Formation Automotive en Lille

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent explorer les dilemmes éthiques et les cadres juridiques entourant les véhicules autonomes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les implications éthiques de la prise de décision basée sur l'IA dans les véhicules autonomes.
• Analyser les cadres et politiques juridiques mondiaux régissant les voitures autonomes.
• Examiner la responsabilité et la reddition de comptes en cas d'accidents impliquant des véhicules autonomes.
• Évaluer l'équilibre entre l'innovation et la sécurité publique dans les lois sur la conduite autonome.
• Discuter d'études de cas réelles impliquant des dilemmes éthiques et des litiges juridiques.

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux professionnels et passionnés de niveau débutant qui souhaitent comprendre les concepts fondamentaux, les technologies et les applications des véhicules autonomes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principaux composants et les principes de fonctionnement des véhicules autonomes.
• Explorer le rôle de l'IA, des capteurs et du traitement des données en temps réel dans les systèmes de conduite autonome.
• Analyser les différents niveaux d'autonomie des véhicules et leurs applications concrètes.
• Examiner les aspects éthiques, juridiques et réglementaires de la mobilité autonome.
• Acquérir une expérience pratique grâce à des simulations de véhicules autonomes.

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux ingénieurs réseau et aux développeurs IoT automobile de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre les technologies de communication V2X pour les véhicules autonomes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de la communication V2X.
• Analyser les modèles de communication V2V, V2I, V2P et V2N.
• Mettre en œuvre les protocoles V2X tels que DSRC et C-V2X.
• Développer des simulations pour les environnements de véhicules connectés.
• Répondre aux défis de cybersécurité et de confidentialité dans les réseaux V2X.

Cette formation en présentiel, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire, aux professionnels de l'automobile et aux spécialistes de l'IoT qui souhaitent comprendre le rôle des capteurs dans les voitures autonomes, notamment le LiDAR, le radar, les caméras et les techniques de fusion de capteurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les différents types de capteurs utilisés dans les véhicules autonomes.
• Analyser les données des capteurs pour la perception et la prise de décision en temps réel du véhicule.
• Mettre en œuvre des techniques de fusion de capteurs afin d'améliorer la précision et la sécurité du véhicule.
• Optimiser le placement et l'étalonnage des capteurs pour améliorer les performances de conduite autonome.

Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux ingénieurs en sécurité de niveau avancé et aux professionnels de la sécurité automobile qui souhaitent élaborer des stratégies de sécurité complètes pour les véhicules autonomes, notamment l'analyse des dangers, les évaluations de la sécurité fonctionnelle et la conformité aux normes internationales.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Identifier et évaluer les risques pour la sécurité associés aux systèmes de conduite autonome.
• Réaliser une analyse des dangers et une évaluation des risques en utilisant les normes de l'industrie.
• Mettre en œuvre des méthodes de validation et de vérification de la sécurité pour les systèmes de véhicules autonomes.
• Appliquer les normes de sécurité fonctionnelle, telles que l'ISO 26262 et la SOTIF.
• Élaborer des stratégies d'atténuation des risques pour les défis liés à la sécurité des véhicules autonomes.

Cette formation en présentiel, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux spécialistes expérimentés en fusion de capteurs et aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer des algorithmes de fusion multi-capteurs et optimiser la navigation en temps réel dans les systèmes autonomes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux et les défis de la fusion de données multi-capteurs.
• Implémenter des algorithmes de fusion de capteurs pour la navigation autonome en temps réel.
• Intégrer les données des LiDAR, des caméras et des RADAR pour améliorer la perception.
• Analyser et évaluer les performances du système de fusion dans diverses conditions.
• Développer des solutions pratiques pour la réduction du bruit des capteurs et l'alignement des données.

AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture) est une association mondiale de développement comprenant des fabricants automobiles, des fournisseurs et des développeurs d'outils qui standardise l'architecture logicielle pour les unités de contrôle électronique (UCE) automobiles.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de logiciels automobiles intermédiaires et avancés qui souhaitent concevoir, développer et intégrer des logiciels en utilisant les plateformes Classic et Adaptive d'AUTOSAR, avec une attention particulière pour les systèmes ADAS (Advanced Driver Assistance Systems).

