À quelques mois de son diplôme d’ingénieur, Nathan mène ses travaux de recherche au sein du laboratoire de l’EIGSI. En octobre 2026, il débutera une thèse co-encadrée par l’EIGSI et l’Université de La Rochelle autour du comportement thermique des batteries lithium-ion. Une expérience qui lui a donné envie de poursuivre ses travaux en doctorat.
Choisir sans se fermer de portes
Après un parcours en sport-études voile au lycée, Nathan intègre une classe préparatoire à Quimper. Au moment de choisir son école d’ingénieurs, il privilégie une formation généraliste.
« Je ne voulais pas me spécialiser trop tôt. Je voulais découvrir plusieurs domaines avant de faire un choix. »
À l’EIGSI, il s’investit au sein de l’association Eigsail, effectue un semestre d’études à la Liverpool John Moores University où il découvre notamment l’architecture navale, puis rejoint l’option Ingénierie de la conception et industrialisation mécanique.
Il travaille notamment sur un projet consacré à l’interaction entre l’air et un aileron DRS de Formule 1. L’objectif est de simuler les efforts exercés sur la structure afin d’en analyser le comportement. Un projet exigeant qui confirme son intérêt pour la simulation numérique.
Apprendre les réseaux de neurones
En dernière année, une offre de stage au sein du laboratoire de recherche de l’EIGSI retient son attention. Nathan se lance dans l’aventure et découvre les réseaux de neurones, qu’il met d’abord en œuvre pour estimer l’état de charge des batteries, avant de s’intéresser à la prédiction de leur comportement thermique.
Le stage s’appuie sur des données expérimentales produites par le laboratoire. Les cellules sont soumises à différents essais afin de mesurer leur comportement au fil du temps.
Modéliser le comportement des batteries
Nathan commence par travailler sur l’estimation de l’état de charge des batteries. Un premier sujet qui lui permet de se familiariser avec les réseaux de neurones et les données expérimentales produites par le laboratoire.
« Une batterie de véhicule électrique ne fonctionne jamais de manière linéaire. Il y a des accélérations, des freinages, des phases où elle se recharge, d’autres où elle fournit de l’énergie. Tout cela influence sa température. »
L’objectif de ses travaux est de mieux prédire ces variations de température pour en améliorer la sécurité, les performances et la durée de vie des batteries.
Pour y parvenir, Nathan utilise des Physics-Informed Neural Networks (PINNs). Ces modèles associent les données expérimentales recueillies par le laboratoire aux lois de la physique qui décrivent le comportement thermique des cellules.
Poursuivre en doctorat
Cette première expérience de recherche ouvre la voie au doctorat, qu’il débutera en octobre 2026.
« Beaucoup d’équipes travaillent déjà sur ces sujets. L’enjeu est de trouver des questions encore peu explorées et d’apporter de nouvelles connaissances. »
Pendant trois ans, Nathan poursuivra ces travaux afin de développer des modèles capables de mieux prédire le comportement des batteries dans des conditions d’utilisation toujours plus proches de la réalité.
