Activités
Les mondes de l’énergie et de l’intelligence artificielle sont en pleine transformation : l’un, poussé par la nécessité de mieux maîtriser la consommation ; le second par l'émergence de l'IA générative.
Dans ce contexte, TotalEnergies s’intéresse à la désagrégation des courbes de charge électrique dans le résidentiel. Cette approche vise à estimer la contribution de chaque appareil (chauffage, lave-linge, etc.) à la consommation globale d’un logement. Elle permet aux consommateurs de mieux gérer leur consommation et d'autre part d'estimer le volume de flexibilité dans l'optique d'aider le réseau à passer les pics de consommation.
Les avancées récentes du deep learning – à l’instar de BERT4NIL – ont permis de franchir un cap dans la recherche avec des modèles plus performants et généralistes. Les défis scientifiques restent néanmoins nombreux.
Dans la continuité d’un doctorat se terminant à l’automne 2024, nous recherchons un(e) post-doctorant(e) pour 2 ans. Le poste est basé à Saclay. La durée maximale du contrat est de 4 ans, renouvelable deux fois.
La signature du contrat de travail doit intervenir au plus tard dans les trois ans suivant la date d'obtention du diplôme de doctorat, conformément à l'article L.431-5 du Code de la Recherche.
En tant que post-doctorant, vos missions seront de :
* Développer des modèles multi-équipements généralistes et explicables pour proposer de la désagrégation à partir de données minute.
* Adapter ces modèles à des données moins précises (15min / 30min) en appliquant des principes de distillation
* Veiller à l’explicabilité des résultats obtenus.
* Réaliser un benchmark des modèles fondation tels que GridFM, BiTSA.
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