ERC Consolidator Grant pour Ludovic Chamoin

En quoi consiste ce projet DREAM-ON ?

L’acronyme « DREAM-ON » est issu du titre du projet « Structural damage: robust, real-time, and data-driven adaptive modeling for online control ». Il a pour ambition d’aller des matériaux intelligents vers les structures mécaniques intelligentes, connectées, capables de contrôler en ligne leur état de santé et de s’adapter de façon autonome pendant leur utilisation.

Développer des structures mécaniques connectées et autorégulées

Les structures ciblées dans ce projet sont celles en béton ou en matériaux composites, subissant des phénomènes d’endommagement pouvant conduire à leur arrêt voire leur destruction.
La supervision de telles structures mécaniques est un véritable challenge, notamment par la complexité des phénomènes physiques étudiés (localisés, non-linéaires, multi-échelles, multi-physiques), impliquant une difficulté d’interprétation des informations issues de capteurs, de prédiction du comportement structural, et de commande. Elle l’est aussi par le besoin de prise de décision en temps réel et de façon fiable, tout cela dans un contexte incertain.

Cette interaction dynamique entre la structure réelle et un simulateur virtuel (jumeau numérique) vise ainsi à tirer bénéfice de toute la connaissance disponible sur la structure et la physique qui la décrit afin de détecter les endommagements suffisamment tôt, faire un diagnostic précis (au plus proche du réel), et anticiper la décision à prendre qui est la plus adaptée à la situation.
Pour permettre un dialogue performant entre le système physique et son jumeau numérique, en étant compatible avec les contraintes de temps réel et de robustesse, une méthodologie pluridisciplinaire sera suivie. Elle mobilisera des compétences diverses mêlant la mécanique expérimentale, la modélisation, les méthodes numériques, et les sciences informatiques.
Elle sera ciblée sur l’assimilation de données efficace, la modélisation adaptative permettant une simulation juste au juste coût, et la synthèse de commande garantie. Elle utilisera en particulier les outils de l’intelligence artificielle (IA), couplés à une connaissance a priori de la physique des phénomènes mis en jeu, afin d’enrichir efficacement les modèles par les données.
La méthodologie sera implémentée et testée dans une plateforme informatique dédiée, puis validée sur une expérience représentative et originale (preuve de concept) qui visera à préserver l’intégrité d’une structure réelle sous chargement contrôlé.

Quelles seront les retombées de ce projet ?

De fortes retombées scientifiques et industrielles sont attendues pour le contrôle santé des structures mécaniques. Ce besoin de contrôle en ligne est essentiel dans plusieurs secteurs industriels tels que le transport ou l’énergie, pour plus de fiabilité mais aussi plus de performance, avec une maintenance optimisée et une capacité à fonctionner en mode dégradé.

Les avancées du projet pourront aussi bénéficier à un large spectre de domaines de l’ingénierie, tels que la fabrication (contrôle des procédés) ou la biomédecine, ouvrant de nouvelles perspectives pour la conception de systèmes modernes et autorégulés.
Le projet aura aussi un impact sur la pédagogie, avec l’émergence de nouvelles démarches scientifiques qui pourront être enseignées aux étudiants, futurs chercheurs ou ingénieurs.

ERC Consolidator Grant

L'ERC finance l'excellence scientifique à la frontière des connaissances. C'est un programme "scientifique blanc" dédié à la recherche exploratoire, dont l'unique critère de sélection est l'excellence scientifique.

Le programme ERC (European Research Council) propose 4 types de bourses individuelles :

• Starting Grant, pour les jeunes chercheurs - 2 à 7 ans après la thèse (jusqu’à 1,5 million d’euros) ;
• Consolidator Grant, pour les chercheurs - 7 à 12 après la thèse (jusqu’à 2 millions d’euros) ;
• Advanced Grant, destiné aux chercheurs confirmés (jusqu’à 2,5 millions d’euros) ;
• Proof of Concept, bourse d’aide à la valorisation, réservée aux lauréats ERC.

Ludovic Chamoin

Ludovic Chamoin est professeur des universités au département de Génie mécanique et responsable de l’équipe « Contrôle, Adaptation et Validation des modèles » au laboratoire de Mécanique et Technologie (LMT) à l’ENS Paris-Saclay.

Membre junior de l'Institut Universitaire de France (promotion 2019), il a reçu de nombreuses distinctions dont le prix John Argyris (2008), la médaille Robert J. Melosh (2008) et le prix de thèse de l’association CSMA (2007).

Il a donné plusieurs conférences plénières/semi-plénières prestigieuses, notamment au congrès mondial de mécanique numérique WCCM (2020), à la conférence internationale ADMOS (2017), ou au Collège de France (2014).

Il est membre élu du Conseil Scientifique de l’ENS Paris-Saclay, membre du conseil de l’Ecole Doctorale SMEMAG (Université Paris-Saclay), et a été Président de la section « Junior » (jeunes chercheurs) de l’association française de mécanique numérique CSMA et responsable français au comité européen « ECCOMAS Young Investigators » jusqu’en 2020.