Stage de recherche machine learning modelisation energetique f/h

Description du poste

Métiers et Emplois

SCIENTIFIQUE ET TECHNIQUE - INGENIEUR-E RECHERCHE EXPERTISE

Intitulé du poste

STAGE DE RECHERCHE MACHINE LEARNING MODELISATION ENERGETIQUE F/H

Contrat

Stage

Durée du contrat

5-6 mois

Fourchette de salaire

Autres (grille stage, alternance, ...)

Fourchette de rémunération

1000-1200 euros brut mensuel

Descriptif des principales missions

Éléments de contexte
La consommation énergétique des bâtiments dépend de nombreux facteurs (climat, scénarios doccupation, qualité de lenveloppe, performance des systèmes, etc.). Ainsi, la simple donnée de la consommation annuelle ne permet pas dévaluer objectivement la performance dun bâtiment.
Les méthodes de caractérisation de la performance réelle des bâtiments (MPEB) visent à déterminer des indicateurs de performance « intrinsèque » permettant la comparaison entre bâtiments. Parmi eux, le HLC (Heat Loss Coefficient) est un indicateur clé de la performance thermique de lenveloppe.

Depuis les années 2000, lintérêt pour ces méthodes sest fortement accru, notamment pour comprendre lorigine du Performance Gap (EPG). Deux grandes familles de méthodes existent :

1. Les méthodes in situ, nécessitant une instrumentation spécifique et un bâtiment inoccupé (ex : méthode SEREINE développée au CSTB) ;
2. Les méthodes à distance, exploitant des données accessibles sans intervention sur site (données de consommation, météo, open data, etc.).

Ces dernières, plus faciles à mettre en œuvre, présentent toutefois une finesse danalyse moindre. Cependant, la disponibilité croissante de données collectables à distance (ex : base BDNB) ouvre de nouvelles perspectives R&D pour leur amélioration, avec des applications variées :

3. Evaluation de la performance de bâtiments ou de parcs immobiliers.
4. Suivi de rénovations.
5. Compréhension du performance gap.
6. Recommandations dactions defficacité énergétique.


Objectifs et contenu du stage :

Le stage portera sur une étude théorique et numérique des méthodes dévaluation de la performance à distance, à partir dun jeu de données simulées.
Lobjectif principal sera dexplorer les apports des données à haute résolution temporelle (horaires) par rapport aux données journalières, notamment pour la détermination du HLC.

Le travail consistera à :

7. Analyser le problème de résolution inverse dun modèle thermique.
8. Mettre en œuvre une approche probabiliste (bayésienne).
9. Etudier lidentifiabilité des modèles à partir de données horaires
10. Quantifier les incertitudes sur les paramètres identifiés.

Le stage débutera en début d'année 2026 pour une durée de 5 à 6 mois.

Perspectives
Ce stage pourra se prolonger par une thèse sur des thématiques connexes, avec une application à des données réelles à grande échelle pour des bâtiments résidentiels et tertiaires (en partenariat avec l'entreprise et l'université Gustave Eiffel).

Profil (formations, compétences, expériences)

Vous êtes actuellement en dernière année de formation de niveau Bac+5 (Master ou école d'ingénieur généraliste). Vous disposez de connaissances théoriques en mathématiques appliquées et en modélisation. Vous êtes intéressé par lapplication de ces outils à des sujets liés à lénergétique.


Compétences requises :


11. Programmation Python
12. Analyse de données
13. Approches statistiques
14. Approches physiques (modélisation)

Compétences bonus :

15. Connaissances en énergétique du bâtiment
16. Approches bayésiennes
17. Problèmes inverses
18. Etude de séries temporelles

Processus de recrutement

1 à 2 entretiens à prévoir (Manager et RH)

Pourquoi nous rejoindre ?

", rejoignez-nous et donnez du sens à vos premières expériences en contribuant à garantir la santé et la sécurité des usagers dans les bâtiments.

Vos avantages, en tant que stagiaire :
Gratification de stage supérieure au minimum légal (grille selon le diplôme préparé)
Accès à notre dispositif de télétravail pouvant aller jusquà 3 jours / semaine.
Accès à notre accord temps de travail pour préserver votre équilibre vie professionnelle / vie privée avec des plages horaires fixes et mobiles.
Cadre de travail : espace de co-working, salle de sport (siège social) clubs sports/loisirs, sites verdoyants avec éco pâturages,
Avantages CSE à partir de 3 mois dancienneté (chèques vacances, billetterie, )
Restaurant dentreprise (siège social) et tickets restaurants (site de région)
Possibilité de poursuivre au CSTB à lissue de votre stage (embauche, alternance, thèse, )