Thématique Pronostic et maintenance prédictive

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Interactions Humains systèmes

Domaine(s) applicatifs(s)

  • Construction 4.0 et ville durable
  • Industrie 5.0

Principales questions de recherche

  • Comment améliorer la précision de la prédiction de la RUL dans un cadre frugal en données ?
  • Comment améliorer l’interprétabilité des modèles de prédiction du RUL ?
  • Comment améliorer l’évolutivité des modèles de prédiction de la RUL, en particulier dans les situations où de grandes quantités de données sont impliquées ou lorsque le modèle doit être mis à jour fréquemment ?

Illustrations de l’activité scientifique

Youness et al., 2023. An Explainable Artificial Intelligence Approach for Remaining Useful Life Prediction. Aerospace, 2023, 10 (5), pp.1-23. hal-04102284

Benatia et al., Toward Smart Alarm Management in Complex Manufacturing Systems: an Embedded Deep Learning Approach. Journal of Expert Systems with Applications.



Barry et al., 2023. Predictive Maintenance for Aircraft Engine: Embracing an Ontological-Data Approach. 20th ACS/IEEE International Conference on Computer Systems and Applicationshal-04369673

Enseignants-chercheurs

  • AHMED-ALI Tarek, HDR
  • BEN AYED Safa
  • BENATIA Amin
  • DAAJI Marwa
  • GUIRAUD Mael
  • HAFSI Meriem
  • LOUIS Anne
  • YOUNESS Genane

Doctorants

  • AYADI Amal, Diagnostic et Pronostic à l’aide de l’IA dans le cadre de la maintenance industrielle, 2024
  • HOSSINI Anas, Modèle formel pour la maintenance prédictive d’un Smart Building, 2025
  • NDAO Lamine, Vers une intelligence artificielle explicable et équitable, 2025
  • BOUALI Rym, Optimal resource planning and location for wildfire risk prevention, 2026