DIAGBAT* : vers un diagnostic plus rapide, précis et intelligent de l’état de santé des batteries

Avec le développement de la mobilité électrique et du stockage stationnaire, connaître précisément l’état de santé (SOH – State of Health) et les performances réelles d’une batterie constitue un enjeu majeur pour les industriels.

Comment évaluer rapidement et précisément l’état d’une batterie, anticiper son évolution et déterminer son potentiel d’utilisation ou de réutilisation ? C’est à cette problématique que répond le projet DIAGBAT, lancé le 1er novembre 2025 et labellisé par le pôle de compétitivité i-Trans.

Développer de nouvelles méthodes de diagnostic des batteries

Les méthodes de diagnostic peuvent aujourd’hui nécessiter des essais relativement longs ou ne fournir qu’une vision partielle de l’état réel d’une batterie.

Le projet DIAGBAT a pour ambition de développer des méthodes avancées permettant d’évaluer plus rapidement et avec précision l’état de santé des batteries, tout en répondant aux contraintes d’une utilisation industrielle.

L’objectif est notamment de mieux connaître l’état réel d’une batterie afin de :

– optimiser son utilisation et ses performances ;
– anticiper d’éventuelles défaillances ;
– contribuer à améliorer la sécurité ;
– faciliter les stratégies de seconde vie et de réemploi des batteries.

Une approche combinant physique, intelligence artificielle et données expérimentales

Pour atteindre ces objectifs, DIAGBAT s’appuie sur une approche multidisciplinaire associant modèles physiques, intelligence artificielle et données expérimentales.

Cette complémentarité doit permettre de développer des méthodes de diagnostic à la fois rapides, fiables et robustes, capables d’exploiter les données disponibles pour caractériser au mieux l’état de santé d’une batterie.

Le projet associe notamment le CRITT M2A, centre d’essais et de R&D spécialisé dans les batteries et les systèmes de propulsion électrique, et le LGI2A, laboratoire spécialisé notamment dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Cette collaboration permet de croiser les compétences liées aux essais et à la caractérisation des batteries, à l’analyse des données et au développement de nouvelles méthodes de diagnostic.

Un projet entré dans sa phase expérimentale

Après une première phase consacrée à l’état de l’art des méthodes de diagnostic existantes, les équipes ont engagé les premiers essais expérimentaux et la collecte de données.

Ces travaux permettront d’alimenter et d’évaluer les différentes méthodes développées dans le cadre du projet.

À travers ce projet de R&D, le CRITT M2A poursuit ainsi ses travaux autour de la caractérisation, du vieillissement et du diagnostic des batteries, avec l’objectif de développer de nouvelles solutions adaptées aux futurs besoins industriels.

*Le projet DIAGBAT est cofinancé par l’Union européenne.