Vers un capteur virtuel certifiable : évaluation ingénieure, robustesse globale et locale

by Justin Reverdi

Monday Jun 2, 2025, 2:00 PM → 5:00 PM Europe/Paris

C002 (ENSEEIHT (N7))

https://inp-toulouse-fr.zoom.us/j/99080410880

Cette thèse CIFRE s’inscrit dans le cadre d’une collaboration entre le laboratoire ANITI et l’entreprise LIEBHERR Aerospace Toulouse, spécialisée dans la conception de systèmes d’air pour l’aéronautique. Les travaux ont porté sur le développement d’un capteur virtuel embarquable, reposant sur des techniques modernes de machine learning. L’intégration de telles approches dans un contexte critique soulève d'importantes questions de sécurité.

Afin de renforcer la fiabilité de ce capteur virtuel, trois axes de recherche ont été explorés :

1. Validation empirique du comportement dynamique du capteur, pour appuyer sa capacité à être utilisé dans la logique de contrôle du système.

2. Intégration de connaissances physiques dans les modèles d’apprentissage afin d'assurer leur cohérence même en présence de données anormales.

3. Contrainte de continuité Lipschitz sur les modèles, permettant de contrôler leur sensibilité aux perturbations en entrée. Ce dernier aspect a été approfondi dans le cadre des Random Features pour l’approximation des méthodes à noyaux.

Ces travaux contribuent à rapprocher les performances de l’apprentissage automatique des exigences de fiabilité propres au domaine aéronautique.