Soutenance de thèse : Julien CHAPELIN
Équipe : CSIP
Date & heure : 18 décembre à partir de 9h. La présentation aura lieu en amphithéâtre 2, à l'IUT de Haguenau, 30 Rue du Maire André Traband, 67500 Haguenau.
Titre : Détection et diagnostic de dérives de processus de production hétérogènes et complexes : proposition d’une approche générique d'intelligence artificielle basée sur l'apprentissage continu
Résumé : Cette thèse s’inscrit dans le contexte de la maintenance prévisionnelle des processus de production hétérogènes, en ciblant trois problématiques scientifiques : la détection des dérives sans besoin de données étiquetées, le diagnostic des dérives à l’aide de méthodes hybrides, et l’intégration de ces activités dans une approche méthodologique adaptable. La première contribution propose, via un logigramme décisionnel, une méthode guidée pour sélectionner les algorithmes d’apprentissage automatique les mieux adaptés aux données via le calcul d’indicateurs. La deuxième contribution présente un diagnostic hybride, combinant classificateurs binaires et arbres de décision enrichis par des connaissances expertes, pour identifier les causes racine des dérives. Enfin, la troisième contribution élabore une approche méthodologique intégrée de détection et diagnostic des dérives de processus intégrant des étapes d’apprentissage continu, pour permettre l’adaptation aux évolutions des processus. Validée sur un processus industriel chez SEW USOCOME, cette approche montre des résultats prometteurs et confirme la pertinence des contributions.
Jury :
Directeurs de thèse :
M. Bertrand ROSE PR, université de Strasbourg
M. Benoît IUNG PR, université de Lorraine
Rapporteurs :
Mme. Aïcha SEKHARI SEKLOULI MCF-HDR, université Lumière Lyon 2
M. François PERES PR, université de Toulouse
Membres du jury :
M. Alexandre VOISIN PR, université de Lorraine
M. Jean-paul CHEMLA MCF, université de Tours
M. Michel BASSET PR, université de Haute-Alsace
M. Olivier JOTZ Invité
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