Pourquoi as-tu choisi de mener cette thèse ? 

J’ai démarré cette thèse au CEMEF en janvier 2024, mais je travaille sur les anévrismes cérébraux depuis 2021. J’ai découvert ce sujet lors d’un trimestre de recherche au CEMEF pendant mon cursus d’ingénieur à Mines Paris – PSL. La bourse ERC (European Research Council) obtenue par mon directeur de thèse Elie Hachem en 2023 (projet CURE) m’a permis d’y revenir et de collaborer avec les médecins de l’hôpital de Nice pour approfondir ces recherches.

À quels besoins répond ton travail de recherche ?

Lorsqu’un anévrisme cérébral (déformation d’une artère cérébrale) est diagnostiqué, l’imagerie médicale ne révèle que sa géométrie. Or, sa rupture dépend fortement de l’écoulement sanguin dans l’artère. Comment alors choisir le traitement adapté sans information sur la cause de cette rupture ?

Quels verrous scientifiques cherches-tu à lever ?

Il est aujourd’hui possible de simuler l’écoulement sanguin dans un anévrisme par des modèles de physique numérique. Mais ces simulations, très fidèles à la réalité, demandent une expertise et une capacité de calcul incompatibles avec la routine hospitalière. Les médecins ont besoin d’une méthode plus rapide et agile que ces simulations, qui restent un outil de recherche très puissant. Mes travaux tentent de développer et d’entraîner des modèles d’IA pour remplacer ces simulations numériques.

Quelles compétences mobilises-tu ?

Avec l’équipe de l’ERC Cure, je développe des modèles basés sur les récents Graph Neural Networks. Entraînés sur des simulations d’écoulement sanguin dans des artères de patients, ils reproduisent le comportement du sang bien plus rapidement que les méthodes traditionnelles. Je conçois une architecture adaptée aux anévrismes cérébraux pour obtenir un outil de prédiction réaliste, robuste et rapide. Ces travaux mobilisent data science, mécanique des fluides et physique numérique.

Quoi de prévu après la thèse ?

Me reposer et voyager pour faire une pause après ces 3 années intenses, et prendre un peu de recul ! J’espère ensuite revenir au monde de la médecine digitale, par la recherche ou l’industrie.

Des conseils pour les camarades ?

Chaque thèse est différente, ce qui m’a permis d’avancer et de rester engagé dans ma thèse depuis 2 ans est que le sujet me motive ! Même s’il évolue évidemment au cours d’une thèse, je trouve qu’il est important d’être inspiré par ce que l’on cherche à accomplir par son travail.

Pourquoi as-tu choisi de mener cette thèse ?

Je suis venu de Lisbonne pour faire une thèse en IA appliquée à la santé cardiaque. Le projet proposé par mon encadrant, Maxime Sermesant, correspondait parfaitement à ce que je cherchais : je pouvais approfondir mes compétences en IA et aussi mieux comprendre les enjeux liés aux arythmies. En même temps, j’ai toujours cherché à collaborer avec des entreprises pour orienter mes travaux de recherche, et Maxime m’a donné cette opportunité !

À quels besoins répond ton travail de recherche ?

Le projet le plus important de ma thèse vise à rendre la défibrillation plus accessible et plus intelligente. En collaboration avec la start-up Inn’Pulse et l’Institut 3IA Côte d’Azur, je développe des modèles d’IA “frugaux”, c’est-à-dire compacts, rapides et économes en énergie, sans compromettre leur performance. Aussi, grâce au soutien de Caroline Stehlé, ingénieure 3IA Techpool, nous avons réussi à déployer des modèles capables d’analyser les signaux cardiaques en temps réel sur de petits microcontrôleurs, avec une précision élevée et une faible consommation d’énergie.

Quels verrous scientifiques cherches-tu à lever ?

