19.11.2026
ical
L’IA appliquée aux essais de matériaux : quand les données, les algorithmes et l’expertise se rencontrent
- Date : Jeudi 19 novembre 2026
- Horaires : 09h30 (CET) et 15h00 (CET)
- Secteur d’activité : tous
- Langue : Anglais
- Durée : 30 min + 10 min de questions-réponses
Inscription gratuite 09h30 (CET) Inscription gratuite 15h00 (CET)
Au cours de ce webinaire, vous découvrirez
- comment l’intelligence artificielle est déjà utilisée aujourd’hui dans les essais de matériaux et quelles opportunités cela offre pour vos essais quotidiens.
- comment l’IA détecte automatiquement et en temps réel les fissures lors de l’essai d’élargissement de trou selon la norme ISO 16630, réduisant ainsi l’influence de l’opérateur.
- comment l’exploitation des images basée sur l’IA permet d’obtenir des résultats fiables lors des essais de dureté, même sur des surfaces difficiles.
- comment les « Smart Services » facilitent les opérations au quotidien au sein du laboratoire d’essais.
- comment un essai de traction assisté par l’IA pourra à l’avenir faciliter toutes les étapes, de la préparation de l’essai au contrôle de plausibilité des résultats en passant par la réalisation.
- quel rôle jouent la qualité des données, les données d’entraînement et les algorithmes pour obtenir des résultats fiables grâce à l’IA.
- pourquoi l’interaction entre les données, les algorithmes et l’expertise humaine est déterminante pour une mise en œuvre réussie de l’IA dans les essais de matériaux.
Les avantages pour vous
- Comprendre l’IA de manière concrète :découvrir des applications concrètes plutôt que des scénarios d’avenir abstraits.
- Renforcer la fiabilité des essais : réduire l’influence de l’opérateur et obtenir des résultats plus fiables.
- Efficacité améliorée : tirer parti de la détection et de l’analyse automatisées pour réduire le post-traitement manuel.
- Identifier les potentiels : comprendre où l’IA apporte déjà une valeur ajoutée aujourd’hui et les possibilités qui s’offriront à l’avenir.
- Prendre des décisions éclairées : mieux évaluer les opportunités et les possibilités d’application de l’IA pour vos propres essais de matériaux.
