Le groupe EDF est l'un des premiers électriciens mondiaux, à la pointe de l'innovation technologique. EDF s'engage pour un avenir énergétique juste, innovant et durable. C'est à nous, femmes et hommes d'EDF, fiers de nos missions de service public, de transformer demain.
Contexte et objectif du stage
La R&D du groupe EDF, intervient sur l'ensemble des métiers et activités du secteur de l'énergie. Elle soutient les différentes entités du groupe avec une double mission : optimiser les performances des activités actuelles et préparer l'avenir grâce à des technologies de rupture.
Au sein de la R&D d'EDF, le Département SYSTEME contribue à la préparation de l'avenir du Groupe EDF dans le domaine des réseaux électriques. En particulier, le département s'intéresse à l'impact sur le réseau électrique de l'augmentation massive et locale de consommation d'énergie liée à la croissance du marché des véhicules électriques (VE).
Afin de réduire les émissions de gaz à effet de serre, l'état a annoncé la fin de la vente des véhicules thermiques neufs d'ici à 2040 au profit des véhicules électriques et hybrides rechargeables. Cependant, si tous les utilisateurs rechargent leur voiture électrique au même moment (par exemple, le soir en rentrant du travail) cela risque de créer, dans certaines zones géographiques, des pics de consommation électriques importants et potentiellement des congestions sur le réseau de distribution d'électricité.
L'objectif du stage est de modéliser la mobilité actuelle des utilisateurs de véhicules personnels dans l'espace et le temps.
Déroulement du stage
Nous disposons d'un échantillon de plannings de déplacement de véhicules sur la France entière et sur une période d'un mois.
En combinant cet échantillon à des données de recensement disponibles en open data, nous souhaitons développer des modèles statistiques de machine learning pour prédire tous les déplacements en voiture à l'échelle de chaque commune de la France et pour tous les jours de l'année.
On s'inspirera des modèles d'IA générative de génération de texte pour générer des séquences de déplacements.
Les principales missions du stage seront :
Effectuer un état de l'art des modèles de redressement des données de mobilité
Effectuer un état de l'art des modèles d'estimation de séquence de déplacement (dont IAg).
Analyser et nettoyer les données de déplacements.
Segmenter le territoire en zones de mobilités homogènes.
Développer des modèles d'IA pour estimer la mobilité des véhicules des particuliers.
Profil recherché :
Stage de fin d'études ou de césure Bac +4/+5
Étudiant(e) Master 2 ou en école d'ingénieur.
Profil : Data Science / GenAI
Compétences Demandées
Data science : bonne connaissance des techniques de modélisation statistique et de machine learning
Développement informatique : bonne maîtrise du langage Python, y compris des bibliothèques telles que Pandas et NumPy ou MatLab
Gestion de Projet et Outils Collaboratifs : connaissance des principes de gestion de version avec Git et GitLab
Théorie des sondages : cette compétence serait un plus pour le candidat.
Conditions du stage :
Unité d'accueil : EDF Lab Saclay - Département SYSTEME - 7, Bld Gaspard Monge - 91120 Palaiseau
Durée : 5 à 6 mois à partir de mars/avril 2025
Le stage est rémunéré
Rémunération transport : 50%
Télétravail : 1 à 2 jours par semaine
Contacts : Sophie BERCU - @.**
Profil recherché :
Stage de fin d'études ou de césure Bac +4/+5
Étudiant(e) Master 2 ou en école d'ingénieur.
Profil : Data Science / GenAI
Compétences Demandées
Data science : bonne connaissance des techniques de modélisation statistique et de machine learning
Développement informatique : bonne maîtrise du langage Python, y compris des bibliothèques telles que Pandas et NumPy ou MatLab
Gestion de Projet et Outils Collaboratifs : connaissance des principes de gestion de version avec Git et GitLab
Théorie des sondages : cette compétence serait un plus pour le candidat.
Conditions du stage :
Unité d'accueil : EDF Lab Saclay - Département SYSTEME - 7, Bld Gaspard Monge - 91120 Palaiseau
Durée : 5 à 6 mois à partir de mars/avril 2025
Le stage est rémunéré
Rémunération transport : 50%
Télétravail : 1 à 2 jours par semaine
Contacts : Sophie BERCU - @.**