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les architectures Classic et Adaptive d'AUTOSAR et leurs principales différences.
• Développer et configurer des composants logiciels automobiles à l'aide d'outils conformes à AUTOSAR.
• Intégrer et tester les composants logiciels ADAS dans des environnements AUTOSAR Adaptive.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité, de protection et d'optimisation des performances pour les systèmes automobiles.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Conférence interactive et discussion.
• Pratique pratique avec des outils AUTOSAR de l'industrie standard.
• Apprentissage basé sur des projets et simulation de cas d'utilisation automobiles.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Lille, est destinée aux développeurs AI et ingénieurs en vision par ordinateur de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des systèmes de vision robustes pour les applications de conduite autonome.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de la vision par ordinateur dans les véhicules autonomes.
• Implémenter des algorithmes pour la détection d'objets, la détection de lignes et le segmentation sémantique.
• Intégrer les systèmes de vision avec d'autres sous-systèmes de véhicule autonome.
• Appliquer des techniques d'apprentissage profond pour des tâches de perception avancées.
• Évaluer les performances des modèles de vision par ordinateur dans des scénarios réels.

Cette formation en direct dans Lille (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs et techniciens automobiles de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une expérience pratique dans le test, la simulation et le diagnostic des calculateurs en utilisant des outils Vector tels que CANoe et CANape.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle et la fonction des calculateurs dans les systèmes automobiles.
• Mettre en place et configurer les outils vectoriels tels que CANoe et CANape.
• Simuler et tester la communication des calculateurs sur les réseaux CAN et LIN.
• Analyser les données et effectuer des diagnostics sur les calculateurs.
• Créer des cas de test et automatiser les flux de travail de test.
• Calibrer et optimiser les calculateurs en utilisant des approches pratiques.

Cette formation en présentiel, dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en robotique et aux chercheurs en IA de niveau avancé qui souhaitent implémenter des algorithmes de planification de trajectoire sophistiqués afin d'améliorer les performances des véhicules autonomes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondements théoriques des algorithmes de planification de trajectoire avancés.
• Implémenter des algorithmes tels que RRT*, A*, et D* pour la navigation en temps réel.
• Optimiser la planification de trajectoire pour l'évitement d'obstacles et les environnements dynamiques.
• Intégrer les algorithmes de planification de trajectoire avec les données des capteurs pour une précision accrue.
• Évaluer les performances de divers algorithmes dans des scénarios pratiques.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs automobiles de niveau intermédiaire et aux développeurs de systèmes embarqués qui souhaitent comprendre les aspects théoriques des calculateurs, en se concentrant sur les outils vectoriels et les méthodologies utilisées dans la conception et le développement automobile.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les fonctions des calculateurs dans les véhicules modernes.
• Analyser les protocoles de communication utilisés dans le développement des calculateurs.
• Explorer les outils vectoriels et leurs applications théoriques.
• Appliquer les principes du développement basé sur les modèles à la conception des calculateurs.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir une compréhension approfondie des architectures de chaînes cinématiques électriques, de la chimie des batteries, des systèmes de gestion de batterie (BMS), et des facteurs affectant l'efficacité énergétique dans les véhicules électriques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre la structure et le fonctionnement des chaînes cinématiques électriques.
• Analyser différentes chimies de batteries et leurs applications dans les véhicules électriques.
• Mettre en œuvre des techniques de gestion de batterie pour améliorer les performances et la sécurité.
• Évaluer l'efficacité énergétique dans diverses configurations de véhicules électriques.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données de niveau avancé, aux spécialistes de l'IA et aux développeurs d'IA automobile qui souhaitent construire, entraîner et optimiser des modèles IA pour les applications de conduite autonome.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage profond dans le contexte des véhicules autonomes.
• Implémenter des techniques de vision par ordinateur pour la détection d'objets en temps réel et le suivi de voie.
• Utiliser l'apprentissage par renforcement pour la prise de décision dans les systèmes de conduite autonome.
• Intégrer des techniques de fusion de capteurs pour une meilleure perception et navigation.
• Construire des modèles d'apprentissage profond pour prédire et analyser les scénarios de conduite.

