Résultats de recherche

Anthony Simonofski et Olivier Sartenaer, ont été élus pour rejoindre le prestigieux Collégium de l'Académie royale de Belgique. Rassemblant des jeunes chercheurs et chercheuses (moins de 40 ans) de Wallonie-Bruxelles qui se sont particulièrement distingués dans leur carrière, le Collégium a notamment pour objectif de promouvoir les arts et la recherche.

L’espace est devenu le lieu d’importants enjeux économiques et stratégiques. Membre de l’Alliance européenne UNIVERSEH, l’UNamur explore cette thématique spatiale dans ses différents départements, de la physique à la géologie, en passant par les mathématiques, l’informatique ou la philosophie. Sans oublier de s’adresser au grand public, que les étoiles font toujours rêver...

L’Amérique du Sud est un sous-continent d’une grande richesse naturelle et culturelle. Entre préservation de la biodiversité et coopération au développement, l’UNamur entretient des partenariats précieux pour répondre aux défis de l’érosion de la biodiversité et comprendre les transformations socio-économiques actuelles. Immersion en Équateur et au Pérou. 

Le F.R.S.-FNRS vient de publier les résultats de ses différents appels 2025. Il s’agit des appels « Crédits & Projets » et « WelCHANGE » ainsi que les appels « FRIA » (Fonds pour la formation à la Recherche dans l’Industrie et dans l’Agriculture) et « FRESH » (Fonds pour la Recherche en Sciences Humaines) visant à soutenir des thèses de doctorat. Résultats pour l’UNamur ? 28 projets sélectionnés témoignant de la qualité et de la richesse de la recherche à l’UNamur. 

Nos conférenciers principaux pour 2026 sont la professeure Roosmarijn Vandenbroucke (Université de Gand) et la professeure Nelly Litvak (Université technologique d'Eindhoven). Plus d'infos sur le site "Women in science"

Flamure Ibrahimi est doctorante en gestion des services et du marketing au Centre de recherche NaDI-CeRCLe de l'Université de Namur (Belgique) à la Faculté EMCP, sous la supervision du Prof. Dr Wafa Hammedi (Université de Namur) et du Prof. Dr Linda Alkire (Texas State University). Elle vient de recevoir la prestigieuse bourse ServCollab Scholarship 2026, une distinction internationale qui récompense et soutient les doctorants dont les travaux s’inscrivent dans le champ de la Transformative Service Research (TSR), des projets doctoraux à haut impact pour la société et l’humanité.

