Hybrid Thèse CIFRE (H/F) - Eco-circularité et Analyse de cycle de vie assistées par la science des données pour accélérer la réduction des impacts environnementaux des équipements médicaux. en GE Healthcare

Job Description Summary

L’objectif de la thèse est de fournir une méthodologie, des outils de simulation et d’intelligence artificielle pour faciliter l’identification des opportunités de éco-circularité des produits et la réalisation d’analyse du cycle de vie des produits médicaux sur l’ensemble du cycle de vie se focalisant sur les produits existants.

La complexité de mise en œuvre de cette méthodologie sera liée à la nature des décisions de double matérialité associée à ce produit. Ainsi, l’idée est de proposer une approche d’aide à la décision dans les choix d’éco-conception et d’éco-circularité à l’aide d’analyse de cycle de vie simplifiée dont la réalisation est facilitée par l’usage des sciences de données en se basant sur les données existantes des différentes variants de produits existants.

Le/la doctorant(e) partagera son temps entre le Circularity Innovation Lab de GE HealthCare (Buc, au sud de Paris)et le Laboratoire Génie Industriel de Centrale Supélec (Gif-sur-Yvette, au sud de Paris).

Job Description

Contexte

La feuille de route de planification écologique du système de santé (publiée en mai 2023) indique que le secteur de la santé contribue à 8 % des émissions nationales de gaz à effet de serre (près de 50 millions de tonnes équivalent CO2). Ce plan propose de raccourcir les chaînes d’approvisionnement, de réduire l’empreinte environnementale des secteurs à fortes émissions de 5 % par an jusqu’en 2050, de financer des recherches pertinentes et d’améliorer l’évaluation des flux physiques. Les dispositifs médicaux sont identifiés comme une source majeure d’émissions, ce qui nécessite un engagement de la part des acteurs du secteur pour promouvoir davantage les approches d’écoconception et d’économie circulaire. L’éco-conception, la modularité, la lutte contre l’obsolescence programmée et les programmes d’allongement de la durée de vie des produits sont identifiés comme des leviers clés pour atteindre l’objectif fixé de réduction des émissions de GES.

GE HealthCare est un des leaders mondiaux dans les ventes et les services des systèmes médicaux notamment ceux d’imagerie médicale (Scanners, IRM, Interventionnel, Mammographie…). Par la nature de ses activités, GE HealthCare a déjà mis en œuvre des modèles d’écoconception et d’économie circulaire depuis des années pour assurer la sureté de fonctionnement et le maintien en conditions opérationnelles les appareils médicaux de ses clients. Les produits sont conçus selon les principes de fiabilité et serviabilité. GE HealthCare dispose d’un portefeuille de produits extrêmement riche, une base installée large et très diversifiée pour différentes familles de produits qui ont des cycles de vie très différents. GE HealthCare propose un service de maintenance pour ses clients. L’objectif principal de ce service est d’assurer la fiabilité de ses produits (réduire les taux d’occurrence des pannes), de réduire leurs temps d’indisponibilité tout en veillant à réduire l’ensemble des coûts associés à ses interventions. Par ailleurs, GE HealthCare a un programme de reprise des équipements dont le client décide de se séparer. Ces équipements peuvent être, soit remis à niveau puis revendus à de nouveaux clients, soit testés puis désassemblés pour réutiliser pièces de rechange.

GE HealthCare s’est aussi engagé à atteindre la neutralité carbone d’ici 2050 avec un point intermédiaire d’une réduction de 42% d’ici 2030. Pour tenir les objectifs de décarbonation de la santé, l’entreprise prévoit d’amplifier l’usage des principes d’éco-conception et d’économie circulaire à l’ensemble du cycle de vie des produits et de ses pièces détachées. La réalisation d’analyse de cycle de vie (ACV) de produits complexes sur un cycle de vie qui comprend lui-même une forte complexité est une analyse qui requière énormément de ressources et de temps. L’ACV est par ailleurs une excellente boussole pour aider l’entreprise à choisir des stratégies d’investissement et d’action qui optimise la double matérialité économique et écologique.

Problématique de sujet de thèse

Bien que GEHC ait déjà mis en œuvre des principes d’écoconception et d’économie circulaire sur l’ensemble de ces produits, il manque une vision holistique de l’impact économique et environnementale de l’application de ces principes sur l’ensemble des activités de la conception à la fin de vie des produits (Figure 1) qui permettrait d’assurer l’usage optimal des ressources utilisées. À cela s’ajoute, la complexité particulière des systèmes médicaux s’intégrant dans un environnement régulé par les directives des organismes de la santé. En effet, plusieurs enjeux technico-économiques, stratégiques et environnementaux sont relevés quant à l’intégration des boucles de réparation, de réemploi et de revalorisation.  L’impact environnemental associé à ces boucles est encore peu mesuré dans les systèmes industriels complexes (Schaubroeck et al. 2021).

