Les propriétés mécaniques et fonctionnelles des matériaux métalliques sont conditionnées par leurs microstructures, qui sont elles-mêmes héritées des traitements thermomécaniques subis. Etre capable de prévoir et simuler la microstructure et ses hétérogénéités lors des procédés de mise en forme complexes est récemment devenu crucial dans l'industrie métallurgique. C'est également un véritable challenge d'un point de vue numérique qui met en évidence l'importance des matériaux numériques dans les nouvelles méthodes de modélisation. Dans ce travail, nous nous intéressons à un modèle en champ complet récent basé sur la méthode level set (LS) dans un cadre éléments finis (EF) pour la modélisation des mécanismes de recristallisation.Les points forts de cette approche par rapport à l'état de l'art ont motivé le développement d'un logiciel appelé DIGIMU® par la société TRANSVALOR avec le soutien de grandes entreprises industrielles. Toutefois, le principal inconvénient de cette approche, commun aux autres méthodes en champ complet utilisant des maillages EF non structurés, reste son coût numérique important.Le principal objectif de ce travail a donc été d'améliorer considérablement le coût numérique de la formulation LS utilisée dans le contexte de maillages EF non structurés. De nouveaux développements génériques ont été réalisés pour améliorer l'efficacité globale du modèle. La formulation 2D LS existante, déjà utilisée pour modéliser la croissance de grains, la recristallisation statique et l'effet d'ancrage de Smith-Zener, a été étendue et améliorée afin de modéliser ces mécanismes en 3D pour des polycristaux à grand nombre de grains en des temps de calcul raisonnables. / Mechanical and functional properties of metallic materials are strongly related to their microstructures, which are themselves inherited from thermal and mechanical processing. Being able to accurately predict and simulate the microstructure and its heterogeneities after complex forming paths recently became crucial for the metallurgy industry. This is also a real challenge from a numerical point of view which highlights the importance of digital materials in new modeling techniques. In this work, we focus on a recent front-capturing full field model based on the level set (LS) method within a finite element (FE) framework to model recrystallization mechanisms.The strengths of this approach comparatively to the state of the art have motivated the development of a software package called DIGIMU® by the company TRANSVALOR with the support of major industrial companies. However, the main drawback of this approach, common with other front-capturing full field approaches working on unstructured FE meshes, is its important computational cost, especially in 3D.Main purpose of this work was finally to drastically improve the numerical cost of the considered LS-FE formulation in context of unstructured FE meshes. New generic numerical developments have been proposed to improve the global efficiency of the model. The existing 2D LS formulation, already used to model grain growth, static recrystallization and the Smith-Zener pinning effect, has been extended and improved in order to model these mechanisms in 3D for large-scale polycrystals with reasonable computational costs.

Les propriétés finales des alliages métalliques sont directement liées à la microstructure de fin de mise en forme. Les mécanismes de recristallisation dynamique (DRX) et post-dynamique (PDRX) jouent un rôle important sur les évolutions microstructurales intervenant pendant et après les étapes de déformation à chaud. Dans ce contexte, un défi majeur pour les industriels et les chercheurs est de prédire la microstructure obtenue en fonction des conditions de mise en forme. Cela implique de bien connaître les mécanismes de DRX et PDRX et leur cinétique. Les modèles en champ complet permettent de modéliser explicitement la microstructure des alliages métalliques et ses possibles évolutions à l’échelle du polycristal. Ces modèles sont précis comparativement aux modèles œuvrant aux plus grandes échelles, mais ils sont généralement très couteux en termes de temps de calcul. Les modèles à champ moyen sont quant à eux basés sur une description implicite de la microstructure, conduisant à des temps de calcul considérablement réduits, mais ils reposent sur un grand nombre d’hypothèses, notamment topologiques. Cette thèse propose un nouveau modèle champ complet de DRX/PDRX et croissance de grains, capable de fonctionner en 2D comme en 3D, et une nouvelle approche en champ moyen, s'appuyant sur ces simulations en champ complet. La nouvelle approche champ moyen prend notamment mieux en compte les effets topologiques pour une meilleure prédiction des distributions de tailles de grains. Ce travail inclut une procédure de calibration et une validation des deux modèles s'appuyant sur une campagne d’essais expérimentaux sur un acier austénitique 304L. / Final properties of metal alloys are directly related to their microstructure, inherited from the processing route. Dynamic (DRX) and post-dynamic recrystallization (PDRX) mechanisms play a primordial role in microstructure evolutions occurring during and after hot-deformation. Within this context, predicting microstructures depending on the applied thermomechanical conditions is a major challenge for both industrials and researchers. This requires a good knowledge of recrystallization mechanisms and kinetics. Full field models are based on an explicit description of the microstructure of a metallic alloy, and its possible evolutions at a polycrystalline scale. These models are accurate compared to models operating at larger scales, but they generally lead to prohibitive numerical costs. On the other hand, mean field models are based on an implicit description of the microstructure, leading to considerably reduced numerical costs, but they are based on many assumptions, notably with regards to topology. The outcome of this PhD work is a new full field model of DRX/PDRX and grain growth, working in 3D as well as in 2D, and a new DRX/PDRX mean field approach which better accounts for topological effects, and provides better predictions for grain size distributions. This work also includes a calibration procedure and a validation of these two new models, using experimental data obtained from compression tests performed on the 304L austenitic steel.