Présentation

Notre siècle est marqué par une course contre la montre pour limiter le réchauffement climatique à 1,5 °C au-dessus des niveaux préindustriels, comme convenu dans l’Accord de Paris par 192 Parties en décembre 2015. Dans ce contexte, le déploiement massif des énergies renouvelables (EnR) intermittentes constitue une priorité nationale et européenne, particulièrement sur les territoires insulaires non interconnectés comme La Réunion, où l’équilibre du réseau électrique repose sur le stockage d’énergie et la production d’hydrogène décarboné.

L’électrolyse de l’eau à membrane échangeuse de protons (PEMWE) est une technologie clé pour convertir l’excédent d’électricité renouvelable en hydrogène. Cependant, l’accumulation de bulles d’oxygène à l’anode réduit significativement les performances et la durabilité des systèmes. Ces phénomènes diphasiques complexes (régimes bubbly, slug et stagnated) entraînent une couverture partielle de la surface active, une augmentation des surtensions et une dégradation accélérée des composants.

Pour surmonter ces verrous, l’intelligence artificielle représente une innovation de rupture. Des travaux fondateurs menés par Idriss Sinapan ont permis de développer des outils de détection et de reconnaissance de bulles par deep learning (YOLO), d’abord en mono-classe puis en multi-classes, combinés à une cellule PEMWE transparente et à un système d’acquisition vidéo haute résolution sur le banc d’essai SysPacRevers. Ces approches ont déjà permis de quantifier finement les taux de couverture, le nombre de bulles et les dynamiques d’écoulement, et d’identifier des phénomènes contre-intuitifs liés au débit d’eau et à la densité de courant.

Le projet H2-DurabilitAI – Amélioration de la durabilité des systèmes H2 par IA, porté en tant que chercheur principal par Idriss Sinapan, s’inscrit dans la continuité de ces travaux. Il vise à constituer une base de données expérimentale riche, à développer un pipeline IA avancé (détection/segmentation multi-classes, cartes de chaleur des non-uniformités, estimation du temps de résidence des bulles) et à proposer de nouvelles topologies et optimisations de composants, en partenariat avec le Fraunhofer ISE pour la validation expérimentale.

Le projet H2-DurabilitAI est financé par l’Union Européenne à hauteur de 167 924,67 € dans le cadre du programme FEDER-FSE+ Réunion 2021-2027 dont l’Autorité de gestion est la Région Réunion. L’Europe s’engage à La Réunion avec les fonds FEDER. La Région Réunion complète ce financement par une contrepartie nationale.

Ce projet renforce les compétences locales en intelligence artificielle appliquée à l’hydrogène et contribue à la décarbonation et à la résilience énergétique du territoire réunionnais, tout en favorisant l’innovation ouverte via la mise à disposition de la base de données et du modèle IA sur GitHub.