Contexte : L'électrolyse de l'eau par membrane à électrolyte polymère (PEMWE) est largement considérée comme la technologie la plus prometteuse pour la production d'hydrogène à partir de sources renouvelables. Cependant, l'évaluation de la durabilité des systèmes PEMWE reste un défi important, bien qu'elle soit extrêmement utile pour les développeurs et les opérateurs. Les tests de stress accélérés (AST) sont considérés comme des outils efficaces pour étudier les mécanismes de dégradation, réduire la durée des tests et les cycles de développement, et fournir des orientations pour la conception des électrolyseurs et le fonctionnement des systèmes. Cela dit, la conception de protocoles AST fiables est loin d'être triviale, car la dégradation des performances des systèmes PEMWE implique de multiples composants et des processus multi-physiques et physico-chimiques complexes. Le projet ANR PEPR « ASTERHYX » rassemble l'expertise de laboratoires de premier plan spécialisés dans les essais et l'analyse des systèmes PEMWE, avec pour objectif de développer des protocoles AST en combinant des expériences multi-échelles ciblées et des approches de modélisation avancées.

Le poste de doctorant s'inscrira dans le cadre du projet ASTERHYX et contribuera à l'ensemble du cycle de développement AST, depuis les essais PEMWE initiaux à long terme jusqu'à l'analyse des données et la modélisation de la dégradation, en passant par la conception des protocoles AST.

Institut d'accueil :
L'Institut FEMTO-ST qui est l'un des plus grands laboratoires d'ingénierie labellisés par le CNRS en France. Les installations expérimentales de pointe européennes sont fournies en partie par le CNRS FCLAB (https://www.fclab.fr/). L'encadrement
de la thèse se fera en collaboration avec le CEA-LITEN, des périodes d'échanges entre ces deux laboratoires doivent donc être envisagées.

Profil souhaité :
Les candidats doivent être titulaires d'une maîtrise. Les candidats doivent posséder une expertise dans la caractérisation, la modélisation et l'analyse de dispositifs physiques, de préférence des dispositifs électrochimiques (tels que les piles à combustible, les batteries et les électrolyseurs). Une expérience de la conception, de l'automatisation et des essais de systèmes de piles à hydrogène ou d'électrolyseurs sera un avantage significatif. De solides connaissances en matière d'analyse de données et de modélisation (par exemple, analyse numérique, techniques d'apprentissage automatique) seraient appréciées. La capacité à travailler en équipe est essentielle. Un très bon niveau d'anglais est obligatoire

Contact: 

daniel.hissel@univ-fcomte.fr

gareth.keeley@cea.fr

+ d'infos :

phd_thesis_asterhyx_femto-st.pdf

Contexte : Contrairement aux nouveaux véhicules légers routiers, pour lesquels des normes obligatoires d'émissions de dioxyde de carbone (CO2) sont en vigueur dans l'Union Européenne (UE) depuis une décennie, les normes d'émissions de CO2 pour les nouveaux Véhicules Lourds Routiers (VLR) n'ont été adoptées qu’en 2019. Ce retard est principalement dû à des exigences plus strictes pour remplacer les VLR à moteur diesel, notamment en termes de durée de vie, d’autonomie ou de temps de ravitaillement. Aujourd’hui, un déploiement rapide de nouveaux types de VLR est nécessaire afin de réduire l’empreinte écologique du transport. Pour y parvenir, l’UE vise à mettre en circulation des véhicules zéro émission utilisant des batteries ou des piles à hydrogène.

Objectifs de la thèse : La thèse vise à développer une méthode générique pour mettre à l'échelle les systèmes de piles à combustible mono et multi-stacks. Les lois de mise à l’échelle seront établies pour des propriétés pertinentes, telles
que les pertes, ainsi que pour les paramètres des composants, en tenant compte des différentes surfaces actives. Cela sera réalisé en utilisant le formalisme de la Représentation Énergétique Macroscopique (REM) afin de
développer des lois innovantes permettant de redimensionner les composants de référence, sans avoir à recommencer les étapes de conception, souvent longues. [...]

