Apprentissage automatique pour la sécurisation des bornes de recharge – SHARP

Le boom des véhicules électriques pour accompagner les profondes mutations sociétales et écologiques nécessite un déploiement à grande échelle de bornes de recharge électrique. Le premier cap de 100 000 bornes publiques étant presque atteint, le prochain objectif du gouvernement français est de 500 000 points de recharge à l’horizon 2027. Cette croissance fait apparaître de nouveaux risques de sécurité physique et cyber pour le réseau de distribution électrique, les infrastructures, les clients et les sociétés d'exploitation. Il est donc crucial de détecter et d'identifier afin de proposer des bornes de recharge sécurisées et fiables pour les véhicules électriques. Notre projet vise à concevoir des algorithmes d'Intelligence Artificielle robustes pour détecter les événements et comportements anormaux sur les bornes de recharge. À terme, les algorithmes élaborés, accompagnés d'un module d'analyse du cyber comportement et des actions d'atténuation de potentielles attaques, seront déployés en production sur des ornes de recharge électrique pour véhicules.