Trouver des solutions au dérèglement climatique est la priorité du 21ème siècle, et implique de switcher à l'énergie bas-carbone. Chez Assystem, on s'est donc donné pour mission d'accélérer la transition énergétique partout dans le monde. Et pour y parvenir, nos 8000 Switchers couplent leur expertise historique en ingénierie et en management de projet aux technologies digitales.
Présent dans 13 pays (Europe, Moyen-Orient, Asie), nous travaillons sur la production et la distribution d'électricité bas-carbone, à travers le développement des énergies nucléaires et renouvelables. Nous participons également à la modernisation des réseaux électriques et l'électrification des usages, à travers l'hydrogène pour décarboner les secteurs des transports et de l'industrie. Dans le cadre d'une thèse sur la modélisation et la simulation assistées par IA des processus, organisations et flux de données du MCO d'un parc électronucléaire, nous recherchons un·e stagiaire R&D pour concevoir une boucle de co-adaptation modèle-expert.
Ce stage servira de travaux introductifs pour une thèse en collaboration avec la chaire CIMES co-portée par IMT Mines Ales & Assystem.
Olivier Laurendin (Assystem), Andon Tchechmedjiev (IMT Mines Alès) et Gregory Zacharewicz (IMT Mines Alès) encadreront ce stage.
Objectif global : transformer des retours terrain (CR, tickets, procédures) en propositions de modifications de modèles, avec justification, contrôles de cohérence et traçabilité, puis validation par les experts.
Découpage en missions (R&D) :
- Formaliser un métamodèle minimal et une typologie de changements (processus, acteurs, données, décisions).
- Définir le protocole de co-adaptation (collecte, validation, versioning, justification) avec les experts.
- Prototyper une assistance IA (LLM + extraction) générant des propositions de "diff" de modèles à partir de texte.
Les productions de ce stage seront concrétisées par la livraison d'un démonstrateur reproductible et d'une note R&D (résultats, limites, perspectives pour la thèse) servant de base à une publication scientifique.
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