Cette formation en direct avec instructeur en Lille (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qualité débutants qui souhaitent apprendre à utiliser Quality Core Tools pour garantir la qualité des produits dans l'industrie manufacturière.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'importance et l'intégration du Quality Core Tools.
• Maîtriser les concepts et l'application des processus APQP pour faciliter une planification efficace de la qualité des produits.
• Identifier les défaillances potentielles des produits et des processus, comprendre leur impact sur la qualité des produits et mettre en œuvre des actions pour atténuer les risques.
• Utiliser des méthodes statistiques pour surveiller et contrôler les processus de fabrication, afin de garantir la qualité des produits et l'efficacité des processus.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants de la qualité qui souhaitent apprendre les fondamentaux du Statistical Process Control (SPC) et l'appliquer à des scénarios réels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux du Statistical Process Control (SPC).
• Utiliser des outils SPC (Contrôle Statistique des Procédés) de base tels que les diagrammes de contrôle, les histogrammes, les diagrammes de Pareto et les diagrammes de dispersion pour surveiller la performance du processus.
• Créer et interpréter divers types de diagrammes de contrôle pour les données variables et attributaires afin de détecter et d'analyser les variations des processus.
• Calculer et interpréter les indices de capacité du processus.

Ce cours couvre l'IA (emphasizing Machine Learning et Deep Learning) dans Automotive Industrie. Il aide à déterminer quelle technologie peut (potencialement) être utilisée dans plusieurs situations dans une voiture: de la simple automation, de la reconnaissance d'image à la prise de décision autonome.

L'atelier "Automotive SPICE (A-SPICE) - Introduction" se concentre sur un aperçu du modèle d'évaluation des processus Automotive SPICE, en abordant sa structure, sa classification et les directives interprétatives. Les participants acquièrent les compétences nécessaires pour comprendre le processus d'évaluation sous l'angle des chefs de projet et des parties prenantes. Le cours couvre l'importance d'ASPICE sur le marché, la conformité, les différents groupes de processus et les niveaux ASPICE à travers des exemples de mises en œuvre réelles.

Cette formation en direct, animée par un formateur en Lille (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs souhaitant protéger les véhicules connectés contre les cyberattaques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en œuvre la cybersécurité dans les systèmes automobiles.
• Choisir les technologies, les outils et les approches les plus adaptés.

Cette formation en direct avec instructeur en Lille (en ligne ou sur site) s'adresse principalement aux ingénieurs qui souhaitent utiliser Autosar pour concevoir des composants automobiles.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Autosar.
• Mettre en place un flux de travail.
• Naviguer aisément dans l'environnement Autosar.
• Travailler efficacement.

Cette formation en présentiel, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), est destinée aux développeurs de logiciels embarqués et aux ingénieurs automobiles de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser la plateforme AUTOSAR Classic pour développer, intégrer et tester des composants logiciels standardisés pour les unités de contrôle électronique (ECUs).

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Installer et configurer les outils de développement AUTOSAR (par exemple, DaVinci Developer, EB Tresos ou ETAS ISOLAR-A/B).

Comprendre l'architecture en couches d'AUTOSAR et les modules logiciels de base (BSW).

Concevoir et implémenter le système d'exploitation AUTOSAR et la pile de communication (COM stack).

Utiliser CANoe ou des outils similaires pour la simulation, les tests et le diagnostic dans un environnement AUTOSAR.

Cette formation en présentiel, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), est destinée aux développeurs logiciels embarqués intermédiaires ou aux ingénieurs automobiles qui souhaitent comprendre et configurer AUTOSAR OS (basé sur OSEK/VDX) et la pile de communication (COM Stack) pour permettre une planification et une communication fiables dans les calculateurs électroniques embarqués (ECUs) automobiles.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture d'AUTOSAR OS et les politiques de planification
• Implémenter et gérer des tâches, événements, alarmes et compteurs
• Décrire et configurer les couches de la pile COM, y compris PDUR et les services de communication
• Expliquer les piles de protocoles (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) et comment AUTOSAR interagit avec elles
• Configurer les modules OS et COM à l'aide d'outils industriels (Vector DaVinci ou ETAS ISOLAR)
• Simuler et valider le flux de tâches et de communication dans un ECU basé sur AUTOSAR