Conception d’une architecture système pour le rétrofit électrique de véhicules post-2018

UNIVERSITÉ GUSTAVE EIFFEL; Champs-sur-Marne; Sur place; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

L'UNIVERSITÉ GUSTAVE EIFFEL propose une thèse en systèmes embarqués visant à développer une architecture modulaire pour le rétrofit électrique des véhicules. Le projet, en partenariat avec SANCEV, se concentre sur la préservation des fonctions critiques tout en intégrant des solutions innovantes comme l'intelligence artificielle. Ce doctorat offre des opportunités de collaboration entre le monde académique et industriel, visant des résultats concrets applicables.

Qualifications

• Expérience en systèmes embarqués et rétrofit électrique requise.
• Capacité à modéliser des architectures temps réel et à valider par simulation.
• Connaissances en IA pour détection de défaillances appréciées.

Responsabilités

• Concevoir une architecture système embarquée modulable pour véhicules électriques.
• Valider l'architecture par simulation et modélisation des dépendances critiques.
• Explorer l'utilisation de l'IA pour détection d'anomalies dans les systèmes intégrés.

Connaissances

Analyse

Modélisation

Ingénierie des systèmes

Intelligence artificielle

Formation

Doctorat en Ingénierie ou domaine similaire

Description du poste

La conversion de véhicules thermiques en véhicules électriques (rétrofit)

• soulève de nouveaux défis techniques et scientifiques, en particulier liés à l’adaptation des architectures électroniques embarquées (E / E) existantes. Ces architectures, souvent complexes et distribuées, intègrent des fonctions critiques telles que les systèmes d’aide à la conduite (ADAS), la communication inter-modules (bus CAN, Ethernet TSN), et des unités de contrôle (ECU) étroitement liées à la motorisation d’origine.

L’objectif de cette thèse est de concevoir une architecture système embarquée modulaire et temps réel, capable de maintenir les fonctionnalités critiques d’un véhicule lors de sa conversion à une motorisation électrique. Il s’agira notamment de :

• Identifier les dépendances entre les unités de contrôle et le groupe motopropulseur initial ;
• Modéliser et analyser l’architecture embarquée du véhicule (topologie réseau, ordonnancement des tâches, contraintes temps réel) ;
• Proposer une nouvelle architecture logicielle et matérielle compatible avec la motorisation électrique, tout en garantissant la continuité fonctionnelle, la sûreté de fonctionnement et le respect des contraintes temps réel ;
• Valider cette architecture par simulation, en conditions normales et dégradées ;
• Explorer l’apport de l’intelligence artificielle pour la détection de défaillances dans un système embarqué rétrofité.

La thèse est réalisée dans le cadre d’un partenariat industriel-académique, avec un fort ancrage applicatif, et une volonté d’aboutir à des résultats exploitables sur des cas concrets.

Verrous scientifiques

Cette thèse s’attaque à plusieurs verrous scientifiques majeurs liés à l’adaptation des systèmes embarqués automobiles dans un contexte de rétrofit électrique :

• Absence de spécifications complètes sur l’architecture embarquée des véhicules modernes, rendant complexe l’identification des dépendances critiques entre les modules.
• Maintien des fonctionnalités ADAS et du comportement attendu des ECUs, sans la présence du moteur thermique d’origine.
• Garantie des propriétés temps réel dans un système embarqué hétérogène, distribué et soumis à des contraintes strictes (ordonnancement, latences, priorités, communication critique).
• Validation fonctionnelle et temporelle par simulation, en l’absence de documentation constructeur, nécessitant la reconstruction de modèles réalistes.
• Évaluation de l’intégration de solutions à base d’IA (détection d’anomalies, surveillance) dans un système contraint en ressources et en sûreté de fonctionnement.

Caractère innovant

Cette thèse propose une approche inédite pour adapter une architecture embarquée automobile à une motorisation électrique, tout en préservant les fonctions critiques (ADAS, sécurité) dans un contexte temps réel.

Elle se distingue par l’analyse fine des dépendances ECU / motorisation, la modélisation sans accès aux spécifications constructeur, et l’exploration de l’IA pour la détection de défaillances dans un système rétrofité.

Résultats attendus et valorisation

Cette thèse a pour ambition de produire à la fois des résultats scientifiques originaux et des retombées concrètes pour l’industrie du rétrofit électrique.

Les résultats attendus incluent :

• La conception d’une architecture système embarquée, modulaire et temps réel, compatible avec une motorisation électrique et capable de maintenir les fonctions critiques du véhicule, telles que les systèmes ADAS, les communications et la sécurité.
• La modélisation fine des flux de données, des tâches logicielles et des contraintes temporelles dans un système embarqué rétrofité.
• Le développement d’outils de simulation pour évaluer la robustesse, la réactivité et la fiabilité de l’architecture, y compris dans des scénarios dégradés.
• Une étude exploratoire sur l’intégration de méthodes d’intelligence artificielle pour la détection de défaillances dans des systèmes embarqués soumis à des contraintes fortes.

La valorisation des travaux reposera sur :

La publication des résultats dans des conférences et revues scientifiques internationales de référence dans les domaines des systèmes embarqués, du temps réel et de l’architecture automobile (RTSS, RTNS, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Real-Time Systems Journal).

Encadrement de la thèse

La thèse sera dirigée par le Professeur Abderrezak Rachedi, en collaboration avec Mourad Dridi, co-encadrant académique, et l’entreprise SANCEV, partenaire industriel du projet.

Mourad Dridi est enseignant-chercheur à ESIEE Paris (Université Gustave Eiffel) et membre de l’équipe LRT du laboratoire LIGM. Ses travaux de recherche portent principalement sur l’analyse et l’ordonnancement des systèmes temps réel déployés sur architectures multiprocesseurs, ainsi que sur l’intégration de l’intelligence artificielle dans les systèmes embarqués.

Le projet bénéficie du soutien actif de SANCEV, entreprise innovante spécialisée dans le rétrofit électrique, qui assure le financement de la thèse dans le cadre d’un contrat CIFRE. Ce dispositif permet une collaboration étroite entre le monde académique et industriel, en garantissant la transférabilité et l’exploitation concrète des résultats sur des cas d’usage réels.

Le doctorant bénéficiera d’un encadrement scientifique partagé entre le laboratoire et l’entreprise. Les Work Packages (WP) sont répartis entre les deux entités selon leur expertise respective.

Les WP orientés modélisation, simulation, et validation temps réel seront encadrés par l’équipe académique.

Les WP à forte dimension terrain, architecture véhicule, et instrumentation seront encadrés par un référent dédié côté entreprise, désigné comme encadrant industriel, qui assurera un suivi régulier du doctorant sur ces aspects.

Le doctorant effectuera des séjours réguliers au sein du laboratoire pour les phases scientifiques, et disposera d’un accès aux plateformes techniques de SANCEV pour les expérimentations nécessaires au projet.

Cette organisation garantit un encadrement équilibré, structuré et appliqué, propice à la réussite du projet et à la valorisation des résultats dans les deux sphères, académique et industrielle

• Le rétrofit électrique désigne la conversion d’un véhicule thermique (essence ou diesel) en véhicule % électrique, en remplaçant le moteur à combustion et ses composants associés (réservoir, échappement, etc.) par un groupe motopropulseur électrique (moteur électrique, batteries, convertisseurs…). L’objectif est de prolonger la durée de vie des véhicules existants tout en réduisant leur impact environnemental, en conformité avec les objectifs de transition énergétique et les restrictions de circulation en zones urbaines.

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Pour Le • champs sur marne, Ile-de-France, FR