Environnement de travail :

Le L2EP (Laboratoire d’Électrotechnique et d’Électronique de Puissance, ULR 2697, https://l2ep.univ-lille.fr) regroupe environ 100 chercheurs, dont 36 enseignants-chercheurs et 42 doctorants, spécialisés dans les systèmes électriques innovants. Son équipe commande est reconnue internationalement pour la gestion énergétique des véhicules électrifiés. Depuis 1990, cette équipe a développé plusieurs méthodologies génériques, notamment le formalisme graphique REM (Représentation Énergétique Macroscopique). La REM est aujourd’hui enseignée à l’international, et une école d’été annuelle lui est consacrée (www.emrwebsite.org). Une plateforme scientifique de 150 m² est dédiée à la validation de nouveaux concepts de véhicules électrifiés, allant des sous-systèmes aux véhicules complets, afin de développer des solutions de transport plus efficaces et moins polluantes (https://ev-platform.univ-lille.fr/). L’institut FEMTO-ST (Franche-Comté Électronique Mécanique Thermique et Optique – Sciences et Technologies, CNRS UMR 6174, https://www.femto-st.fr) est un laboratoire de recherche commun regroupant plusieurs disciplines des sciences de l’ingénieur à travers ses 7 départements, dont le département Énergie. vec 130 membres, ce département est fortement impliqué dans la recherche sur l’énergie hydrogène, en vue de concevoir, évaluer, développer et intégrer des systèmes exploitant ce vecteur énergétique pour des applications stationnaires et embarquées, tout en intégrant les dimensions humaines et sociales.  Les deux laboratoires, et en particulier les chercheurs impliqués dans ce projet, disposent d’une expertise reconnue dans le domaine, comme en témoignent leurs publications directement liées au sujet.

Contact: 

walter.lhomme@univ-lille.fr ; elodie.pahon@utbm.fr; samir.jemei@univ-fcomte.fr

 

+ d'infos :

offre_these_femto-l2ep.pdf

Au sein du département mécanique appliquée de l’Institut FEMTO-ST, l’équipe Biomécanique des Tissus mous a développé des méthodes d’analyse et d’identification des paramètres mécaniques in vivo en fonction de la variabilité intrinsèque des tissus et des conditions expérimentales des mesures disponibles [Elouneg, 2021, 2022]. L’équipe développe également des solutions expérimentales pour mesurer les performances mécaniques des tissus mous.

Profil demandé : Ingénieur ou Master en mécanique – Compétences en modélisation et simulation mécanique et mécanique expérimentale
Financement : Union européenne
Dossiers de candidature : CV, lettre de motivation résultats académiques Licence et Master et recommandation à envoyer pour le 15 juin 2025 à l’adresse mail suivante :
arnaud.lejeune@univ-fcomte.fr
Début du contrat : 1er Octobre 2025
Salaire mensuel brut : selon les règles de Horizon Europe

Contact: 

emmanuelle.jacquet@femto-st.fr

+ d'infos :

phd-sujet_pelvidic-femto-st_fr-eng.pdf

Contexte : Après la révolution numérique déclenchée par l'IA générative basée sur les grands modèles de langage (LLM) [1] et initiée par OpenAI et son chatbot ChatGPT, les agents d'IA [2] devraient être la prochaine grande technologie de l'IA et, selon Gartner, la technologie la plus en vogue en 2024. Les agents d'IA sont également basés sur les LLM, mais ils ont plus de capacités telles que la prise de décision, la résolution de problèmes, l'interaction avec des environnements externes et l'exécution d'actions. Contrairement aux LLM, la réponse des agents d'IA n'est pas limitée par les données utilisées pour les former. Pour répondre à des demandes complexes pour lesquelles ils ne disposent pas d'une base de connaissances complète, les agents d'intelligence artificielle peuvent décomposer les tâches et créer un flux de travail composé de sous-tâches spécifiques. Ces sous-tâches peuvent être résolues à l'aide d'outils externes que l'agent d'IA peut appeler. Ces outils peuvent être des ensembles de données externes, des recherches sur le web, des API, des modèles d'IA spécialisés et même d'autres agents d'IA. Après chaque sous-tâche, l'agent peut mettre à jour sa base de connaissances, réévaluer son plan d'action et le modifier si nécessaire. En outre, les agents d'intelligence artificielle peuvent améliorer leur raisonnement et leur précision en tirant des enseignements du retour d'information fourni par d'autres agents d'intelligence artificielle et par des humains. Ils pourront ainsi mieux aligner leurs résultats sur les objectifs visés par les utilisateurs et éviter de répéter les mêmes erreurs en stockant les solutions aux obstacles précédents dans une base de connaissances.[...]

