Ce stage a pour objectif de développer une approche innovante basée sur l'intelligence artificielle pour la détection et le diagnostic avancé des défauts capteurs et composants dans les chaînes de traction électrifiées. Dans un contexte où la complexité des systèmes embarqués et la diversité des scénarios d'usage augmentent, l'enjeu est d'anticiper les défaillances, améliorer la disponibilité des véhicules et réduire les coûts liés aux incidents en vie série.
L'approche proposée s'appuiera sur l'exploitation des rapports d'incidents clients, des données OTA (Over-The-Air) collectées sur flotte et des matrices de diagnostic des calculateurs et sous-systèmes. Elle combinera des modèles physiques et équations de redondance analytique, des signatures connues de défauts et corrélations multi-capteurs, ainsi que des algorithmes IA avancés tels que l'apprentissage supervisé et non supervisé, la détection d'anomalies et des méthodes hybrides mêlant physique et data-driven.
Les objectifs sont d'identifier précocement les incohérences, dérives et pannes complexes, de renforcer la robustesse et la précision du diagnostic embarqué, de proposer des stratégies de repli intelligentes pour garantir la continuité de service et d'accélérer la résolution des problèmes en après-vente. Le travail inclura la modélisation et simulation sous Simulink, le traitement massif de données pour l'entraînement des modèles IA, la validation sur scénarios représentatifs issus des données terrain et la génération de rapports d'analyse avec recommandations pour l'intégration en production.
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