Offre de thèse modélisation durée de vie des vêtements

CADRE

Financements : ADEME 
Laboratoire d‘accueil : GEMTEX, ENSAIT Roubaix
Date de démarrage : 01/10/2026, sous réserve d’obtention du financement
Durée : 36 mois

PROJET

L’objectif principal du projet de thèse est de développer une modélisation fiable de la durée de vie des vêtements en s’appuyant sur le concept d’ombre numérique appliquée au jean et au t-shirt. Le modèle à développer vise à établir des liens indispensables entre les phases d’usage réelles, identifiées par l’instrumentation, et les usures matérielles observées en laboratoire. En quantifiant précisément comment chaque séquence d’utilisation contribue aux dégradations mécaniques, chimiques ou couplées, le projet cherche à prédire la longévité du produit en intégrant des seuils de perte de fonction validés par les utilisateurs. La finalité scientifique est de proposer un système de simulation capable d’évaluer l’impact de divers scénarios d’usage tout en restant frugal en termes de données expérimentales.
Sur le plan métrologique, la thèse ambitionne de rationaliser et d’affiner les tests qualité pour les rendre plus représentatifs des contraintes quotidiennes subies par le vêtement. En confrontant les mesures de terrain aux protocoles normés existants, les travaux visent à valider la pertinence des essais actuels ou à proposer de nouveaux tests métrologiques plus performants, comme peuvent le faire des essais couplant abrasion et humidité. Cette approche permettra au secteur textile de s’éloigner des protocoles standards parfois déconnectés de la réalité pour déployer des méthodes d’évaluation plus pertinentes, garantissant une prédiction de la durabilité beaucoup plus fiable.
Les résultats attendus offrent des perspectives concrètes pour l’industrie en fournissant aux fabricants un outil pour prédire l’impact de leurs choix techniques sur la durée de vie réelle des produits. Ce transfert de technologie permettra d’ajuster, dès la phase de conception, le choix des matières, les processus de fabrication et les techniques de confection pour répondre aux nouvelles exigences de durabilité matérielle et d’éco-conception. Les industriels pourront ainsi optimiser leurs produits en fonction de leur usage futur, renforçant leur engagement dans une économie de la fonctionnalité et de la valorisation durable.
Enfin, à plus long terme, le projet vise des retombées sociales importantes via la création d’un outil d’information destiné aux consommateurs. Ce dispositif permettra d’informer l’usager sur l’impact de la qualité intrinsèque du produit, mais aussi de ses propres pratiques d’entretien, comme la température de lavage ou le choix des détergents, sur la longévité de ses vêtements. En encourageant une consommation plus responsable et en prolongeant la durée d’usage des articles, ce projet participe activement à la réduction de l’empreinte environnementale du secteur et à la promotion de l’économie circulaire

 

SUJET DE THÈSE

Le doctorant recruté sur ce projet interviendra dans les étapes suivantes :

1- Définir les données à extraire (données d’usage, données d’usure du produit et données laboratoires),
2- Définir un scénario d’usage (en lien avec les travaux de la chaire Tex&Care sur le consommateur),
3- Contribuer à l’instrumentation de vêtements à partir des travaux précédents de l’équipe du GEMTEX
4- Extraire, traiter et analyser des données issues du vêtement instrumenté,
5- Développer l’ombre numérique du système porteur/vêtement,
6- Définir des relations entre les tests en laboratoire et les portés,
7- Développer un modèle de prédiction

PROFIL

La personne recrutée devra être diplômée d’un master scientifique dans une discipline relatives aux sciences des données et/ou aux textiles. Des connaissances en modélisation numérique pour des modèles prédictifs sont un avantage pour le poste. Une expérience sur le développement ou l’utilisation d’ombre numérique, de jumeaux numériques, de capteurs, de traitement du signal seraient appréciées. Le candidat devra également montrer une bonne aptitude pour le travail en équipe multidisciplinaire.

CANDIDATURE :  :

CV détaillé (incluant les éventuelles publications) à envoyer à :

 

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