Les approches proposées dans cette thèse de doctorat seront appliquées à l'autorisation préalable dans le cadre de l'assurance maladie. Elle représente une charge administrative importante pour les prestataires de soins de santé, entraînant des retards dans la prise en charge des patients, une augmentation des coûts opérationnels et un épuisement professionnel des cliniciens.

Les processus de pré-autorisation des assurances de soins de santé souffrent de plusieurs problèmes critiques :
- L'examen manuel des dossiers des patients et des polices d'assurance, qui prend beaucoup de temps et crée d'importants goulots d'étranglement.
- Interprétation incohérente des critères de couverture par les examinateurs, ce qui entraîne des problèmes systémiques nécessitant des réformes internes et des programmes de formation améliorés.
- Des taux d'erreur élevés dans la documentation clinique et le codage, que des systèmes automatisés tels qu'InsightRT se sont révélés capables de réduire en s'intégrant aux dossiers médicaux électroniques [3].
- Les retards dans les soins aux patients dus aux délais de traitement administratif, les cabinets d'orthopédie constatant des délais d'approbation moyens de plus de 30 jours pour des procédures telles que les arthroplasties totales de la hanche et du genou [4]. Ces difficultés se traduisent par un gaspillage administratif annuel d'environ 31 milliards de dollars dans le seul système de santé américain (American Medical Association, 2023), 92 % des médecins déclarant que les processus de préautorisation ont un impact négatif sur les résultats cliniques des patients.

Date limite de candidature : 12/05/2025
Date de début : 01/10/2025
Salaire brut : 2200 €

Contact: 

raphael.couturier@univ-fcomte.fr

jean-claude.charr@univ-fcomte.fr

+ d'infos :

sujet_de_these.pdf

Contexte : La pollution de l’air représente un risque environnemental majeur pour la santé et l’on estime qu’à l’échelle mondiale, elle est à l’origine d’environ deux millions de décès prématurés par an. Le contrôle de l’environnement nécessite la mesure de différentes espèces de gaz et particules. Il ne peut dont pas être effectué par un seul capteur mais un ensemble de capteurs spécifiques et sélectifs.
Notre environnement est constitué de nombreuses particules micro et nanométriques en suspension dans l’air pouvant entraîner des conséquences plus ou moins importantes pour la santé. Cela peut se traduire par une intoxication dans le cas du monoxyde de carbone ou par des problèmes pulmonaires dans le cas du formaldéhyde, classé comme gaz cancérigène pour l’homme par l’Agence Internationale de Recherche sur le Cancer (IARC).[...]

Description du travail de thèse et intégration dans le projet général :
Le sujet proposé consiste à étudier et développer de nouveaux dispositifs à base de substrats piézoélectriques POI (Piezoelectric-on-Insulator) de manière à détecter précisément les particules fines présentes dans l’environnement et permettre le nettoyage de la surface après encrassement.

Ce travail sera principalement réalisé dans le département Temps-Fréquence de l’institut FEMTO-ST sous la direction principale de Virginie Blondeau-Patissier, secondée par Thomas Baron et Sylvain Ballandras (entreprise SOITEC).

Contact: 

virginie.blondeau@femto-st.fr

+ d'infos :

proposition_de_these_de_doctorat_poi_avril_2025.pdf