Guillaume Prosnot

Expérience

J’ai suivi une formation pluridisciplinaire mécatronique au sein de l’ENS de Rennes, puis je me suis spécialisé en mécanique et en génie mécanique à travers la préparation et l’obtention de l’agrégation de Sciences Industrielles et de l’Ingénieur. Après cela, j’ai réalisé un Master 2 à Centrale Nantes axé sur la conception et l’optimisation de produits, et la fabrication additive. J’ai réalisé mon stage de recherche de Master à Polytechnique Montréal, où j’ai étudié la modélisation des performances énergétiques de la fabrication additive de pièces en matériaux composites.

Titre de la thèse

Conception du Jumeau Numérique d’un projet en mode Living Lab

Résumé

Le domaine de l’intelligence artificielle a développé le concept de jumeau numérique dont la mise en œuvre contribue notamment à l’essor de l’industrie du futur (dite 4.0). L’intérêt majeur d’une telle technologie est de de permettre de collecter des données du monde des situations physiques de production de bien et/ou de services et de les transmettre en temps réel dans le monde virtuel de leurs représentations à des fin d’analyse par les différentes ingénieries de conception de produits, de production, de maintenance … requises pour développer des solutions. Ce projet de doctorat a pour objectif d’éprouver le principe et des technologies immersives comme outil d’aide à la conception afin de mieux explorer la réalité de situations d’usage en rendant perceptible des faits phénoménologiques qu’ils soient relatifs à des événements ou à des entités et par conséquence d’étendre la capacité d’un démonstrateur à représenter une certaine réalité. En s’appuyant sur les travaux du projet INEDIT et ceux cités précédemment, ce projet vise à explorer et enrichir des travaux comme ceux de (Bouvier, 2009) afin de développer un jumeau numérique tel qu’un démonstrateur comme un outil de conception collaborative de produits centrée sur la réalité et la fidélité de situations d’usage.

Directeurs

Mauricio CAMARGO, Frédérique MAYER

Financeur

SIMPPE / Projet INEDIT