Analyse topologique des données pour l’identification des régimes de fonctionnement d’un procédé indust

Sujet de thèse : Le procédé industriel de recyclage des combustibles nucléaires usés comporte plusieurs phases clés, mécaniques et physico-chimiques. Le pilotage industriel de chaque étape du procédé repose sur des données et mesures multivariées. L’enjeu industriel est de mieux distinguer les régimes nominaux, transitoires, dégradés ou précurseurs de disfonctionnements, afin d’améliorer l’aide à la conduite, la robustesse du procédé et l’exploitation des historiques de production. L’objectif de cette thèse est de développer une méthodologie d’analyse topologique des données, fondée sur l’homologie persistante, les signatures topologiques de séries temporelles multivariées et les graphes de type Mapper, pour identifier, représenter et interpréter les régimes de fonctionnement d’un procédé. Contexte : Les travaux de recherche seront réalisés à au laboratoire Painlevé (UMR CNRS 8524) en partenariat avec Orano. Ils feront appel aux compétences complémentaires des équipes 'Arithmétique et géométrie algébrique' et 'Probabilités, statistique'. Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.