Stockage électrochimique de l’énergie: Augmentation de la capacité de stockage des batteries à flux redox organiques
Cette thèse porte sur l’augmentation de la capacité de stockage des batteries à flux redox organiques grâce à des booster à bases de polymères redox. Pour cela l’étudiant travaillera dans un environnement motivant et international à la synthèse de polymères redox et à leur étude électrochimique. L’étudiant participera également à l’intégration des booster développés dans des démonstrateurs. Ce travail sera réalisé à l’interface entre les laboratoires de recherches fondamentales et appliqués du CEA de Grenoble, l’étudiant aura accès à l’ensemble des deux laboratoires et à leurs moyens de caractérisations. Ce projet sera développé en partenariat avec des laboratoires de l’université de Rennes et d’Amiens et pourra échanger avec les autres étudiants travaillant sur le projet.
Co-conception de convertisseurs intégrés ultra-compacts exploitant des micro-batteries tout solide
L’amélioration des performances des systèmes de conversion d’énergie DC-AC ou AC-DC est un enjeu majeur pour réduire la masse des dispositifs, prolonger leur autonomie et améliorer leur compacité. Ce projet de thèse vise à explorer de nouvelles topologies de convertisseurs intégrés innovants en s’appuyant sur un composant émergent : la micro-batterie tout solide.
Après une phase d’analyse système sur deux cas d’application représentatifs — l’un en conversion AC-DC, l’autre en DC-AC — le doctorant identifiera la topologie de conversion la plus adaptée pour des puissances de l’ordre du milliwatt. Cette topologie sera co-optimisée avec une matrice de micro-batteries tout solide disponible, afin de tirer pleinement parti des caractéristiques de ces composants. Le candidat mènera ensuite la conception du circuit, sa fabrication éventuelle et la validation expérimentale de l’approche.
Encadrée par Gaël Pillonnet (CEA-Leti) et Patrick Mercier (University of California), cette thèse s’inscrit dans un environnement de recherche de pointe sur les circuits intégrés pour la gestion de l’énergie (PMIC). Le projet comporte une forte dimension applicative, centrée sur la co-optimisation entre l’électronique de puissance et les composants de micro-stockage dans des dispositifs ultra-compacts, dédiés à l’actionnement de micromoteurs ou à la micro-alimentation à partir du secteur.
Rejoindre notre équipe, c’est participer au développement de technologies de rupture ayant un fort impact potentiel dans les domaines de la santé, de la défense ou de la maintenance prédictive.
Approches anisotropes en traitement du signal sur graphe. Application aux réseaux de neurones sur graphe.
Le traitement du signal sur graphe repose sur les propriétés d'un opérateur élémentaire généralement associé à une notion de marche aléatoire / processus de diffusion. Une limite de ces approches est que l'opérateur est systématiquement isotrope, propriété qui est transmise à toute notion de filtrage basée dessus. En traitement du signal multidimensionnel (images, vidéo, etc), on utilise au contraire énormément les filtres non-isotropes (voire qui ne prennent en compte qu'une seule direction) ce qui augmente très fortement les possibilités. Ces filtres non-isotropes sont en particulier l'élément de base des réseaux de neurones convolutionnels dont on se doute qu'ils seraient moins performants avec uniquement des filtres isotropes (i.e. réponse impulsionnelle à symétrie circulaire/sphérique). L'isotropie des filtres est à l'heure actuelle aussi considérée comme un frein majeur à l'expressivité des réseaux de neurones convolutionnels sur graphe, qui pourrait être levé à l'aide de constructions non-isotropes de traitement du signal sur graphe. Au-delà des graphes homogènes, les opérateurs utilisés pour le traitement du signal ou les réseaux de neurones sur des graphes bipartites ou plus généralement hétérogènes ont aussi cette propriété d'isotropie où les voisins d'un nœud sont traités de manière identique. Bien qu'il n'y ait pas cette fois de lien évident avec des approches classiques, la notion d'opérateur anisotrope ou directionnel semble là aussi pertinente pour différencier le traitement selon les multiples facettes qui peuvent contribuer à une relation donnée.
