Tribologie et Intelligence Artificielle au service d’une mobilité électrique plus efficiente
L’électrification de la mobilité constitue un levier majeur pour la décarbonation du secteur automobile. Un véhicule électrique de taille moyenne vendu en 2023 émet jusqu’à 50 % de CO₂ en moins sur l’ensemble de son cycle de vie, comparé à un véhicule thermique équivalent, un écart amené à s’amplifier à mesure que les réseaux électriques se décarbonent. Toutefois, au-delà de la source d’énergie, l’amélioration de l’efficience énergétique passe également par l’optimisation des composants mécaniques en mouvement, en particulier au sein du groupe motopropulseur.
C’est dans cette perspective que les travaux menés au CEMEF explorent de nouvelles voies, en alliant tribologie expérimentale et intelligence artificielle. L’approche expérimentale vise à comprendre finement les mécanismes de lubrification et les modes d’usure sous des conditions spécifiques aux contacts tribologiques (sollicitations mécaniques, électriques, thermiques).
En parallèle l’exploration des outils d’intelligence artificielle, notamment l’apprentissage profond, permet de modéliser avec précision ces comportements complexes et de prédire plus rapidement les performances des matériaux et des lubrifiants.
La synergie entre ces deux approches ouvre la voie à la conception de solutions tribologiques plus efficaces, capables de limiter le frottement et l’usure au service d’une mobilité respectueuse de l’environnement, sans compromis sur la performance.
Contact : Imène Lahouij
Centre : Centre de Mise en Forme des Matériaux (CEMEF)
