Batteries : le sud-coréen MONA développe un modèle IA universel pour détecter les défauts en une seconde

La start-up sud-coréenne MONA (expert en diagnostic de batteries) a annoncé le 9 juillet le développement d'un modèle d'IA générique capable de détecter les anomalies sur tout type de batterie (cellules, packs, modules) en 1 seconde par cellule. Pour y parvenir, MONA a déjà collecté des données sur 8 millions de cellules et 1 000 packs, visant 10 millions de cellules. Jusqu'ici, les modèles d'IA de diagnostic étaient spécifiques à une chimie ou un design de batterie ; tout changement de matériau, de fournisseur ou de processus de production réduisait leur précision. MONA utilise la spectroscopie d'impédance électrochimique (EIS) pour sonder l'intérieur des cellules, combinée à une IA générative qui reconstruit les données manquantes, permettant un passage en ligne de production sans ralentir la cadence. L'entreprise a vérifié que les anomalies détectées via l'impédance (par ex. résistance interne anormale) correspondent bien à des défauts physiques réels (épaisseur d'électrode inégale) confirmés par CT et coupe transverse. Concrètement, ce modèle universel va révolutionner le contrôle qualité chez les fabricants de batteries (LG, Samsung SDI, SK On), accélérer le diagnostic dans les usines de véhicules électriques, et surtout permettre de trier efficacement les batteries usagées pour le reconditionnement ou le stockage stationnaire (ESS), un enjeu clé de l'économie circulaire. MONA teste déjà des packs de batteries usagées en ESS et développe des solutions pour les batteries à électrolyte solide.