NaTran construit, entretient et développe l'un des plus importants réseaux de transport de gaz en Europe. Notre ambition ? Acheminer le gaz de nos clients dans les meilleures conditions de sécurité, de coût et de fiabilité.
Au-delà de notre position dans le transport de gaz en Europe, nous sommes un acteur essentiel de la transition énergétique.
NaTran agit pour la diversité, notamment par un engagement en faveur de l'égalité femmes-hommes, des personnes en situation de handicap et pour l'inclusion des salariés LGBT+. NaTran R&I est le centre de recherche et développement de NaTran. Sa mission est d'accompagner l'entreprise dans ses enjeux d'innovation, de performance industrielle et de transition énergétique. NaTran R&I développe des méthodes, outils pour améliorer la fiabilité, la sécurité et l'efficacité des infrastructures gazières.
Contexte et problématique
NaTran R&I mobilise son expertise autour de la valorisation des données industrielles, en particulier celles issues de la GMAO (Gestion de la Maintenance Assistée par Ordinateur),, afin de soutenir la prise de décision, l'optimisation des politiques de maintenance et l'intégration des nouvelles technologies (IA,IOT, jumeaux numériques, etc.).
Comprendre les effets des caractéristiques des matériels et de leurs conditions d'utilisation sur la fiabilité des matériels
- Distinguer les relations causales des simples corrélations dans les données.
- Identifier les facteurs matériels ou d'usage qui impactent réellement la durée de vie ou la fréquence de défaillance.
- Prendre en compte la qualité et l'hétérogénéité des données pour garantir la robustesse des analyses.
- Développer des modèles capables d'expliquer ces effets.
Rendre les résultats des analyses accessibles et interprétables pour les équipes opérationnelles et les décideurs.
- S'appuyer sur des outils d'IA explicable pour visualiser et justifier les effets identifiés.
- Transformer les résultats analytiques en recommandations concrètes pour la gestion des actifs.
Objectifs du stage
État de l'art des méthodes et outils
Réaliser une revue de la littérature scientifique et technique sur :
- Les méthodes d'inférence causale appliquées aux données industrielles (graphes causaux, modèles structurels, etc.).
- Les approches d'intelligence artificielle explicable (XAI) permettant d'interpréter et de visualiser les effets des variables sur la fiabilité (arbres de décision interprétables, SHAP, LIME, modèles à attention, etc.). Identifier les outils open source et les bibliothèques logicielles les plus adaptés au contexte industriel.
Mise en oeuvre de l'inférence causale
Appliquer des méthodes d'inférence causale sur un jeu de données GMAO fourni par NaTran R&I pour identifier les facteurs ayant un effet direct sur la fiabilité des matériels, en tenant compte de la qualité et de la diversité des données.
Développement de modèles d'IA explicable
Développer et comparer des modèles d'IA explicable pour quantifier et expliquer l'impact des caractéristiques techniques et des usages sur la fiabilité des équipements. Proposer des visualisations et des indicateurs compréhensibles pour les métiers.
Valorisation et recommandations
Rédiger des recommandations pour améliorer l'exploitation des données GMAO.
Ce stage permettra au stagiaire d'acquérir une expérience précieuse dans l'analyse de données complexes, la modélisation statistique et la gestion de la maintenance prédictive dans un environnement industriel.
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