Pour aborder la notion de directionnalité dans les graphes, on s'appuiera notamment sur le fait qu'un graphe peut bien souvent être vu comme la discrétisation d'une variété Riemanienne. On étudiera aussi une extension aux graphes bipartites, qui présentent des similarités avec une relation entre deux variétés, ainsi qu'aux graphes hétérogènes qui sont formés de plusieurs relations. Des applications aux réseaux de neurones sur graphes seront envisagées afin d'explorer le gain de flexibilité apporté par la directionnalité.
Réduire la fracture entre spécification expressive et vérification efficace pour l'apprentissage automatique
La vérification formelle de réseaux de neurones se heurte à une double tension entre d’une part,
la capacité à exprimer des spécifications compactes, expressives et décrivant des
propriétés de haut-niveau de systèmes comprenants des composants IA et, d’autre part, la possibilité
effective de traduire ces spécifications aux prouveurs états de l’art.
L'état de l'art présente un ensemble de propriétés dites « globales » qui décrivent des comportements généraux sur le composant IA.
Ces propriétés sont partiellement formalisées mais ne sont à l'heure actuelle pas exprimables dans les langages de spécification standards au sein de la communauté. Elles restent donc pour la plupart théoriques.
Cette thèse se propose de réduire cette tension en proposant une formalisation au sein du langage WhyML de ces propriétés. La compilation efficace de ces propriétés via des techniques de réécriture de graphe automatique seront ensuite investiguées, exploitant des encodages avancés de réseaux de neurones pour la vérification. L'état de l'art n'offrant à l'heure actuelle que peu de travaux sur la comparaison des performances de prouveurs, cette thèse investiguera également ce volet, en s'inspirant des approches de portfolio de prouveurs.
Monitoring long terme et non-invasif des végétaux par spectroscopie dans le MIR
Le LCO (Laboratoire des Capteurs Optiques) développe à la fois des composants de photonique intégrée sur silicium du visible au moyen-infrarouge (sources, guides d'onde, détecteurs), et des capteurs et systèmes innovants. De la recherche technologique amont jusqu'aux transferts industriels, ces capteurs trouvent des applications dans les domaines de l'environnement, de la santé et du domaine sécurité/défense.
Une des thématiques de recherche du laboratoire est l'analyse d'échantillons denses par spectroscopie dans le Moyen Infrarouge par une modalité de détection photoacoustique. Forts de résultats encourageant pour le suivi de paramètres physiologiques sur l'humain, nous souhaitons adapter et étendre ces capteurs au domaine du végétal. Des premières mesures en laboratoire donnent des résultats encourageants, mais leur interprétation, de par la complexité de la mesure et de l'objet d'étude, reste à réaliser. C'est l'objet du travail de thèse que nous proposons.
Pour y parvenir, le candidat établira un programme expérimental avec le support de spécialistes en instrumentation et en biologie végétale. Il aura accès aux ressources matérielles et informatiques du laboratoire, et les capacités de prototypage du CEA-Grenoble.
Au terme du travail de thèse, un résultat possible serait la proposition d'un cas d'application du capteur au suivi des végétaux. Le cas d'application comprendrait un protocole expérimental pour la mise en oeuvre de la mesure, et un modèle permettant de remonter à des paramètres physiologiques du végétal pertinents pour les biologistes.
GenPhi : IA Générative 3D conditionnée par la géométrie, la structure et la physique
L’objectif de la thèse est de concevoir de nouveaux générateurs de modèles 3D basés sur l’intelligence artificielle générative (IAG), capables de produire des formes fidèles, cohérentes et physiquement viables. Alors que la génération 3D est devenue essentielle dans de nombreux domaines, les approches actuelles de génération automatique souffrent de limites en termes de respect des contraintes géométriques, structurelles et physiques. L’objectif est de développer des méthodes permettant d’intégrer, dès la génération, des contraintes liées à la géométrie, à la topologie, à la structure interne, ainsi qu’aux lois physiques, tant stationnaires (équilibre, statique) que dynamiques (cinématique, déformation). L’étude combinera des approches de perception géométrique, d’enrichissement sémantique et de simulation physique afin de produire des modèles 3D robustes, réalistes et directement exploitables sans intervention humaine.
