Conception de modèles IA pour la sécurité alimentaire et la santé consommateur : programme complet | Tetraneutral

Les entreprises qui investissent dans la formation prennent de l'avance. Conception de modèles IA pour la sécurité alimentaire et la santé consommateur en fait partie.

Cette formation professionnelle s’adresse aux ingénieurs, responsables qualité et data scientists des secteurs agroalimentaires et de la santé souhaitant exploiter les données pour améliorer la sécurité sanitaire et répondre aux exigences réglementaires. Les participants apprendront à concevoir des modèles d’IA capables d’analyser des jeux de données complexes (spectrométrie, microbiologie, données consommateurs) et à les intégrer dans des processus décisionnels automatisés. L’accent sera mis sur les bonnes pratiques de validation scientifique et la conformité aux normes en vigueur, notamment pour les applications liées à la traçabilité et à l’étiquetage nutritionnel.

Objectifs

• Maîtriser les principes de base des modèles d’IA adaptés aux données alimentaires et nutritionnelles", "Savoir concevoir et valider un algorithme de prédiction pour la détection de risques sanitaires", "Intégrer les contraintes réglementaires et normatives dans le développement d’un modèle IA", "Optimiser l’analyse de données spectrales ou microbiologiques par des techniques d’apprentissage automatique", "Appliquer des méthodes de visualisation des résultats pour faciliter la prise de décision"]

Programme

[{"module": "Introduction aux enjeux de l’IA dans l’agroalimentaire et la santé", "content": "Présentation des défis actuels : traçabilité, sécurité sanitaire, attentes consommateurs. Panorama des applications existantes (ex : détection de contaminants, optimisation nutritionnelle). Rôle des normes ISO 22000, HACCP et des réglementations européennes.", "duration_hours": 1}, {"module": "Collecte et préparation des données pour l’IA", "content": "Identification des sources de données pertinentes (spectrométrie NIR, bases de données microbiologiques, enquêtes consommateurs). Techniques de nettoyage et enrichissement des jeux de données. Importance de la représentativité et de la fiabilité des données.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Modélisation par apprentissage automatique", "content"

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).