Applications de l'IA dans le secteur du pétrole et du gaz
IA causale pour l'optimisation de la production et les décisions d'intervention
Dépassez la corrélation en estimant les effets des interventions, en maîtrisant les facteurs de confusion et en testant les décisions.
Aperçu
Un apprentissage pratique pour le transfert en situation de travail.
Dépassez la corrélation en estimant les effets des interventions, en maîtrisant les facteurs de confusion et en testant les décisions. Les participants suivent cinq modules reliés à l'aide de données propres à la discipline, de calculs et d'un cas de décision appliqué.
Prérequis
Une expérience préalable des données pétrolières, statistiques et workflows de machine learning est recommandée.
Objectifs
- Interpréter questions causales dans les opérations de production à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Calculer graphes causaux, hypothèses et facteurs de confusion à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Diagnostiquer estimation des effets de traitement et de l'uplift à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Évaluer découverte causale et expérimentations opérationnelles à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
- Produire atelier de classement des interventions à partir de preuves traçables et d'un critère de décision explicite.
Public cible
- Ingénieurs pétroliers, data scientists et responsables produits IA industrielle
- Spécialistes OT, risque modèle et assurance technique
- Praticiens de l'assurance technique, des données et de la fiabilité
- Superviseurs et responsables de discipline chargés des décisions opérationnelles
Programme
Une structure claire pour le parcours d'apprentissage.
Les points du programme sont regroupés dans un seul bloc au lieu de créer un module par ligne.
01Questions causales dans les opérations de production3 sujets
- Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Questions causales dans les opérations de production
- Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Questions causales dans les opérations de production et rapprocher le résultat des données terrain
- Réaliser un exercice IA causale pour l'optimisation de la production et les décisions d'intervention transformant les constats de Questions causales dans les opérations de production en décision technique documentée
02Graphes causaux, hypothèses et facteurs de confusion3 sujets
- Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Graphes causaux, hypothèses et facteurs de confusion et rapprocher le résultat des données terrain
- Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Graphes causaux, hypothèses et facteurs de confusion
- Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Graphes causaux, hypothèses et facteurs de confusion
03Estimation des effets de traitement et de l'uplift3 sujets
- Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Estimation des effets de traitement et de l'uplift
- Réaliser un exercice IA causale pour l'optimisation de la production et les décisions d'intervention transformant les constats de Estimation des effets de traitement et de l'uplift en décision technique documentée
- Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Estimation des effets de traitement et de l'uplift
04Découverte causale et expérimentations opérationnelles3 sujets
- Réaliser un exercice IA causale pour l'optimisation de la production et les décisions d'intervention transformant les constats de Découverte causale et expérimentations opérationnelles en décision technique documentée
- Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Découverte causale et expérimentations opérationnelles
- Calculer ou modéliser les grandeurs de performance de Découverte causale et expérimentations opérationnelles et rapprocher le résultat des données terrain
05Atelier de classement des interventions3 sujets
- Construire une check-list d'assurance, un responsable d'action et un déclencheur de revue pour Atelier de classement des interventions
- Interpréter les mesures sources, les hypothèses d'ingénierie et les critères d'acceptation régissant Atelier de classement des interventions
- Diagnostiquer les modes de défaillance, l'incertitude et les limites opératoires associés à Atelier de classement des interventions
Supports fournis
- Cahier technique propre à la formation
- Jeux de données d'ingénierie et exercices de diagnostic
- Modèles de décision et check-lists qualité
- Étude de cas finale appliquée
- Certificat de participation 4D
Options de formation
Les programmes peuvent être organisés en entreprise, en ligne ou dans un format hybride selon le calendrier, la localisation et les objectifs de vos équipes. Lorsqu'un certificat ou un examen externe est inclus, les règles et frais de certification restent soumis aux politiques de l'organisme certificateur, tandis que 4D assure la formation et l'accompagnement à la préparation.
Pourquoi choisir 4D
4D adapte la profondeur technique, les données, les calculs et les décisions finales aux actifs, au contexte opérationnel et aux responsabilités des participants.
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