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Détection de substances par plasma froid et intelligence artificielle, 1. Conception et optimisation de deux réacteurs à plasma froid dédiés

• Développer deux sources de plasma fiables, stables fonctionnant à pression atmosphérique et permettant soit l'exposition de surfaces étendues soit l'interaction avec des cibles à des échelles micro ou millimétriques.
• Intégrer des dispositifs de diagnostic en temps réel (signaux électriques, émission lumineuse).
• Concevoir un système automatisé, rapide et suffisamment sensible pour collecter un grand nombre de données .

2. Acquisition et structuration d'un large jeu de données

• Mesurer la réponse du plasma en présence de différentes substances à de très faibles concentrations.
• Explorer l'influence de paramètres expérimentaux (géométrie de la cible, distance de la cible, données électriques)
• Construire une base de données multimodale combinant signaux électriques et spectraux.

3. Développement de modèles avancés d'intelligence artificielle

• Mettre en place des approches de classification supervisée et éventuellement d'apprentissage profond.
• Identifier les variables ou signatures plasma les plus discriminantes.
• Développer des modèles robustes capables de détecter des substances en très faible quantité, même sur matrices complexes.

4. Validation expérimentale et comparaison avec des méthodes analytiques conventionnelles

• Quantifier les performances (sensibilité, spécificité, limite de détection).
• Évaluer le potentiel applicatif en conditions opérationnelles réelles (sécurité, environnement, industrie).

• Connaissance des plasmas froids à pression atmosphérique et des jets plasmas
• Connaissance en modèles d'IA
• Expérience en recherche scientifique
• Connaissance en diagnostics électrique et optique appliqués aux plasmas froids
• Connaissances en analyse statistique et en interfaçage des dispositifs d'acquisition de données (appréciées)
• Connaissance des langues française et anglaise, Domaine de recherche : Physique > Physique appliquée Niveau d'études requis : Master (domaines scientifiques tels que physique, mathématiques, informatique, IA, ingénierie)

La détection de substances (stupéfiants, polluants, contaminants biologiques ou industriels), notamment sous forme de traces, est un enjeu majeur en sécurité, environnement et santé. Les techniques conventionnelles comme la LIBS et l'ICP-MS offrent d'excellentes performances mais restent limitées par des procédures souvent destructrices, une instrumentation lourde ou coûteuse, et une adaptabilité parfois complexe pour l'analyse in situ. Une alternative prometteuse est le plasma froid atmosphérique, un gaz ionisé à basse température (< 40 °C) présentant une forte réactivité physico-chimique tout en restant non destructif. Déjà utilisé pour des traitements de surfaces et pour des applications biomédicales, il peut interagir avec de nombreux matériaux sans provoquer de dégâts structuraux. Une avancée récente du GREMI a montré, via une publication et un brevet, que les signaux électriques et optiques recueillis lors de l'interaction d'un plasma froid en interaction avec une cible biologique contiennent des signatures spécifiques permettant l'identification de celle-ci. L'analyse par algorithme d'intelligence artificielle (IA), « physics- informed machine learning » ouvre une nouvelle voie pour la détection et le diagnostic basés sur le plasma froid. Les domaines d'applications envisagés concernent des surfaces, éventuellement sensibles (thermiquement ou électriquement), étendues, de topologie plane ou à contrario irrégulière (pouvant présenter des aspérités ou des fissures de très faibles dimensions). Objectif de la thèse L'objectif de cette thèse est d'étendre cette technologie émergente à la détection non destructive de substances présentes à l'état de traces, en particulier dans des contextes où les méthodes conventionnelles sont inadaptées (matériel portable, analyse rapide, in situ ou ex situ, surfaces sensibles). Pour atteindre cet objectif, plusieurs verrous scientifiques devront être levés