanges interactifs et de mises en pratique opérationnelles (études de cas, exercices guidés, simulations et jeux de rôle).
E-learning (Asynchrone) :
Parcours d'apprentissage en autonomie guidée, structuré en modules courts.
Mise à disposition de ressources multimédias (vidéos, fiches de synthèse, quiz).
Blended learning :
Parcours personnalisé combinant plusieurs modalités (présentiel, classe virtuelle et modules e-learning) afin d'optimiser l'ancrage mémoriel et la pratique.
Accessibilité et PSH :
Adaptation des modalités pédagogiques et des formats de supports aux personnes en situation de handicap (PSH) après analyse des besoins spécifiques.
2. Modalités d'évaluation et traçabilité des acquis
Avant la formation :
Analyse des besoins et auto-évaluation du niveau initial afin d'adapter le parcours.
Pendant la formation :
Évaluation continue des acquis (exercices, quiz, mises en situation pratique, retours d'expériences).
En fin de formation :
Évaluation des acquis (QCM, quiz, cas pratique, épreuve ou soutenance adaptée selon la typologie du parcours) permettant de mesurer l'atteinte des objectifs pédagogiques.
Évaluation à chaud (questionnaire de satisfaction).
Documents et preuves remis à l'issue du parcours :
Formation courte (1 à 4 jours) : Attestation individuelle de fin de formation précisant les objectifs, la durée effectuée et la réalisation de l’évaluation des acquis
Cycle / Parcours modulaire : Attestation individuelle de formation délivrée à la validation de chaque module suivi.
Cursus non certifiant : Attestation de fin de cursus délivré sous réserve de satisfaction aux critères de validation de l'examen final ou de la soutenance.
Après la formation :
Évaluation à froid (J+90 à J+180) pour mesurer le transfert des compétences et la mise en application effective en situation professionnelle.
3. Modalités techniques, encadrement et assistance – Formation à distance (FOAD)
Plateformes et accès :
Classe virtuelle : Accès sécurisé via Microsoft Teams à partir d'un lien de connexion transmis par e-mail.
E-learning : Accès nominatif et sécurisé à la plateforme LMS 360Learning (durée d'accès définie selon le parcours).
Équipement et prérequis techniques :
Ordinateur (PC ou Mac) disposant d'un navigateur récent, d'une connexion Internet haut débit (ADSL ou fibre), de haut-parleurs/casque audio et d'un micro (webcam vivement recommandée pour les sessions synchrones).
Encadrement et accompagnement pédagogique (FOAD) :
Référent pédagogique de la session : L'équipe pédagogique sous la responsabilité du Responsable pédagogique
Modalités d'échange :
Posez vos questions pédagogiques directement sur le forum de la plateforme.
Délais de prise en compte : sous 48 h ouvrées.
Assistance technique et administrative :
Un service d'assistance dédié accompagne les apprenants en cas d'incidents techniques ou de questions d'accès.
Disponibilité : Du lundi au vendredi, de 9 h à 17 h.
Téléphone : 01 70 72 25 81
E-mail : logistiqueformations@infopro-digital.com
Délais de prise en compte : Prise en charge initiale des demandes sous 48 h maxi.
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