Ahmat Abdelwahid Mahamat Yacoub: un ingénieur tchadien à la pointe de l'électronique intelligente

Dans un monde où les systèmes électroniques deviennent toujours plus complexes et exigeants en termes de performance, quelques jeunes chercheurs se distinguent par leur capacité à proposer des solutions concrètes et innovantes. Ahmat Abdelwahid est de ceux-là. Jeune ingénieur tchadien de 26 ans, il s'impose progressivement sur la scène scientifique internationale à travers des travaux publiés dans des revues du groupe Elsevier, l'un des éditeurs académiques les plus reconnus au monde.

Un parcours académique structuré et international

Le parcours d’Ahmat Abdelwahid s’inscrit dans une trajectoire académique rigoureuse, débutée au Tchad. Il obtient un baccalauréat scientifique au sein du système de l’école française au Tchad, avec mention, posant ainsi les bases solides de sa formation scientifique.

Il poursuit ensuite ses études en Égypte à The British University in Egypt, où il décroche un Bachelor of Science (BSc) avec la mention First Class Honours, équivalent d’une mention très bien. Cette formation, adossée à London South Bank University, lui permet d’acquérir des compétences avancées en électronique, systèmes embarqués et conception de circuits.

Aujourd’hui basé au Canada, il poursuit son développement en consolidant ses compétences dans un contexte professionnel réel, avec une orientation vers l’application concrète de ses connaissances en ingénierie et en technologies intelligentes.

Stabiliser l'énergie pour mieux la valoriser

L'un des défis majeurs des systèmes électroniques modernes — objets connectés, capteurs intelligents, dispositifs autonomes — réside dans leur alimentation. Ces appareils fonctionnent souvent avec des sources d'énergie très limitées, et la moindre instabilité de tension peut compromettre leur bon fonctionnement.

C'est précisément ce problème qu'Ahmat Abdelwahid a cherché à résoudre dans sa première publication. Il y présente un convertisseur de tension multistage innovant, conçu pour élever une tension d'entrée de 1,5 V jusqu'à 6 V, tout en réduisant les fluctuations indésirables — appelées « ripples » — à un niveau exceptionnellement bas de 0,0003 %. Un résultat remarquable, très inférieur à ce que proposent les architectures conventionnelles.

Pour y parvenir, il a combiné plusieurs techniques complémentaires : un régulateur à capacités commutées, un circuit gyratuer jouant le rôle d'inductance virtuelle, et un filtre passe-bas. Cette approche entièrement compatible avec la technologie CMOS 28 nm permet d'intégrer le convertisseur directement sur une puce de seulement 30 × 140 µm², sans inductance physique encombrante — une contrainte forte dans la miniaturisation des circuits intégrés.

Avec un rendement de 92,8 %, ce convertisseur représente une avancée significative pour l'alimentation de capteurs électrochimiques autonomes et plus largement pour l'ensemble de l'écosystème IoT (Internet des Objets).

Quand l'intelligence artificielle entre dans le laboratoire

Dans une deuxième publication, menée en collaboration avec une équipe de chercheurs, Ahmat Abdelwahid contribue à un projet d'une nature différente mais tout aussi ambitieux : intégrer l'intelligence artificielle directement dans les instruments de mesure électronique.

Le système développé est une station de mesure à quatre pointes entièrement personnalisée, équipée d'aiguilles dorées pour maximiser la précision du contact électrique, et d'une tête de mesure mobile en trois dimensions. Connectée à un électromètre de précision, cette station collecte les caractéristiques courant-tension de divers composants électroniques — diodes, cellules solaires, transistors organiques et conventionnels.

Mais l'originalité du projet réside dans le traitement de ces données. Plutôt que de s'en remettre à une simple lecture manuelle, les chercheurs ont développé des modèles d'intelligence artificielle — notamment des réseaux de neurones convolutifs et des algorithmes de forêts aléatoires — capables d'analyser automatiquement les courbes obtenues, de les classer et d'en extraire les paramètres essentiels avec une marge d'erreur inférieure à 1 %.

Plus encore, le système est capable d'anticiper la dégradation des composants dans le temps, en exploitant les mesures passées pour projeter leur évolution future. Une fonctionnalité précieuse pour évaluer la durée de vie des dispositifs et améliorer leur fiabilité avant même leur déploiement sur le terrain.

Ces deux publications ont été accueillies dans des revues scientifiques du groupe Elsevier, référence mondiale de l'édition académique. C'est une reconnaissance significative pour un jeune chercheur (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2665917424003726 et https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0263224124015616).