Vers une coordination fiable et autonome des workflows dans les systèmes d’IA agentique
L’émergence des grands modèles de langage (LLMs) et des systèmes d’IA agentique transforme en profondeur la manière dont les workflows complexes sont conçus et pilotés. Contrairement aux approches traditionnelles d’orchestration centralisée, les workflows modernes doivent intégrer des agents autonomes et distribués, opérant à travers le cloud, l’edge et les environnements locaux. Ces agents collaborent avec des humains et d’autres systèmes, s’adaptent à des objectifs évolutifs, et franchissent des frontières organisationnelles et de confiance. Ce changement de paradigme est particulièrement pertinent dans des domaines comme la cybersécurité ou la réponse d’urgence en santé, où les workflows doivent être construits et exécutés dynamiquement dans des contextes incertains. Dans de tels environnements, l’automatisation rigide est insuffisante : les workflows agentiques nécessitent une orchestration décentralisée, sécurisée et traçable.
Cette thèse explore comment rendre de tels systèmes possibles, en posant la question : comment assurer une orchestration distribuée, sécurisée et auditable dans des environnements où l’IA agentique opère de manière autonome ? Elle proposera un cadre formel de modélisation des workflows agentiques distribués, des protocoles de coordination traçable et respectueuse de la vie privée, ainsi qu’une architecture de référence illustrée par des cas d’usage réels en cybersécurité et en santé.
Apprentissage Fédéré Robuste et Sécurisé
L’Apprentissage Fédéré (FL) permet à plusieurs clients d’entraîner ensemble un modèle global sans partager leurs données brutes. Bien que cette approche décentralisée soit particulièrement adaptée aux domaines sensibles à la vie privée, comme la santé ou la finance, elle n’est pas intrinsèquement sécurisée : les mises à jour de modèle peuvent révéler des informations privées, et des clients malveillants (Byzantins) peuvent corrompre l’apprentissage.
Pour faire face à ces défis, deux grandes stratégies sont employées : l’Agrégation Sécurisée, qui préserve la confidentialité en masquant les mises à jour individuelles, et l’Agrégation Robuste, qui filtre les contributions malveillantes. Cependant, ces objectifs peuvent entrer en conflit : les mécanismes de confidentialité peuvent masquer les signes de comportements malveillants, tandis que la robustesse peut nécessiter un accès à des informations sensibles.
De plus, la majorité des travaux se concentrent sur les attaques au niveau des modèles, négligeant les menaces au niveau du protocole, comme les délais de message ou les mises à jour perdues — des comportements fréquents dans des réseaux réels et asynchrones.
Cette thèse vise à explorer le compromis entre confidentialité et robustesse en FL, à identifier des modèles de sécurité réalistes, et à concevoir des protocoles pratiques, sûrs et robustes. L’approche combinera une analyse théorique des garanties possibles et une implémentation de prototypes s’appuyant sur des outils comme le calcul multipartite sécurisé, des primitives cryptographiques et la confidentialité différentielle.
Radiothérapie VHEE avec des faisceaux d'électrons issus d'un accélérateur laser-plasma
Les programmes de recherche menés au sein du Laboratoire Interactions et Dynamique des Lasers (Lidyl) du Commissariat à l’Énergie Atomique (CEA) visent à comprendre les processus fondamentaux impliqués dans les interactions lumière-matière et leurs applications. Au sein du CEA-LIDYL, le groupe Physique à Haute Intensité (PHI) étudie les interactions laser-matière à des intensités extrêmes, pour lesquelles la matière se transforme en plasma ultra-relativiste. À l'aide de la théorie, de simulations et d'expériences, les chercheurs développent et testent de nouveaux concepts pour contrôler l'interaction laser-plasma dans le but de produire de nouvelles sources d'électrons relativistes et de lumière attoseconde X-UV, pouvant avoir des applications en recherche fondamentale, médecine ou pour l'industrie.
