Thèse Etude de Polymères Conducteurs pour Technologies Monopuce Améliorée - Capteurs à Ondes Acoustiques Intégrés H/F

Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Lille École doctorale : ENGSYS Sciences de l'ingénierie et des systèmes Laboratoire de recherche : Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie Direction de la thèse : Bilel HAFSI ORCID 0000000206467512 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-09-30T23:59:59 L'analyse des composés organiques volatils (COVs) constitue une méthode innovante permettant de recueillir des données cliniques approfondies de certains processus biochimiques dans le corps humain. Ces COVs peuvent servir de
biomarqueurs potentiels d'un large éventail de conditions physiologiques et pathologiques, associées notamment à des maladies chroniques telles que l'asthme, la maladie de Crohn, ou encore l'insuffisance rénale. L'analyse des COVs respiratoires, une approche de biosurveillance fiable, non invasive et rapide, présente un potentiel pour le dépistage précoce et le suivi de l'évolution de ces maladies inflammatoires chroniques. Ce type d'analyse pourrait transformer
considérablement la gestion de ces affections en améliorant la qualité de vie des patients, tout en réduisant l'intensité des traitements invasifs et les coûts associés à leur prise en charge.
Le sujet de thèse 'CELEST-IA'' propose le développement d'un outil de diagnostic et de suivi capable d'apporter une première solution efficace et économique pour la détection et la quantification de biomarqueurs. Basée sur une technologie de capteurs à onde acoustique de surface (SAWs), notre solution intègre des algorithmes d'Intelligence Artificielle exploitant des approches d'apprentissage non-supervisé. L'objectif est d'aboutir à un outil commercial capable d'extraire et d'extraire des signatures complexes de COVs afin de fournir une analyse personnalisée, ouvrant la voie vers un suivi clinique non invasif. Ce travail s'inscrit dans la continuité d'un financement régional qui nous a permis de développer un environnement matériel et technique, essentiel pour mener des recherches approfondies sur la détection et le suivi des biomarqueurs. Le sujet de thèse 'CELEST-IA'' se distingue par une forte dimension applicative qui se situe dans un contexte pluridisciplinaire, tant au niveau des objectifs que des activités des collaborateurs impliqués. Il couvre des domaines variés tels que la chimie de surface, les matériaux, l'électronique, le prototypage, et l'intégration.