La thèse rentre dans le cadre du projet SMAPI qui prévoit de développer une solution digitale de développement et d’optimisation de procédés à l’échelle pilote intégrant la puissance actuelle des capteurs et analyseurs en ligne, couplés à des outils d’intelligence artificielle. Les problèmatiques de recherche de la thèse sont : 

• modélisation de données chimiques particulières (discrètes, continues, catégorielles, …).
• utilisation d’algorithmes issues du machine learning dans le but d’optimiser les procédés chimiques variés.