Le contrôle non destructif électromagnétique (CNDE) est appliqué dans des domaines variés pour l'exploration de défauts cachés affectant des structures. De façon générale, le principe peut se poser en ces termes : un objet inconnu perturbe un milieu hôte donné et illuminé par un signal électromagnétique connu, et la réponse est mesurée sur un ou plusieurs récepteurs de positions connues. Cette réponse contient des informations sur les paramètres électromagnétiques et géométriques des objets recherchés et toute la difficulté du problème traité ici consiste à extraire ces informations du signal obtenu. Plus connu sous le nom de " problèmes inverses ", ces travaux s'appuient sur une résolution appropriée des équations de Maxwell. Au " problème inverse " est souvent associé le " problème direct " complémentaire, qui consiste à déterminer le champ électromagnétique perturbé connaissant l'ensemble des paramètres géométriques et électromagnétiques de la configuration, défaut inclus. En pratique, cela est effectué via une modélisation mathématique et des méthodes numériques permettant la résolution numérique de tels problèmes. Les simulateurs correspondants sont capables de fournir une grande précision sur les résultats mais à un coût numérique important. Sachant que la résolution d'un problème inverse exige souvent un grand nombre de résolution de problèmes directs successifs, cela rend l'inversion très exigeante en termes de temps de calcul et de ressources informatiques. Pour surmonter ces challenges, les " modèles de substitution " qui imitent le modèle exact peuvent être une solution alternative intéressante. Une manière de construire de tels modèles de substitution est d'effectuer un certain nombre de simulations exactes et puis d'approximer le modèle en se basant sur les données obtenues. Le choix des simulations (" prototypes ") est normalement contrôlé par une stratégie tirée des outils de méthodes de " plans d'expérience numérique ". Dans cette thèse, l'utilisation des techniques de modélisation de substitution et de plans d'expérience numérique dans le cadre d'applications en CNDE est examinée. Trois approches indépendantes sont présentées en détail : une méthode d'inversion basée sur l'optimisation d'une fonction objectif et deux approches plus générales pour construire des modèles de substitution en utilisant des échantillonnages adaptatifs. Les approches proposées dans le cadre de cette thèse sont appliquées sur des exemples en CNDE par courants de Foucault

Le contrôle non destructif électromagnétique (CNDE) est appliqué dans des domaines variés pour l'exploration de défauts cachés affectant des structures. De façon générale, le principe peut se poser en ces termes : un objet inconnu perturbe un milieu hôte donné et illuminé par un signal électromagnétique connu, et la réponse est mesurée sur un ou plusieurs récepteurs de positions connues. Cette réponse contient des informations sur les paramètres électromagnétiques et géométriques des objets recherchés et toute la difficulté du problème traité ici consiste à extraire ces informations du signal obtenu. Plus connu sous le nom de « problèmes inverses », ces travaux s'appuient sur une résolution appropriée des équations de Maxwell. Au « problème inverse » est souvent associé le « problème direct » complémentaire, qui consiste à déterminer le champ électromagnétique perturbé connaissant l'ensemble des paramètres géométriques et électromagnétiques de la configuration, défaut inclus. En pratique, cela est effectué via une modélisation mathématique et des méthodes numériques permettant la résolution numérique de tels problèmes. Les simulateurs correspondants sont capables de fournir une grande précision sur les résultats mais à un coût numérique important. Sachant que la résolution d'un problème inverse exige souvent un grand nombre de résolution de problèmes directs successifs, cela rend l'inversion très exigeante en termes de temps de calcul et de ressources informatiques. Pour surmonter ces challenges, les « modèles de substitution » qui imitent le modèle exact peuvent être une solution alternative intéressante. Une manière de construire de tels modèles de substitution est d'effectuer un certain nombre de simulations exactes et puis d'approximer le modèle en se basant sur les données obtenues. Le choix des simulations (« prototypes ») est normalement contrôlé par une stratégie tirée des outils de méthodes de « plans d'expérience numérique ». Dans cette thèse, l'utilisation des techniques de modélisation de substitution et de plans d'expérience numérique dans le cadre d'applications en CNDE est examinée. Trois approches indépendantes sont présentées en détail : une méthode d'inversion basée sur l'optimisation d'une fonction objectif et deux approches plus générales pour construire des modèles de substitution en utilisant des échantillonnages adaptatifs. Les approches proposées dans le cadre de cette thèse sont appliquées sur des exemples en CNDE par courants de Foucault / Electromagnetic Nondestructive Evaluation (ENDE) is applied in various industrial domains for the exploration of hidden in-material defects of structural components. The principal task of ENDE can generally be formalized as follows: an unknown defect affects a given host structure, interacting with a known electromagnetic field, and the response (derived from the electromagnetic field distorted by the defect) is measured using one or more receivers at known positions. This response contains some information on the electromagnetic constitutive parameters and the geometry of the defect to be retrieved. ENDE aims at extracting this information for the characterization of the defect, i.e., at the solution of the arising “inverse problem”. To this end, one has to be able to determine the electromagnetic field distorted by a defect with known parameters affecting a given host structure, i.e., to solve the “forward problem”. Practically, this is performed via the mathematical modeling (based on the Maxwell's equations) and the numerical simulation of the studied ENDE configuration. Such simulators can provide fine precision, but at a price of computational cost. However, the solution of an inverse problem often requires several runs of these “expensive-to-evaluate” simulators, making the inversion procedure firmly demanding in terms of runtime and computational resources. To overcome this challenge, “surrogate modeling” offers an interesting alternative solution. A surrogate model imitates the true model, but as a rule, it is much less complex than the latter. A way to construct such surrogates is to perform a couple of simulations and then to approximate the model based on the obtained data. The choice of the “prototype” simulations is usually controlled by a sophisticated strategy, drawn from the tools of “design-of-experiments”. The goal of the research work presented in this Dissertation is the improvement of ENDE methods by using surrogate modeling and design-of-experiments techniques. Three self-sufficient approaches are discussed in detail: an inversion algorithm based on the optimization of an objective function and two methods for the generation of generic surrogate models, both involving a sequential sampling strategy. All approaches presented in this Dissertation are illustrated by examples drawn from eddy-current nondestructive testing.