Thèse Méthode et Modèles d'Inventaires sur Cycle de Vie Paramétrés pour l'Électronique de Puissance. Application à la Mobilité Intermédiaire H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Grenoble Alpes École doctorale : EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal Laboratoire de recherche : Laboratoire de Génie Electrique Direction de la thèse : Jean-Christophe CREBIER ORCID 0000000230091543 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-31T23:59:59 Atteindre les objectifs de soutenabilité nécessite une réduction sans précédents des impacts environnementaux de nos activités. Pour y arriver, l'électrification massive de nos usages est en train d'être déployée. Ces nouvelles techniques reposent sur des convertisseurs d'électronique de puissance (EP), permettant l'interface avec le réseau électrique. Ces appareils, indispensables fonctionnement des énergies renouvelables et aux véhicules électriques, ne sont pas sans impacts sur l'environnement. Les résultats d'analyses de cycle de vie (ACV) (Jolliet et al. 2010) de tels systèmes électroniques publiés en recherche montrent la nécessité pour les chercheurs de prendre en compte les impacts environnementaux qu'ils génèrent afin de pas créer davantage d'impact que ce que ces technologies seraient sensées réduire. L'équipe EP du G2ELab, en collaboration avec d'autres laboratoires (GSCOP, Ampère, CEA), ont uni leurs expertises sur la période 2022-2025 pour mettre au clair des verrous essentiels à la pratique de l'ACV intégrée en recherche en EP, notamment par l'implication dans les projets européens (DESIRE4EU, EECONE, ARCHIMEDES) et réseaux portants sur l'éco-conception (SETAC, GDR SEED,...).La méthodologie d'ACV est reconnue au niveau international comme évaluation multicritère environnementale, normalisée ISO 14040/44. Elle se base sur une étape de cadrage de l'étude, puis sur un modèle d'inventaire des flux de matière et d'énergie du cycle de vie (ICV). Les flux sont convertis en impacts environnementaux à l'aide de bases de données et de modèles d'impacts. Ils peuvent ensuite être analysés pour chaque sous-ensemble du système, chaque étape du cycle de vie, pour accompagner la prise de décision. On peut associer aux données d'inventaires des valeurs d'incertitude et d'indicateurs de qualité de la donnée, pour aider à l'interprétation des résultats (Prado et al., 2022).

Pour le domaine de l'EP, les bases de données d'inventaire sont encore très peu fiables, peu accessibles, avec une faible analyse de leur qualité (critères PEDIGREE de Weidema, 2000). Elles sont nécessaires dès les phases amont des processus de recherche et développement (Fang et al, 2024) pour aider les chercheurs à orienter leurs travaux de recherche en EP. Usuellement, une collecte de données a lieu afin de « figer » un inventaire, en lui attribuant un score de représentativité qui est ensuite interprété en tant qu'incertitude. De plus, il est particulièrement difficile dans le domaine de l'EP d'acquérir des données fiables sur les procédés de fabrication et les matériaux à cause de la diversité des dispositifs, des composants et des matériaux, qui évoluent dans le temps et dans les usages, soumis au secret industriel. Enfin, les modèles et méthodes disponibles sont peu accessibles à l'expert en EP.

En ACV, les modèles d'inventaire se paramétrisent, en créant des liens entre des paramètres métiers (e.g. variables électroniques), et les dimensions physiques de l'objet (e.g. la masse de la matière). Cette approche cherche à générer des données d'inventaires en optimisant l'effort de collecte, par exemple en permettant une déclinaison d'un même système.
Les objectifs du projet de thèse sont :
Comment convertir efficacement (de manière intégrée aux activités des électroniciens de puissance) des analyses d'ACV des convertisseurs de puissance en actions concrètes d'éco-conception ?
Comment faire face au manque de données sur les matériaux et processus industriels de fabrication des convertisseurs de puissance ?
Comment présenter les résultats d'ACV efficacement en fonction du public cible ?
Comment intégrer les résultats en conception ?
Au sein de ces enjeux, des productions scientifiques sous forme d'articles de conférence et de revues sont attendus.
LLa thèse se déroule au G2Elab, dans l'équipe EP qui dispose d'une solide expertise scientifique en EP et qui depuis maintenant presque 8 ans développe un axe de recherche original autour de l'écoconception en EP. Déjà 4 thèses soutenues sur ce sujet, dont l'activité scientifique à venir est très importante tant il y a peu de ressources et de travaux en cours à l'interface entre l'EP (et l'électronique en général) et l'écoconception. L'équipe est monté en compétence en ACV grâce à plusieurs collaborations de thèse avec le laboratoire G-SCOP. Le laboratoire dispose aujourd'hui des outils, bases de données commerciales et des cas d'étude pour mener à bien le travail de recherche. L'équipe est impliquée dans plus projets de recherche dans le domaine et anime un groupe de travail sur le sujet. Le directeur de thèse est leader de l'activité dans l'équipe. Le co-encadrant à fait de cette activité de recherche l'un des 3 axes forts sur lesquels il se positionne. Son expertise en EP seront des plus pour la recherche menée. Développer des modèles d'inventaire paramétrés sur cycle de vie pour outiller le concepteur en EP et lui permettre de réaliser des analyse sur cycle de vie (ACV) dès les premières étapes du travail de dimensionnement.
Développer des modèles ACV qui peuvnet être mis en oeuvre par un expert EP et sans l'expertise d'un expert ACV
Développer une méthode pour collecter les données pour produire des ICV pertinent à pouvant être mis à jour.
Appliquer les méthodes et modèles à un cas d'étude actuel, celui de la mobilité intermédiaire. Les outils modernes de data learning seront utilisé pour collecter et structurer les données sur des grands nombres de données construteurs, à base de données disponibles sur internet. Une méthode d'acquisition sera développée.
Les paramètres techniques clés pour chaque typologie de composant, sous système et système seront identifiés à partir de l'expertise métier au laboratoire.
Avec les données, des modèles d'inventaires paramétrés en fonction de ceux identifiés précédemment. Les modèles seront codés en Python pour alimenter des outils d'ACV couplés avec la base de données d'impact environnementaux EcoInvent.
LEs modèles seront testés sur des cas d'étude concrets disponibles au laboratoire. L'ensemble permettra de conduire des ACV très en amont lors des premières étapes de conception d'un convertisseur statique. La méthode et les modèles seront appliqués à un cas d'étude autour des enjeux de la mobilité intermédiaire.

Niveau master en électronique et si possible en électronique de puissance
Bonnes connaissances de l'ACV
Bonnes connaissances des outils de data learning et modélisations
Maitrise de la programmation en Python
connaissances expérimentales en EP
Maitrise de l'anglais