Thèse cifre: de la prédiction à l’action - ia dynamique multi-agents pour les bâtiments du futur

Topic description

Laboratoire : LIST3N, Université de Technologie de Troyes /

Entreprise :Groupe ARTEA )

Directeur de thèse :Prof. Hichem SNOUSSI

Objectif global : Dans le cadre d’une collaboration entre le laboratoire LIST3N de l’Université de Technologie de Troyes et le Groupe ARTEA, l’objectif de cette thèse est de développer une nouvelle génération d’intelligence artificielle pour le pilotage prédictif, dynamique et autonome des bâtiments tertiaires intelligents.

Le projet vise à dépasser les approches classiques de supervision énergétique, souvent limitées à l’analyse des consommations ou à la prédiction des pics, pour concevoir une IA dynamique capable d’anticiper, de décider et d’agir en temps réel sur les équipements techniques du bâtiment, en particulier les systèmes HVAC (chauffage, ventilation et climatisation). L’enjeu scientifique est de construire une intelligence décisionnelle capable de combiner prédiction, optimisation et action, afin d’adapter automatiquement le fonctionnement du bâtiment à son état thermique, à l’occupation des espaces, aux conditions météorologiques, au coût de l’énergie et aux contraintes de confort.

Méthodologieproposée :

L’originalité de cette thèse réside dans le développement d’une approche multi-agents, où plusieurs agents intelligents spécialisés pourront coopérer pour piloter différentes zones du bâtiment et différents modes de fonctionnement : chauffage, refroidissement, ventilation, confort local. Chaque agent devra apprendre à prendre des décisions adaptées à son environnement local, tout en contribuant à un objectif global : réduire la consommation énergétique, limiter les appels de puissance et préserver le confort des occupants.

La thèse explorera ainsi des méthodes avancées d’IA, combinant apprentissage automatique, apprentissage par renforcement, modèles prédictifs, jumeaux numériques et contrôle sûr. Les stratégies développées seront d’abord entraînées et évaluées dans des environnements simulés avant d’être transférées vers des sites réels du Groupe ARTEA, afin de garantir une prise de décision robuste, traçable et compatible avec les contraintes opérationnelles des bâtiments. L’ambition finale est de proposer un démonstrateur d’IA dynamique pour le bâtiment intelligent, capable de transformer les données énergétiques en actions de pilotage efficaces, adaptatives et mesurables.

Pour candidater, envoyer un CV, les bulletins de notes et une lettre de motivation à Prof. Hichem SNOUSSI

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