Actualité - Annonce de Thèse/HDR

Date : 29 septembre 2023 13:30 - Type : Thesis - Kenneth Ifeanyi EZUKWOKE - Amphi A22 - Espace Fauriel

Modèles probabilistes à base de graphes intégrés à une architecture de langage de grande taille pour la prise de décision dans l'analyse des défaillances: Application àl'industrie des semi-conducteurs

L'analyse des défaillances (FA) 4.0 apparait comme essentielle dans le cades de l'industrie numérique, visant à garantir la fiabilité et la sécurité maximales des systèmes électroniques de plus en plus complexes dans diverses applications, notamment les véhicules autonomes et la production industrielle numérique (Industrie 4.0). Actuellement, l'analyse des défaillances est principalement realisée par l'expertise humaine, impliquant des processus laborieux et se concentrant sur des tâches individuelles issues de la production, des tests de fiabilité et des retours sur le terrain. Cependant, ces procédures chronophages limitent l'analyse globale des données combinant des tests électriques, matériaux et de métrologie tout au long du flux d'analyse. Pour relever ces défis, le projet FA 4.0 vise à fournir des outils et des méthodologies innovants basés sur l'intelligence artificielle qui soutiennent l'analyse experte des défaillances tout au long du développement et de la fabrication de composants et de systèmes électroniques.

Cette thèse présente une méthode formelle pour la représentation des données d' historiques d'analyse des défaillances textuelles en utilisant l'apprentissage de l'espace de représentation mathématique et la prise de décision pour l'analyse des causes profondes des défaillances grâce à la modélisation linguistique avancée.

 

Mots clés: Analyse de l'origine de défaillances, Traitement de Langues naturelles, Apprentissage de l'espace de représentation, Génération de Texte Naturel.

 

Le jury de cette soutenance de thèse de doctorat est composé de :

    • Massih-Reza Amini            Professeur                                                        Universiteé Grenoble Alpes                 Examinateur
    • Yannis Haralambous          Professeur                                                        IMT Atlantique BREST                         Rapporteur
    • Matthieu PUIGT                 Maitre de conférence HDR                              Université du Littoral Côte d'Opale     Rapporteur
    • Anis Hoayek                       Maître de conférence                                       Ecole des mines de Saint-Etienne        Co-encadrant
    • Mireille Batton-Hubert      Professeure                                                       Ecole des mines de Saint-Etienne        Directrice de thèse
    • Xavier Boucher                  Professeur                                                         Ecole des mines de Saint-Etienne        Co-directeur de thèse
    • Pascal Gounet                    Analyste des défaillances physiques Engr.       STMicroelectronics                               Invité