INGENIEUR INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (H/F)

Le postdoctorant recruté dans le cadre du projet DIAGBAT travaillera en étroite

collaboration avec le CRITT M2A, acteur industriel responsable des essais

expérimentaux. Sa mission principale consistera à concevoir, développer et valider

des méthodes avancées de diagnostic des batteries en combinant modèles

physiques et intelligence artificielle (IA), afin d'évaluer de manière fiable et robuste

l'état de santé et la durée de vie résiduelle des systèmes électrochimiques.

Missions principales

1. Contribution scientifique et technique

Réaliser un état de l'art approfondi sur les méthodes de diagnostic de

batteries

Participer à la définition d'une architecture de diagnostic alliant IA et

modélisation physique

Contribuer à la mise au point des méthodes de diagnostic

1. Exploitation et analyse des données expérimentales

Collaborer avec les ingénieurs du CRITT M2A pour exploiter les données

issues des campagnes d'essais (cellules, modules, packs, essais sur banc).

Mettre en oeuvre des protocoles d'analyse de vieillissement et

d'identification des mécanismes de dégradation.

Assurer la préparation, le nettoyage et la structuration des bases de

données expérimentales pour leur utilisation dans les modèles d'IA.

Développer des outils de visualisation et d'interprétation des résultats pour

le suivi du vieillissement et la validation des algorithmes.

1. Développement et validation d'un prototype logiciel

Concevoir un prototype de diagnostic intégrant les algorithmes développés.

Participer à son évaluation dans un environnement représentatif en lien

avec le CRITT M2A.

Produire des rapports de validation et de performance du prototype.

1. Diffusion scientifique et valorisation

Fiche de poste

Fiche de poste - Programme HdF FEDER FSE+ FTJ 21-27 Page 2 sur 2

Rédiger des publications scientifiques dans des revues internationales et

conférences spécialisées.

Participer aux réunions de suivi du consortium et à la rédaction des livrables

Contribuer à la valorisation des résultats auprès des partenaires industriels

et académiques.

Valoriser les développements sous forme de modules logiciels ou

prototypes intégrables dans les plateformes de test.