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Florent Di Meglio

Florent Di Meglio

Professeur

Centre · CAS

Discipline(s)
Signal, image, automatique, robotique et génie industriel
Thème(s)
Géothermie, Médecine personnalisée et prédictive, Robotique

Biographie

Florent Di Meglio est un chercheur dont les travaux se concentrent sur la modélisation, l’observation et le contrôle des systèmes dynamiques complexes, avec une expertise marquée dans les domaines des systèmes hybrides, des équations aux dérivées partielles (EDP) et des applications industrielles. Ses recherches abordent des problématiques variées, allant de la stabilisation des exosquelettes à la détection de vibrations en forage pétrolier, en passant par l’estimation d’état pour les systèmes non linéaires et hybrides. Une part importante de ses contributions porte sur le développement de méthodes d’observation et de contrôle robustes, intégrant des outils théoriques avancés tels que les transformations de backstepping, les observateurs de type Kazantzis-Kravaris/Luenberger (KKL), ou encore les approches basées sur l’apprentissage automatique pour l’identification de systèmes dynamiques. Ses travaux récents explorent également l’intersection entre l’intelligence artificielle et les méthodes physiques, notamment pour améliorer la généralisation des modèles prédictifs dans des contextes industriels comme le forage ou la combustion.

Publication(s)

Projets

  • 2026-2030 MARINER Partenaire Site web : https://www.mariner-he.eu Budget: 7 M€ Financé par Horizon UE dans le cadre du Partenariat pour l'hydrogène propre, le projet MARINER développera et validera un système modulaire de piles à combustible à membrane échangeuse de protons d'une puissance de 1 MW, extensible au-delà de 10 MW, destiné au transport maritime entièrement alimenté à l'hydrogène.
  • 2017-2021 MAGISTER Partenaire Site web: https://www.magister-itn.eu Projet H2020 Marie-Curie EID – ITN portant sur les instabilités thermo-acoustiques dans les moteurs à combustion.
  • 2016-2020 HYDRA Partenaire Projet H2020 Marie-Curie EID - ITN portant sur la modélisation et le contrôle des dynamiques hydrauliques pour l'automatisation du forage.
  • 2016-2020 MACSDRILL Participant Participation au project ANR JCJC de Delphine Bresch-Pietri portant sur les vibrations mécaniques pendant le forage.

Enseignements

Trimestre MECATRO

2023 – en cours Responsable

Sur le format des Projet d'Ingénierie de 2e année à Mines Paris - PSL, ce trimestre s'articule autour de la conception, la fabrication et la commande d'une plateforme de robotique.

Introduction à l'automatique

2024 – en cours Responsable

Cours d'Introduction à l'automatique dispensé en 2e année du Cycle IS (formation continue et apprentissage) de Mines Paris -- PSL.

Automatique

2024 – en cours Responsable

Cours d'automatique dispensé en 3e année du Cycle IS (formation continue et apprentissage) de Mines Paris -- PSL.

Traitement du signal

2015 – 2022 Responsable

Cours de traitement du signal dispensé en Tronc Commun du Cycle Ingénieur Civil de Mines Paris -- PSL.

Automatique et Dynamique des Systèmes

2014 – 2019 Responsable

Cours de théorie du contrôle dispensé en Tronc Commun du Cycle Ingénieur Civil de Mines Paris -- PSL.

Direction(s) de thèse(s)

  • 2025 Automatisation de la gestion de la pression artérielle en chirurgie et soins intensifs BURÉ Simon
  • 2025 Commande du procédé de Cold Spray par apprentissage renforcé LAMARQUE Maxence
  • 2024 Observateurs d'état pour les piles à combustible à hydrogène pour l'optimisation du rendement et de la durabilité FONTAINE Anne-Flor
  • 2024 Gestion des limitations électriques par anti-windup pour le moteur électrique WEHBE Ali
  • 2024 Observation d'état pour les systèmes dynamiques non réguliers et hybrides ALLEAUME Valentin
  • 2022 Approches Basées sur les Données et la Physique pour l'Estimation du Stick-Slip YAHIA Hana
  • 2021 Synthèse d'Observateurs pour les Systèmes Hybrides TRAN Gia Quoc Bao
  • 2020 Algorithme d'apprentissage profond appliqué au calcul des termes sources chimiques pour la simulation 3D d'écoulements réactifs CHEN Xi
  • 2019 Assimilation de données expérimentales : estimation à base d'apprentissage pour modèles sous forme d'état BUISSON-FENET Mona
  • 2019 Algorithmes de contrôle permettant l'entraînement à la marche avec des exosquelettes auto-équilibrés pour les membres inférieurs BRUNET Maxime
  • 2018 Algorithmes d'estimation pour les instabilités thermo-acoustiques avec dynamique distribuée et non-linéaire WILHELMSEN Nils
  • 2018 Etude numérique d’une flamme laminaire prémélangée instable et observateurs de Luenberger numériques DA COSTA RAMOS Louise
  • 2017 Modélisation et estimation de la dynamique des flux du réservoir dans les opérations de forage VELMURUGAN Naveen
  • 2017 Estimation et contrôle des déformations d'un exosquelette à partir de centrales inertielles VIGNE Matthieu
  • 2015 Contrôle robuste d'EDPs linéaires hyperboliques par méthodes de backstepping AURIOL Jean