« La maintenance prédictive fournit une véritable cartographie du cycle de vie d'un système en permettant d'identifier les défaillances et les baisses de performances, et d'intervenir au bon moment et à moindre coût », explique Youssof Fassi, doctorant en traitement du signal et IA.

« Nos stratégies sont particulièrement efficaces lorsqu'elles sont appliquées au niveau du système, où l'on peut observer des phénomènes complexes et interactifs. Nous relevons ces défis à l'aide d'outils d'intelligence artificielle, avec une approche très pragmatique. »

Il n'est pas surprenant que ces outils améliorés soient intégrés dans de multiples secteurs industriels et soient par ailleurs reconnus.

En effet, lors de l “International Conference on Prognostics and Health Management" à Seattle, Guillaume Prevost, doctorant en traitement du signal et en IA, a présenté un article intitulé Knowledge-Informed Symbolic Regression for New Features Discovery for Degradation Analysis of Rolling Bearings." Il a remporté le prix du meilleur papier.

Un nouveau paradigme en matière d'IA

« Le principal défi de la maintenance prédictive réside dans le manque de données historiques et leur hétérogénéité », explique Guillaume. « L'instrumentation d'une machine est longue et coûteuse, c'est pourquoi nous avons développé une approche qui combine le traitement des données des capteurs de la machine avec l'expertise du domaine et les modèles physiques du système. Il s'agit d'un nouveau paradigme en matière d'intelligence artificielle, connu sous le nom d'IA informée par la physique. »

Comme la plupart des projets du CEA-Leti, la maintenance prédictive implique des équipes multidisciplinaires, par exemple l'expertise en modélisation physique apportée par Youssof et le traitement des signaux et des données par Guillaume.

Un cas actuel

Leila Merzak, membre de l'équipe et doctorante en modélisation et traitement du signal, explique que l'un des cas d'utilisation actuels de l'équipe est axé sur le développement de jumeaux numériques pour la prédiction des dommages et l'estimation de l'état de santé des structures mécaniques. Par exemple, dans le cadre de ses recherches doctorales, sur les prothèses de genou.

« Nous combinons des modèles physiques avec des modèles d'IA pour prédire les défauts d'alignement des prothèses de genou. Cela nous permet d'anticiper le desserrage mécanique, qui peut entraîner des réinterventions chirurgicales complexes et coûteuses », explique-t-elle.

À venir : la maintenance prédictive

Célestin Ott, ingénieur rechercheur en modélisation multiphysique au CEA-Leti, explique que l'intégration de jumeaux numériques à une intelligence artificielle basée sur la physique permet une maintenance prédictive plus précise et plus ciblée, en améliorant la fiabilité de la détection des défauts et la prévision de la dégradation.

​« C'est généralement vrai pour les systèmes multi-échelles. Par exemple, au niveau des composants d'un convertisseur de puissance. C'est également beaucoup plus robuste », ajoute-t-il. « La prochaine étape consiste à passer à la maintenance prescriptive, qui consiste à fournir un retour d'information au système sur la base de prévisions, afin d'optimiser sa durée de vie. L'objectif est d'évoluer vers une industrie plus sûre, plus efficace et plus durable. »

​« En attendant les croissants »

Comme toutes les équipes de recherche bien rodées, les membres savent saisir l'occasion de partager un moment d'humour tout en menant des « échanges très constructifs et passionnants », comme les décrit Célestin.

C'est ce qui s'est passé lorsque Guillaume a commandé une fraiseuse pour le laboratoire afin de mener des études expérimentales sur la surveillance de l'état de santé (SoH) des outils dans les machines tournantes, en utilisant des capteurs à ultrasons pour anticiper la dégradation à des fins de maintenance prédictive.

Guillaume - « Elle est arrivée en kit, j'étais donc un peu dépassé par tout ça. »                                                                                                                                                                                                       

Youseff : « Oui, et en plus de ça, tout le monde pariait sur le temps qu'il te faudrait pour assembler ta fraiseuse. »                                                                                                                                                                                       

Liela : « Du coup, on attend toujours tes croissants. »​                                                                                                                                                                                                                     ​                                                                                                           

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