Thèse CIFRE - Profilage dynamique de rayonnements lasers à travers des fibres multimodales pour des applications d’interaction laser matière

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ALPhANOV, Centre Technologique Optique et Laser, basé à Bordeaux et Limoges, compte plus de 100 personnes et intervient dans l’accompagnement de l’innovation en photonique tout au long de la chaîne de valeur.

ALPhANOV réalise des développements techniques de haut niveau pour générer des solutions, produits ou systèmes innovants à destination de marchés variés (aéronautique, spatial, médical, luxe, défense…).
ALPhANOV est reconnu pour sa capacité à générer les innovations clés à l’origine de plusieurs créations d’entreprises et accompagne régulièrement le développement d’une vingtaine de sociétés de haute technologie.

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Contexte : Ce sujet de thèse s’inscrit dans le cadre d’une collaboration entre le laboratoire Xlim et ALPhANOV, centre de ressources technologiques (CRT) basé à Talence et Limoges. Cette thèse sera réalisée dans les locaux du laboratoire Xlim, UMR 7252 de Limoges, 123 Av. Albert Thomas, sous la responsabilité d’Agnès Desfarges-Berthelemot (Xlim), Vincent Kermène (Xlim) et Sébastien Vergnole (ALPhANOV). Des sessions de travail à ALPhANOV, à Limoges et à Talence, sont également prévues.

À propos d’Xlim

L'institut de recherche Xlim (www.xlim.fr) est une unité mixte de recherche entre l'Université de Limoges et le CNRS. Xlim est un institut de recherche multidisciplinaire avec des expertises dans le domaine de l'électronique et des micro-ondes, de la photonique, des mathématiques, des matériaux et de l'informatique.

Etat de l’art : Ces dernières années ont connu un regain d’intérêt pour les fibres mutimodales et leur utilisation dans les domaines des télécommunications (multiplexage spatial), des capteurs, des sources lasers à fibre de puissance, de l’endoscopie, comme canaux de transmission d’information quantique, ou pour faire du façonnage de faisceaux lasers dynamiquement (traitement de surface, usinage, …). Cet intérêt repose sur l'exploitation des multiples « degrés de liberté » apportés par les nombreux modes guidés de la fibre. Leur manipulation nécessite de connaître la transformation opérée par la fibre multimodale. Le plus couramment, on mesure sa matrice de transmission par interférométrie en utilisant une onde de référence [1] mais ce procédé demeure complexe à mettre en œuvre. Aussi, récemment de nombreuses études ont proposé de retrouver cette matrice de transmission ou d’apprendre un modèle de type réseau de neurones, sans onde de référence, à partir de simples mesures intensimétriques de speckles [2]. En réalité, ces méthodes ne peuvent prédire que le profil intensimétrique du faisceau de sortie. Nous travaillons actuellement sur des nouvelles approches sans onde de référence utilisant les outils de « machine learning » capable de prédire aussi bien l’amplitude que la phase du champ de sortie [3]. Ces travaux contribuent aux recherches menées sur les couplages multidimensionnels en régime linéaire et non linéaire contrôlés par des modèles d’apprentissage machine. Ils ouvrent en particulier la voie au profilage dynamique 2D ou 3D de faisceaux en extrémité de fibre optique, en régime continu ou impulsionnel, d’intérêt pour les applications d’interaction laser matière.  

Objectifs : L'objectif de ce sujet de thèse est de développer des procédés de contrôle de champs transmis par des fibres multimodales. Plusieurs types de fibres seront étudiées en visant des applications différentes. Dans le premier volet, il s’agira d’explorer le profilage 2D et 3D pour fonctionnaliser une extrémité de fibre optique par photo-polymérisation. Pour cela, une fibre optique à double gaine sera conçue pour être fonctionnelle à la fois aux longueur d’onde de photo-polymérisation et d’utilisation avec des contenus modaux différents. Dans le deuxième volet, on fera évoluer le banc expérimental (construit autour d’une fibre multimodale à cœur de silice) et la structure du réseau de neurones pour concevoir une source laser impulsionnelle de profil intensimétrique agile dédiée à la texturation de surface. Dans le dernier volet, on étudiera le déport de puissance dans les fibres multimodales à cœur creux. L’analyse du champ propagé sera effectué grâce à un composant multicœur couplé à la fibre qui viendra de façon originale prélever les données alimentant le réseau de neurones.

 References

1. J. Carpenter, et al., "110x110 optical mode transfer matrix inversion," Opt. Express 22, 96-101, 2014.

2. N. Borhani, et al., "Learning to see through multimode fibers," Optica 5, pp. 960-966, 2018

3. B. Gobé et al., ‘Retrieving the complex transmission matrix of a multimode fiber by machine learning for 3D beam shaping’, Journal of Light.Tech. DOI: 10.1109/JLT.2024.3373689 (2024)

Compétences et connaissances requises :

• Master en photonique avec de bonnes connaissances dans le domaine des fibres optiques, lasers.

• Motivation pour mettre en œuvre et développer des expériences, fortes compétences expérimentales attendues

• Bonne connaissance de langages de programmation scientifique (Matlab, Python) et appétence pour l’intelligence artificielle

• Grande autonomie et bonne capacité à organiser et planifier ses travaux

• Bon relationnel et dynamisme

• Bon anglais écrit et parlé

• Forte motivation et curiosité

• Capacité à travailler dans un contexte multidisciplinaire et avec différents interlocuteurs

Historiquement très masculins, les métiers techniques et scientifiques doivent évoluer vers plus de mixité. ALPhANOV s’engage pour accompagner cette évolution et participe à la promotion de la mixité dans notre filière. Nous encourageons les femmes à s’engager dans ces métiers d'avenir… et à postuler chez ALPhANOV !