Figure 1 : Illustration des phases de cycle de vie des systèmes médicaux et des boucles de circularité

Par ailleurs, la richesse du portefeuille de produit de GE HealthCare engage l’entreprise à réaliser en priorité des ACVs sur les nouveaux produits en fonction de leur impact environnemental. Or, il existe des opportunités sur les produits existants et mécanismes opérationnels en cours pour réduire à court terme l’impact environnemental des produits de la base installée.

Par conséquence, il s’agit d’un contexte d’une profusion de produits et de pièces détachées avec plusieurs centaines de milliers de références différentes dont plusieurs dizaines de milliers sont stockés dans les entrepôts pour réduire au maximum le temps d’indisponibilité des systèmes chez les clients. De programmes de mise à niveau des produits pour allonger la durée de vie et d’usage, de reconditionnement et de revente des produits de seconde main.

L’objectif de la thèse est de fournir une méthodologie, des outils de simulation et d’intelligence artificielle pour faciliter l’identification des opportunités de éco-circularité des produits et la réalisation d’analyse du cycle de vie des produits médicaux sur l’ensemble du cycle de vie se focalisant sur les produits existants. La complexité de mise en œuvre de cette méthodologie sera liée à la nature des décisions de double matérialité associée à ce produit. Ainsi, l’idée est de proposer une approche d’aide à la décision dans les choix d’éco-conception et d’éco-circularité à l’aide d’analyse de cycle de vie simplifiée dont la réalisation est facilitée par l’usage des sciences de données en se basant sur les données existantes des différentes variants de produits existants.

Pour ce faire, nous proposons d'adresser trois problématiques scientifiques :

1/ Proposition d’une ontologie des données nécessaires pour définir les variantes des produits et l’algorithme de la reconstruction des variantes des produits existants : Par ailleurs, il existe de multiples sources d’information dans l’entreprise concernant les structures produites, les processus industrielles, la distribution des produits et des pièces détachées, de l’usage des machines, des éléments du cycle de vie en général. Cependant, il existe peu de méthodologies qui proposent la reconstruction des variantes existante de produits, ou ce qu’on appelle les lignes de produits, établies à partir les données existantes dans la phase d’opération/utilisation (Li, Grigg et al. 2019). L’objectif de ce travail est de définir une ontologie des données nécessaires pour reconstruire les variantes de produits. Il est nécessaire de se baser sur la science des données pour aider dans la définition des lignes de produits qui vont identifier le bon niveau de granularité pour réaliser les ACV afin d’identifier et de mesurer les impacts environnementaux des produits existants.

2/ Proposition des approches IA pour réaliser l’ACV simplifiés : Dans ce contexte, il est difficile de mettre en œuvre de façon efficace les techniques d’ACV pour assurer une prise de décision optimale assurant la double matérialité dans le contexte général de l’activité de l’entreprise. De plus, le niveau de granularité d’une ACV pertinente dépend de la nature de la décision que doit prendre l’entreprise. Plusieurs configurations des cycles de vies pourraient être examinés pour optimiser la décision de diminution des impacts environnementaux.

Très peu de recherche proposent l’utilisation des méthodes d’IA pour faciliter la réalisation des ACV (Ghoroghi, Rezgui et al. 2022). Qui plus est, souvent les méthodes concernent un produit et pas nécessairement plusieurs variantes de produits (Kaab, Sharifi et al. 2019, Ibn-Mohammed, Mustapha et al. 2023). Ainsi, l’objectif de cette partie de la recherche est de proposer des approches IA (intégrant la définition de modèles et de fonctions de coûts) permettant de comparer les diverses options de conception et de circularité du produit pour proposer des outils d’aide à la décision et un chemin de décarbonation pour les produits étudiés.

3/ Identifier et proposer des opportunités de circularité (réemplois, réutilisation des pièces, etc.) : Pour ce faire, l’objectif de cette partie de la recherche est de proposer un outil d’aide à la décision de circularité basée sur les évaluations d’ACV (définit dans la partie 2 de la thèse). La question principale est d’identifier le bon niveau de la granularité afin de modéliser les boucles de circularités. L’outil devra permettre une évaluation comparative entre les options de circularité et l’identification de la solution la plus appropriée, sinon optimale.

Organisation du projet et le planning proposé

Ce projet de recherche sera réalisé dans le cadre du dispositif CIFRE. Cela signifie qu'en général, le doctorant passera de 3 à 4 jours à GE Healthcare et 1 à 2 jours au Laboratoire de Génie Industriel. Le suivi du doctorat sera effectué régulièrement, avec des réunions définies au moins une fois par semaine. Un comité de suivi du doctorat, composé des directeurs de thèse ainsi que d'autres experts de GE Healthcare, se réunira une fois tous les trois mois. Conformément aux exigences de l'Université Paris-Saclay, un comité externe de suivi de la thèse sera constitué et se réunira une fois par an.

