Industrie 4.0, Usine du futur

Méthodes pour la sûreté de fonctionnement et de la cyber-sécurité des systèmes industriels (prenant en compte l’état courant et la dynamique du système à protéger, notamment à des moments où celui-ci est le plus vulnérable).

Algorithmes d’apprentissage (ML) pour la détection d’anomalies, en temps réel (comportements, objets en vidéos ou images), maintenance prédictive.

Techniques pour la surveillance continue d’un système (e.g. une éolienne, une machine à papier, ...) : estimation, détection et classification de défauts basées notamment sur l’analyse spectrale de données multimodales (vibratoires, électriques, acoustiques), pour détecter une évolution de la condition du système avec un degré de sévérité du défaut et sa localisation pour une aide à la décision.

Approches pour modéliser les phénomènes de détérioration de structures et de systèmes, en prenant en compte l’ensemble des facteurs influents (stress environnemental, charge, conditions d’utilisation). A partir des informations de surveillance, ces modèles de détérioration permettent d’estimer la durée de vie résiduelle des systèmes et d’optimiser ainsi les décisions de maintenance prédictive.

Modélisation, analyse, observation et commande de phénomènes distribués couplés (e.g. gestion des catastrophes).

Intégration, synchronisation et analyse de données multimodales et hétérogènes pour la digitalisation des entreprises (entreprise connectée).