Après son stage de fin d'études à l'ABRC, Kevin Ducharlet entame son doctorat.

Après son stage de fin d'année à l'ABRC, nous sommes très heureux que Kevin Ducharlet puisse continuer à travailler avec les équipes du DRI pour commencer son doctorat (thèse CIFRE). L'industrie 4.0 conduit à la gestion des actifs en utilisant les données générées par les capteurs. Pour CARL Software, cela se résume au développement d'une plateforme logicielle qui construit des jumeaux numériques de ces actifs. Cependant, les valeurs aberrantes et anormales contenues dans les données des capteurs rendent tous les calculs nécessaires imprécis. Cela peut être dû à un comportement défectueux du capteur, à un problème lors de la transmission du signal ou à un positionnement indésirable du capteur.

Ce sujet de thèse s'intitule : "Certification et confiance dans les données des capteurs : détection des valeurs aberrantes et anormales dans les séries chronologiques."sera réalisé par Louise Travé-Massuyès et Marie-Véronique Le Lanndans le cadre de la L'équipe DISCO, LAAS-CNRS. A cet égard, l'objectif de ce projet est de certifier la qualité des données des capteurs :

  • Dans un premier temps, nous voulons calculer un score de confiance pour chaque capteur à chaque pas de temps.
  • Ensuite, nous voulons détecter les anomalies dans l'ensemble du système en utilisant les données de confiance.

Le résultat est le développement d'un logiciel de détection d'anomalies proposant une aide au diagnostic à insérer dans la plateforme logicielle numérique appariée. L'intégration de la solution dans une plateforme logicielle qui sera distribuée aux clients impose certaines exigences :
Elle doit être exécutée de manière entièrement automatique, car elle est utilisée en arrière-plan dans la plateforme complète, ce qui signifie que nous ne pouvons pas demander à un opérateur de régler manuellement certains paramètres car cela prendrait beaucoup de temps à un expert de donner une étiquette (normale ou anormale) à chaque instance de données, la méthode doit être non supervisée.

Nous sommes ravis d'avoir Kevin parmi nous et lui souhaitons bonne chance pour les 3 prochaines années !

Biographie :
Kevin Ducharlet s'intéresse depuis plusieurs années à l'informatique et aux applications de l'intelligence artificielle. Il a souhaité poursuivre ses études dans ce domaine par un doctorat après avoir été diplômé de l'école d'ingénieurs IMT Lille Douai. Il a commencé à travailler sur ce projet grâce à un stage qui lui a permis de se familiariser avec son environnement et l'état de l'art de la détection d'anomalies.

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