En collaboration avec le Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), le groupe contribue fortement au développement du code WarpX utilisé pour la modélisation haute fidélité des interactions laser-matière. Il est également à l'origine de l'étude et du contrôle de composants optiques remarquables appelés "miroirs - plasma", qui peuvent être obtenus en focalisant un laser de forte puissance avec un contraste élevé sur une cible initialement solide. Au cours des cinq dernières années, le groupe PHI a développé des concepts fondamentaux exploitant les miroirs plasma pour manipuler la lumière extrême afin de repousser les frontières de la science à haut champ. L'un de ces concepts utilise les miroirs plasma comme injecteurs de haute charge pour augmenter la charge produite dans les accélérateurs laser-plasma (LPA) afin de permettre leur utilisation pour des études médicales, telles que la radiothérapie par électrons de très haute énergie (VHEE). Ce concept est mis en œuvre au CEA sur l'installation laser UHI100 100 TW en 2025 pour délivrer des faisceaux d'électrons de 100 MeV - 200 MeV avec 100 pC de charge/impulsion pour l'étude du dépôt à haut débit de dose d'électrons VHEE sur des échantillons biologiques.
Dans ce contexte, le doctorant utilisera notre outil de simulation WarpX pour optimiser les propriétés du faisceau d'électrons produit par les LPA pour les études VHEE (qualité du faisceau d'électrons et énergie finale). Il étudiera ensuite la manière dont le faisceau d'électrons des LPA dépose son énergie dans des échantillons d'eau (en tant que milieu biologique) à l'aide de Geant4. Cela permettra d'évaluer le dépôt de dose à un débit de dose très élevé et de développer de nouvelles techniques de dosimétrie pour les faisceaux d'électrons LPA VHEE. Enfin, la production et le devenir des espèces réactives de l'oxygène (ROS) dans l'eau seront étudiés à l'aide de la boîte à outils Geant4-DNA. Ce module dispose principalement de données tabulées à des énergies d'électrons inférieures à 10 MeV et nécessitera donc des mesures de la section transversale des processus d'ionisation de l'eau à partir d'expériences à 100 MeV. Ces mesures seront effectuées sur le laser UHI100 100 TW par le groupe DICO du CEA-LIDYL, en collaboration avec le groupe PHI.
Cadre MBSE augmenté par l’Intelligence Artificielle pour l’analyse conjointe de la sureté et de la sécurité des systèmes critiques
Les systèmes critiques doivent respecter simultanément des exigences de Sureté de fonctionnement (prévenir les défaillances involontaires pouvant entraîner des dommages) et de Sécurité (protéger contre les attaques malveillantes). Traditionnellement, ces deux domaines sont traités séparément, alors qu’ils sont interdépendants : Une attaque (Sécurité) peut déclencher une défaillance (Sureté), et une faille fonctionnelle peut être exploitée comme vecteur d’attaque.
Les approches MBSE permettent une modélisation rigoureuse du système, mais elles ne capturent pas toujours les liens explicites entre la Sureté [1] et Sécurité [2] ; les analyses de risques sont manuelles, longues et sujettes à erreurs. La complexité des systèmes modernes rend nécessaire l’automatisation de l’évaluation des compromis Sureté-Securité.
La modélisation MBSE conjointe sureté/sécurité a été largement abordé dans plusieurs travaux de recherche tels que [3], [4] et [5]. Le verrou scientifique de cette thèse consiste à utiliser l’IA pour automatiser et améliorer la qualité des analyses. Quel type d’IA devrons nous utiliser pour chaque étape d’analyse ? Comment détecter les conflits entre les exigences de sécurité et de sureté ? Quelle sont les critères pour évaluer l’apport de l’IA dans l’analyse conjointe sureté/sécurité…