Abstract La maintenance prédictive (PdM) est de plus en plus utilisée pour améliorer la fiabilité des systèmes, réduire les temps d’arrêt et optimiser les coûts opérationnels dans des environnements industriels complexes grâce à la détection d’anomalies. À mesure que les systèmes industriels deviennent plus complexes, avec des composants inter- agissant entre eux et surveillés par des réseaux de capteurs en constante expansion, la détection d’anomalies fait face à de nouveaux défis méthodologiques. En particulier, un manque apparaît dans la littérature qui considère la détection d’anomalies avec des méthodes traditionnelles de Machine Learning (ML) utilisant une approche Single Label Classification (SLC), inadaptée lorsque plusieurs défaillances peuvent survenir simultanément.Les approches traditionnelles de détection d’anomalies basées sur des méthodes de ML utilisant une formulation SLC supposent que chaque observation appartient à une seule catégorie d’anomalie. Cette hypothèse ne tient pas lorsque plusieurs défaillances surviennent simultanément sur le même équipement, ce qui entraîne une perte d’information. Ceci commence par une illustration de cette limite à travers un exemple concret montrant que l’utilisation d’une approche SLC au lieu d’une formulation multi-label dégrade la classification des anomalies simultanées. Pour répondre à ce problème, la détection d’anomalies est reformulée comme un problème de Multi Label Classification (MLC), permettant de détecter plusieurs défaillances au sein d’un même pas de temps. Suite à cette reformulation, la problématique du choix des classificateurs multi- label adaptés au contexte de la Predictive Maintenance (PdM) doit être étudiée. La conclusion générale de la littérature est que la performance des classificateurs dépend fortement du contexte et qu’il existe un grand nombre de méthodes de détection sans qu’aucune ne soit universellement dominante. Bien que des études comparatives approfondies existent dans le domaine du MLC, les jeux de données issus de systèmes complexes sont absents de ces comparaisons, alors même qu’ils présentent des caractéristiques spécifiques telles que des structures en séries temporelles multivariées, un fort déséquilibre des labels et des interactions complexes entre composants.Pour combler ce manque, un protocole d’évaluation structuré et reproductible est proposé afin d’évaluer huit méthodes de ML à l’état de l’art dans un cadre MLC sur trois jeux de données industriels publics. Les résultats confirment que la performance des classificateurs dépend fortement des caractéristiques du jeu de données et qu’aucune méthode ne domine systématiquement tous les scénarios. Toutefois, réaliser ce type de comparaison pour chaque nouveau contexte industriel est coûteux en termes de temps, de ressources computationnelles et de besoins en données, ce qui limite sa faisabilité pour un déploiement industriel réel. La thèse aborde également cette problématique par la réduction de dimension et les méthodes de sélection de variables. Les systèmes de PdM génèrent de grands ensembles de données multivariées dont seule une partie des variables est réellement pertinente pour la détection d’anomalies. Une stratégie évolutionnaire auto-adaptative est proposée pour effectuer une sélection de variables de type wrapper et obtenir un sous-ensemble ne contenant que les variables les plus informatives. Les résultats expérimentaux montrent que la réduction de l’espace des variables améliore l’efficacité computationnelle et, dans la plupart des cas, la performance de prédiction des anomalies. La comparaison de la méthode proposée avec des approches métaheuristiques issues de l’état de l’art sur trois jeux de données PdM et cinq méthodes de détection d’anomalies confirme sa compétitivité en termes de performance prédictive et de taille optimale du sous-ensemble de caractéristiques sélectionné. Enfin, la réduction de l’espace des caractéristiques optimise non seulement les ressources nécessaires à la détection, mais réduit également le nombre de signaux que les techniciens doivent analyser lors des investigations de recherche de cause racine. Cette simplification vise à renforcer la confiance dans le système. Enfin, la thèse traite des aspects pratiques du déploiement des méthodes de détection dans les systèmes complexes. Parmi ceux-ci, on observe un manque de confiance et de transparence chez les techniciens de maintenance et les décideurs. Une analyse de l’interprétabilité et la robustesse des méthodes de détection d’anomalies est fournie afin de contribuer directement à leur déploiement en conditions réelles. Tout d’abord, la stratégie de sélection de variables proposée est évaluée sur un jeu de données PdM public à l’aide d’explications basées sur SHAP afin de vérifier la cohérence entre les variables sélectionnées et celles identifiées comme les plus importantes par des outils dédiés à l’interprétabilité. Les résultats montrent que les variables sélectionnées sont cohérentes avec les plus importantes selon ces outils. De plus, l’analyse visuelle des variables les plus influentes met en évidence que les anomalies sont associées à un sous-ensemble limité et bien défini de signaux venant des capteurs, ce qui contribue à améliorer la transparence et à renforcer la confiance dans les systèmes de détection automatique. En parallèle, il est nécessaire de mener une étude de la robustesse des classificateurs multi-label dans des scénarios contrôlés de dégradation de capteurs, incluant différentes familles de dégradations et plusieurs niveaux de sévérité. Les résultats montrent que la performance des classificateurs peut fortement se dégrader, en particulier en présence de dérives progressives. Pour atténuer cet effet, l’introduction de dégradations de capteurs durant l’entraînement apparaît comme une stratégie pertinente. Finalement, cette thèse propose un cadre structuré pour la détection d’anomalies multi-label dans les systèmes complexes, couvrant les méthodes de classification, l’optimisation de l’espace des variables, l’interprétabilité et la robustesse. Pour chacun de ces aspects, la thèse adopte un point de vue industriel et prend en compte les différences entre les conditions expérimentales contrôlées en laboratoire et les contraintes supplémentaires des environnements complexes réels. Le jury Prof. Katrien Beuls - Université de Namur, BelgiqueProf. Elio Tuci - Université de Namur, BelgiqueProf. Patrick Heymans - Université de Namur, BelgiqueProf. Jenni Raitoharju - Université de Jyväskylä, FinlandeMr. Fabio Pinna - Telespazio, BelgiqueMr. Vito Trianni - ISTC-CNR, Italie Je m'inscris

Sara Belghiti, doctorante à l’Université de Namur (Institut NaDI-CeRCLe) et assistante d’enseignement et de recherche à l’IÉSEG School of Management (France), vient d’être distinguée par l’AMS Review – Sheth Foundation Doctoral Competition for Conceptual Articles (DoCCA) 2026, l’un des concours doctoraux les plus prestigieux au monde en marketing et management théoriques et conceptuels. 

Le F.R.S.-FNRS vient de publier les résultats de ses différents appels 2024. Appels équipement, crédits et projets de recherche, bourses de doctorat FRIA et Mandant d’Impulsion Scientifique (MIS), les instruments sont nombreux pour soutenir la recherche fondamentale. Découvrez les résultats de l’UNamur en détail.

Jamie Wright, un chercheur du Namur Digital Institute de l’UNamur, a participé à une étude menée par l’Université Pompeu Fabra (UPF) de Barcelone, et publiée dans la prestigieuse revue Nature Human Behaviour.  Cette étude montre que les langues du monde entier tendent à privilégier l'économie lexicale, en réutilisant des mots pour désigner différents concepts lorsque cela n'entraîne pas de confusion dans la communication.

Fruit d'une collaboration avec Isabelle Frochot de l'Université Bourgogne Europe, une étude à laquelle a participé Alain Decrop, professeur de marketing au sein de la Faculté EMCP, montre que la montagne favorise une véritable reconnexion à soi, aux autres et à son environnement. Les résultats de cette recherche ont été publiés dans la prestigieuse revue Recherche et Applications en Marketing (RAM).

Entre recherche, enseignement et transmission, Wafa Hammedi, professeure à la Faculté Économie Management Communication sciencesPo (EMCP), trace un parcours guidé par ses convictions. Loin des clichés de performance habituellement associés au marketing, elle défend une recherche engagée au service de la société, de l'équité et de l'inclusion.