accompagner et former
De par sa nature (issue de la recherche publique), U.R.B.S s’inscrit dans une démarche de partage de son savoir-faire et de formation auprès de jeunes publics tout comme de professionnels experimentés.
Formation interne 
(2020) : Data Science TechInstitute – Machine Learning « Déploiement de modèles d’interpolation pour l’estimation des consommations énergétiques du parc de logements »
(2020) : Ecole des Mines de St-Etienne – Thèse CIFRE « Analyse de la dynamique de rénovation énergétique à fine échelle«
(2021) : INSA Rouen – Machine Learning « Imputation et prédiction de données manquantes »
(2021 – 2022) : Paris Tech – Mastère Spécialisée en Optimisation des Systèmes Énergétiques, Thèse Pro « Développement d’un indice composite de potentiel énergétique »
(2022) : Université Jean Monnet – Machine Learning « Optimisation des k plus proches voisins pour la prédiction des DPE »
(2022 – 2023) : Université de Lyon – Data Analyse « Automatisation de fiches thématiques »
(2023) : Ecole des Mines de St-Etienne – Machine Learning « Implémentation en grandeur réelle d’un algorithme d’apprentissage de la performance énergétique des bâtiments »
Formation externe 
(2022) Métropole du Grand Paris : module de formation SQL pour l’extraction des fichiers fonciers
(2023-2024) Ecole des Mines de St-Etienne : cours en deep learning et machine learning