Le placement optimal des éoliennes dans un parc est un problème complexe influencé par la topographie, la direction et la vitesse du vent, ainsi que les interactions entre éoliennes (effet de sillage). Ce problème est souvent traité comme une optimisation boîte noire (black-box) car la fonction objectif (production énergétique, coût, etc.) est coûteuse à évaluer (généralement par des simulateurs) et ne dispose pas de gradient analytique. Un précédent stage a été réalisé l'année dernière dans le but de réalisé un état de l'art des méthodes et solveurs proposés dans la littérature pour l'optimisation black-box. Les méthodes sélectionnées ont été appliqué sur un cas réel de placement des turbines dans un parc éolien. Ce nouveau stage vise à aller plus loin en intégrant des approches robustes et stochastiques pour prendre en compte l'incertitude (variabilité du vent, erreurs de mesure, etc.). Modéliser le problème de placement d'éoliennes comme une optimisation black-box avec incertitudes. Intégrer des approches robustes et/ou stochastiques : Optimisation robuste : garantir des solutions performantes sous différents scénarios. Optimisation stochastique : utiliser des méthodes probabilistes pour explorer l'espace des solutions. Comparer les différentes méthodes proposées. Évaluer la performance sur des cas tests réels. Proposer des recommandations pour l'intégration dans un workflow industriel (WFLO). Actuellement en école d'ingénieur ou en Master dans le domaine de la recherche et du développement, vous recherchez un stage de fin d'études d'une durée de 6 mois à partir de mars 2026 ? Vous disposez de solides compétences en recherche opérationnelle et en optimisation (non linéaire, stochastique, robuste), ainsi que des notions en énergies renouvelables ? Vous maîtrisez Python et savez utiliser des solveurs tels que Gurobi ou Cplex ? Vous êtes capable d'analyser des données complexes et de mener des recherches approfondies ? Vous possédez d'excellentes aptitudes rédactionnelles pour produire des rapports clairs et présenter vos résultats de manière efficace ? Vous avez un fort intérêt pour les énergies renouvelables et la durabilité ? Vous communiquez aisément en français et en anglais ? Alors n'attendez plus, postulez pour rejoindre notre équipe !
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