Prédiction du vieillissement des batteries par l’IA

Pour répondre aux enjeux climatiques, la transition vers des énergies renouvelables et la décarbonation des transports sont incontournables, avec un rôle central dévolu à la mobilité électrique et aux batteries lithium-ion. Le vieillissement des batteries est un phénomène complexe, influencé par un grand nombre de facteurs, et nécessite des modèles robustes pour prédire et optimiser leur utilisation. Les travaux de thèse de Quentin Mayemba ont abouti à un modèle innovant de machine learning généraliste capable de s’adapter à divers jeux de données pour prédire le vieillissement des batteries. Ces contributions, d’une grande valeur pour la communauté scientifique, fournissent des outils solides et des perspectives nouvelles pour le développement de méthodologies adaptées à l’étude des batteries lithium-ion.