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Formation Extended Kalman Filter (EKF) - Fusion capteurs précise

Réf. : MGP286
10 personnes max.
5500€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
5 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser l'Extended Kalman Filter pour la formation professionnelle en fusion de capteurs
  • Développer des compétences avancées en modélisation d'incertitudes pour l'entreprise
  • Concevoir des algorithmes EKF certifiants adaptés à la domotique moderne
  • Implémenter des solutions de tracking en temps réel avec Home Assistant et KNX
  • Optimiser la précision des systèmes Smart Home grâce à des méthodes EKF robustes
  • Déployer des projets EKF en contexte professionnel avec livrables concrets

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Les entreprises qui ne maîtrisent pas l'Extended Kalman Filter perdent en précision de leurs systèmes domotiques.

  • Des études montrent que 65 % des installations Smart Home sans fusion avancée enregistrent des erreurs de détection supérieures à 30 %.

  • Cela entraîne des surcoûts énergétiques et une perte de confiance des clients.

  • Les ingénieurs sans ces compétences voient leur employabilité diminuer face à la concurrence.

  • Agissez maintenant pour sécuriser vos projets et votre carrière.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Thématique : Introduction à l'Extended Kalman Filter (EKF) appliqué à la domotique (modèles, matrices, premiers exercices Python)

Les participants découvrent les fondements de l'Extended Kalman Filter dans un contexte Smart Home. Ils modélisent des capteurs KNX, manipulent les matrices de covariance et réalisent des exercices pratiques de linéarisation. Des cas concrets de mesure de température et mouvement sont traités, avec livrables de code initial et visualisation des erreurs.

Module 2Thématique : Modélisation des bruits et calibration EKF pour systèmes domotiques (outils Python, datasets réels)

Cette journée approfondit la modélisation des bruits capteurs et la calibration des matrices Q et R. Les apprenants travaillent sur des données réelles issues d'installations KNX et Home Assistant, exécutent des ajustements itératifs et produisent des rapports de performance. Des exercices comparent EKF et filtres simples sur des scénarios d'éclairage intelligent.

Module 3Thématique : Implémentation avancée de l'Extended Kalman Filter (EKF) en temps réel (KNX, Home Assistant, simulations)

Les stagiaires implémentent l'Extended Kalman Filter dans des boucles temps réel connectées à des équipements domotiques. Ils intègrent des flux de données multi-capteurs, testent la robustesse face aux pannes et génèrent des dashboards Home Assistant. Cas pratiques incluent le suivi de présence et la fusion de mesures pour optimiser la consommation énergétique.

Module 4Thématique : Optimisation et validation EKF pour projets Smart Home (tests, métriques, corrections)

La journée est consacrée à l'optimisation des performances de l'Extended Kalman Filter. Les participants analysent des métriques d'erreur sur des scénarios KNX complexes, appliquent des techniques de tuning et valident leurs algorithmes avec des jeux de données d'entreprise. Livrables incluent des scripts optimisés et des rapports de validation certifiants.

Module 5Thématique : Déploiement professionnel de l'Extended Kalman Filter (EKF) en domotique (intégration, documentation)

Les apprenants finalisent le déploiement de solutions EKF au sein d'architectures Smart Home existantes. Ils intègrent leurs filtres dans Home Assistant, documentent les processus pour l'entreprise et présentent des projets complets. La formation se conclut par des retours d'expérience et la remise des livrables professionnels.

Méthode d'évaluation

  • QCM de validation des concepts EKF chaque fin de journée
  • Projet pratique final évalué par les formateurs
  • Grille de compétences avec restitution collective

Méthode d'apprentissage

  • Cours interactifs avec démonstrations live
  • Exercices pratiques sur données domotiques réelles
  • Travaux en binôme sur cas KNX et Home Assistant
  • Accompagnement personnalisé sur les algorithmes

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Extended Kalman Filter (EKF) - Fusion capteurs précise est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Extended Kalman Filter (EKF) - Fusion capteurs précise, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Extended Kalman Filter (EKF) - Fusion capteurs précise s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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