Résumé :
Cette thèse CIFRE est menée en partenariat entre le groupe EODev, le Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN – UMR CNRS 7039, Université de Lorraine) et le laboratoire Roverbal de l’Université de Technologie de Compiègne. Elle vise à relever des défis industriels et scientifiques liés à la prédiction de l’état de santé des générateurs électro-hydrogène (GEH2) développés par EODev. Dans ce contexte, cette thèse développe des cadres de pronostic robustes et guidées par les données, en s’appuyant sur des modèles avancés d’apprentissage automatique, des architectures neuronales profondes et des techniques génératives d’augmentation de données. L’objectif est de modéliser finement le comportement des systèmes, de prédire l’évolution de leurs performances et d’estimer la durée de vie restante (RUL) de leurs composants critiques dans des conditions réelles d’exploitation. Les méthodologies développées sont analysées et validées sur des données opérationnelles issues d’une industrielle de GEH2 d’EODev, et démontrent des gains significatifs en précision, interprétabilité et adaptabilité par rapport aux approches conventionnelles. Cette thèse contribue ainsi à l’avancement de l’état de l’art en Prognostics and Health Management (PHM), tout en offrant à EODev et à d’autres acteurs industriels des solutions innovantes et fondées sur les données, favorisant la mise en œuvre de stratégies de maintenance prédictive efficaces.
Composition du jury :
- Mme Mitra FOULADIRAD – Centrale Méditerranée – Rapporteure
- M. Christophe BERENGUER – GIPSA-lab, Institut Polytechnique de Grenoble (Grenoble INP) – Rapporteur
- Mme Khanh T.P. NGUYEN – Laboratoire Génie de Production, École Nationale d’Ingénieurs de Tarbes (LGP, Université de Technologie Tarbes Occitanie Pyrénées – UTTOP) – Examinatrice
- M. Vincent CHAPURLAT – Laboratoire des Sciences des Risques, IMT Mines Alès – Examinateur
- M. Phuc DO – Université de Lorraine / IMT Mines Alès – Directeur de thèse
- M. Alexandre VU – Université de Technologie de Compiègne – Co-directeur de thèse
- M. Pierre-Yves LIEGEOIS – EODev – Invité
- M. Sébastien TREDAN – EODev – Invité