Je cherche principalement à optimiser la taille des modèles d’IA tout en gardant leur capacité de détection d’un arrêt cardiaque. Chaque signal cardiaque est unique, ce qui demande une certaine robustesse et capacité de généralisation de l’algorithme. Je travaille aussi sur l’explicabilité pour mieux comprendre les prédictions du modèle, essentiel dans le domaine médical. Et enfin, comme preuve d’opération, le déploiement embarqué de ces modèles, ce qui impose de contraintes de latence et de conformité avec les normes internationales.

Pourquoi as-tu choisi de mener cette thèse ?

Mon choix s’est fait à l’issue de mon stage de fin d’études à TotalEnergies sur un sujet proche. Les résultats encourageants obtenus ont révélé de nombreuses limites scientifiques et méthodologiques qui méritaient d’être explorées en profondeur. Le cadre CIFRE offrait l’opportunité idéale : travailler sur des problématiques concrètes liées au photovoltaïque chez TotalEnergies tout en bénéficiant d’un encadrement scientifique de haut niveau au centre O.I.E. de Mines Paris- PSL. Cette double dimension industrielle et académique correspondait bien à mon souhait pour mon projet doctoral.

À quels besoins répond ton travail de recherche ?

La production photovoltaïque dépend fortement de l’éclairement solaire au sol, lui-même très sensible à la présence et à la dynamique des nuages, qui induisent des variations rapides et localisées, difficiles à anticiper. Pour un acteur comme TotalEnergies, mieux caractériser et prévoir cette variabilité à court terme (quelques heures) constitue un enjeu opérationnel important – non pris en compte par les modèles météorologiques classiques – afin d’améliorer la fiabilité des prévisions de production, d’optimiser le pilotage des moyens de stockage et de flexibilité, et d’appuyer des décisions plus cohérentes sur les marchés de l’électricité. Mon travail vise à développer des méthodes plus précises et physiquement consistantes pour répondre à ces besoins.

Quels verrous scientifiques cherches-tu à lever ?

Le défi central est la caractérisation en temps réel de la géométrie des nuages à fine résolution spatiale et temporelle, qui conditionne directement l’éclairement au sol. Les observations disponibles (images satellitaires et caméras au sol) sont partielles, hétérogènes et indirectes. Mon travail consiste à développer des méthodes de fusion de ces sources d’information afin de reconstruire la structure tridimensionnelle des nuages et de quantifier leur impact radiatif.

Pourquoi as-tu choisi de mener cette thèse ?

À la fin de mon cursus d’ingénieur, j’ai beaucoup hésité entre chercher un poste d’ingénieur immédiatement ou poursuivre en thèse. Il y a beaucoup d’arguments et de contre-arguments, mais ce qui a achevé de me convaincre c’est lorsque des anciens m’ont expliqué à quel point il était difficile de commencer une thèse plus tard. J’ai donc saisi cette opportunité comme une aventure de recherche de trois ans où je me passionne sur un sujet scientifique avec des libertés et des opportunités qui sont bien plus rares dans l’industrie.

À quels besoins répond ton travail de recherche ? 

Ma thèse se déroule dans le cadre des réacteurs à sels fondus de génération IV. Pour mettre en place la filière, Orano doit entre autres synthétiser des sels de combustible radioactif dans un four industriel. Le moindre essai avec ces matières premières est extrêmement coûteux. Pour contourner ce problème, mon rôle est de simuler sur ordinateur ce procédé pour identifier les paramètres optimaux en amont des expérimentations.

Quels verrous scientifiques cherches-tu à lever ?

Les principales difficultés de ce genre de simulation sont les interactions entre les différentes physiques (mécanique des grains, mécanique des fluides, transferts thermiques et chimiques), mais surtout l’échelle de taille. La méthode DEM (Discrete Element Method) permet de simuler au maximum dix millions de particules alors que le procédé fait réagir une poudre qui en contient des dizaines de milliards. Il est impossible de simuler le procédé complet, mon rôle est donc de chercher des méthodes de simplification tout en restant le plus précis possible.