Mis à jour le 25-01-2026Nouveau
Code formation : F7R82B
Dans l’aéronautique, la maintenance prédictive est un enjeu stratégique où la performance des modèles d’IA doit s’allier à une exigence absolue de fiabilité, de traçabilité et de conformité réglementaire. Cette formation avancée de cinq jours s’adresse aux ingénieurs IA souhaitant développer des solutions industrielles de maintenance prédictive pour des systèmes aéronautiques critiques. En combinant données de télémesure, modèles avancés, IA explicable et contraintes de certification, vous apprendrez à concevoir et déployer des solutions robustes, interprétables et intégrables dans des environnements MRO. Une immersion complète dans l’AI Engineering appliqué à l’aérospatial.
Formation continue : F7R82B
Inter, Intra, Intra sur site, Formation individualisée, Classe virtuelle en ligne, Formation à distance
35 heures (5 jours)
Une proposition tarifaire vous sera adressée par e-mail après l'entretien de positionnement.
Formation dispensée en présentiel par un formateur qualifié.
Dans l'industrie aérospatiale, où la fiabilité est absolue et les coûts de maintenance représentent une part majeure des dépenses d'exploitation, la maintenance prédictive (PdM) est un levier stratégique.
Cette formation avancée "Airbus AI Engineering : Développer des solutions d’IA pour la maintenance prédictive en aéronautique" forme des AI Engineers spécialisés capables de concevoir, déployer et maintenir des solutions d'IA robustes et certifiables pour prédire les défaillances des systèmes aéronautiques (moteurs, trains d'atterrissage, systèmes avioniques).
Elle va au-delà de la simple modélisation pour aborder l'ingénierie système propre à l'aéro : gestion des données de télémesure (ACARS, QAR), traitement des signaux haute-fréquence, respect des normes de certification (DO-178C, DO-330 pour les outils), et intégration dans les systèmes MRO (Maintenance, Repair & Overhaul).
Les stagiaires apprendront à construire des pipelines industrielles, de l'acquisition des données de vol jusqu'à l'alerte opérationnelle, en passant par l'entraînement de modèles résilients et interprétables pour les métiers.
À l'issue de la formation, les participants seront capables de mener un projet complet d'IA pour la maintenance prédictive dans un contexte aéronautique, depuis l'analyse des données de télémesure et de maintenance jusqu'au déploiement d'un prototype de modèle interprétable et traçable, en respectant les contraintes de sécurité, de réglementation et d'intégration système.
Objectifs pédagogiques détaillés :
AI Engineers et Machine Learning Engineers.
Data Scientists intervenant sur des systèmes industriels critiques.
Ingénieurs fiabilité, maintenance et systèmes aéronautiques.
Architectes techniques et responsables innovation dans l’aéronautique.
Profils techniques impliqués dans les systèmes MRO.
Très bonnes compétences en Python et data science.
Maîtrise de PyTorch ou framework équivalent.
Solides bases en machine learning, séries temporelles et statistiques.
Connaissances du contexte industriel ou aéronautique recommandées.
Depuis son siège social à Toulouse, Action First organise des sessions interentreprises dans la France entière pour rapprocher la formation professionnelle de vos besoins.
Des formations personnalisées ou en petits groupes pour atteindre vos objectifs et obtenir de meilleurs résultats.
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Données établies pour l'année 2025
Avantages
de réussite aux examens
de satisfaction client
de satisfaction sur la qualité pédagogique
de satisfaction sur la qualité des contenus
d’expérience
de formation
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Centre de formation professionnelle continue enregistré sous le numéro 73 31 02860 31
Formation intensive et technique. Projet fil rouge sur données représentatives. Ateliers pratiques quotidiens. Travail collaboratif avec approche ingénierie système. Encadrement par un formateur expert du domaine aéronautique et IA.
Positionnement : Entretien téléphonique, Questionnaire d’évaluation des attentes, Questionnaire d’évaluation de niveau
Évaluation : Exercice de synthèse noté, Tour de table, Evaluation des acquis
Rôle du formateur : Présentation d'un apport théorique, Organisation de jeux de rôles, Évaluation des acquis des participants
Documents : Manuel pédagogique, Copie du diaporama, Attestation de fin de formation
Moyens pédagogiques :
Dans le cadre d'une formation en classe virtuelle :
Dans le cadre d'une formation en e-learning (formation en ligne et à distance) :
Avant la formation : Un questionnaire d'analyses des besoins est transmis aux participants afin que le formateur puisse adapter sa formation aux attentes et aux besoins exprimés. Ce questionnaire permet également l'évaluation des prérequis, et de s'assurer de la bonne adéquation entre les attentes du futur apprenant par rapport au contenu de la formation.
Pour les formations individualisées et spécifiques (intra), un audit téléphonique préalable est organisé entre le formateur et le pilote de la formation de notre client. Cet entretien téléphonique permet de déterminer la meilleure approche pédagogique et d'obtenir les informations nécessaires à l'élaboration d'un programme sur-mesure.
Dans le cadre d'une formation à distance, un lien de connexion à la plateforme est transmis 24 h avant le début de la formation.
Pendant la formation :
Un suivi continu de formation et des échanges entre le formateur et les apprenants permettront de mesurer la compréhension et l'assimilation des savoirs et savoir-faire.
En fin de journée : Un point est effectué sur ce qui a été étudié dans la journée afin de s'assurer que tout a bien été assimilé et de pouvoir éventuellement reprendre certaines parties en fonction des retours des apprenants. Compte rendu journalier oral du formateur après de notre équipe pédagogique.
En fin de formation : Un questionnaire d'évaluation des acquis permet de mesurer les connaissances acquises pendant la formation et d'établir un niveau d'acquisition (hors parcours certifiant).
Une fiche d'évaluation à chaud permet d'avoir un retour sur les conditions de déroulement de la formation et d'évaluer le ressenti et la satisfaction de chaque participant.
Clôture de session et évaluation à chaud en fin de formation :
Retour auprès des prescripteurs de la formation : Appel téléphonique afin de faire le point sur ce qui a été transmis durant la formation, de savoir si le besoin est satisfait et si d'autres besoins sont apparus. Le résultat des questionnaires à chaud est transmis auprès des différentes parties prenantes (client, formateur, OPCO, apprenants...). Mesure de l'utilisation des acquis de la formation avec un questionnaire d'évaluation à froid (transmis par mail plusieurs semaines ou plusieurs mois après la session d'apprentissage).
Le retour du devis signé vaut acceptation. Le délai d'accès entre le devis signé par le bénéficiaire et le début de la prestation est en moyenne de 3 mois pour la formation continue et de 15 jours pour la formation diplômante.
Nos locaux répondent aux normes d'accessibilité pour les personnes à mobilité réduite. Pour toute autre situation de handicap, vous pouvez contacter Julie C., notre référente handicap, via notre formulaire de contact ou par téléphone au 05 62 24 66 66.
Formation continue 
Formation diplômante 
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Formation à distance 
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