Afin d’adresser les problématiques précédemment expliquées, nous proposons l’organisation suivante des travaux de recherche (WPs) (Figure 1):

• WP1: Research Problem Definition – Dans ce WP, le doctorant effectuera une revue de littérature approfondie et examinera les difficultés actuelles relatives aux données disponibles dans la phase d’opérations, et les challenges liés aux approches d’IA pour la reconstruction des lignes de produits.
• WP2: Definition of a research protocol – L'objectif de ce WP est de définir un protocole de recherche rigoureux fondé sur la Recherche Action (Ottosson 2001), particulièrement intéressant dans le contexte CIFRE.
• WP3: Proposition of AI based Product Variant & line ACV assessment based upon the data in operations – L’objectif de ce WP est de proposer une ontologie pour identifier et définir l’ensemble des données nécessaires et disponibles pour reconstruire les lignes de produits déjà existants. Par la suite, une approche basée sur les données devra permettre une évaluation des impacts, en intégrant les informations concernant différentes configurations de la Supply chain.
• WP4: Test and Validation – Dans ce WP, l'approche proposée sera testée sur un cas concret. Un protocole de validation rigoureux sera élaboré afin de permettre la généralisation des résultats.
• WP5: Publication and Valorization – Le doctorant a pour l’objectif de contribuer à la diffusion de ses travaux. Cela donnera lieu à plusieurs publications scientifiques et à la rédaction d'un manuscrit de thèse à l'issue de la thèse.

Profil recherché

Le sujet de cette thèse est à la croisée de la Science de Données, du Génie Industriel, de l’Ingénierie de la Conception, de l’Economie Circulaire dans le domaine des systèmes de santé.

Il est souhaitable que le/la candidat(e) soit formé(e) à la conception de produits et services, ainsi qu’à l’économie circulaire (et particulièrement la gestion des flux circulaires, l’éco-conception, l’allongement de la durée de vie, la gestion de l’énergie). Le/la candidat(e) doit avoir des connaissance très solides en science des données et en application de ces sciences des données à la résolution de problèmes concrets. Il serait un plus que le/la candidat(e) posséde des connaissances théoriques et pratiques en Analyse de Cycle de Vie. Enfin, le/la candidat(e) devra être formé(e) ou au moins enclin(e) à mener des enquêtes de terrain (entretiens, observations, expérimentations, mesures in situ) en milieu industriel.

De plus, il est attendu de la part du candidat(e) :

• Un goût et une capacité à faire de la recherche,

• Une aptitude à dialoguer avec les acteurs du monde industriel et clinique,

• Un très bon niveau d’anglais,

• Une facilité à l’écriture scientifique,

• Une grande autonomie tout en ayant une aptitude au travail d'équipe,

• Un esprit d'initiative, une excellente maîtrise du temps, une aptitude à paralléliser les tâches.

Joindre à la candidature :

Un CV étendu (2 à 10 pages)

• Une lettre de motivation

• Un relevé de notes et de diplômes

• Une copie de papiers d'identité Si possible 2 lettres de recommandations

• Si possible un document prouvant votre niveau d'anglais

• Si possible un document démontrant votre aptitude à la recherche scientifique (article, rapport de stage)

Inclusion et diversité

GE HealthCare est un employeur offrant l'égalité des chances où l'inclusion compte. Les décisions relatives à l'emploi sont prises sans tenir compte de l’origine nationale ou ethnique, de la religion, du sexe, de l'orientation sexuelle, de l'identité ou de l'expression de genre, de l'âge, du handicap, du statut d'ancien combattant protégé ou d'autres caractéristiques protégées par la loi.

Nos rémunérations totales sont conçues pour libérer votre ambition en vous donnant la motivation et la flexibilité dont vous avez besoin pour transformer vos idées en réalités qui changent le monde. Nos salaires et nos avantages sociaux correspondent à tout ce que vous attendez d’une organisation ayant une dimension internationale, avec des possibilités de développement de  carrière, dans une culture qui favorise la collaboration et le soutien.

A propos de nous

GE HealthCare est l'un des leaders mondiaux dans le domaine des technologies médicales et des solutions numériques. Il permet aux cliniciens de prendre des décisions plus rapides et plus pertinentes à travers des équipements intelligents, des analyses de données, des applications et des services. Avec plus de 100 ans d'expérience dans le secteur de la santé et environ 47 000 employés dans le monde, la société est au centre d'un écosystème qui travaille pour une médecine de précision.

Présent en France depuis 1987 avec aujourd’hui 2 800 collaborateurs, c’est un acteur solidement ancré dans l’hexagone à travers son empreinte industrielle, son centre de R&D et de production à Buc dans les Yvelines et des partenariats de recherche avec des entreprises et des centres de recherche français. www.gehealthcare.com

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