Stage IA – Data Scientist - Operational Research & Microgrids Simulation- Bac + 5 - F/H

Chez Schneider Electric, nous nous engageons à résoudre des problèmes concrets pour créer un avenir durable, numérisé et électrifié.

L'intelligence artificielle a le potentiel de transformer les industries et de favoriser l'efficacité et la durabilité.

Au sein de notre AI Hub, nous combinons notre expertise historique en fabrication et en ingénierie avec les dernières avancées en intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage profond, afin de favoriser une prise de décision plus intelligente, plus agile et plus respectueuse de l'environnement.

Rejoignez l'équipe AI Solutions chargée de développer et deployer des cas d'utilisation de l'IA pour Schneider Electric dans son ensemble.

Sujet : Intégration de loi de pilotage dans un outil de simulation de microgrids

Contexte et enjeux :

Schneider Electric a développé une expertise avancée dans le développement de systèmes de gestion de l'énergie et dans la simulation de stratégie de gestion pour les microgrids.

L'un des principaux défis dans le dimensionnement optimal d'un microgrid réside dans la prise en compte des stratégies de pilotage des équipements tout au long de leur cycle de vie.

Cela permet notamment d'anticiper leur vieillissement et d'estimer leurs coøts opérationnels.

Au sein de l'AI Hub de Schneider Electric, deux logiciels distincts sont développés :



* Un outil de simulation de pilotage de microgrids sous Matlab


* Une librairie Python dédiée à l'optimisation du pilotage énergétique.

Actuellement, pour intégrer les lois de pilotage dans l'outil de simulation, les modèles d'optimisation développés en Python sont répliqués manuellement dans Matlab.

Cette duplication entraîne des limitations en termes de maintenance, de performance et d'agilité.

L'objectif principal du stage est d'améliorer l'interopérabilité entre ces deux outils afin de faciliter l'intégration des lois de pilotage dans le processus de dimensionnement mais aussi pour estimer les gains apportés par une stratégie de pilotage par rapport à une autre.

Missions :



* Se former en optimisation stochastique pour le contrôle de systèmes dynamiques


* Se former en évaluation de stratégie de pilotage pour le dimensionnement et la comparaison de performances


* Optimiser les performances de la librairie Python d'optimisation des systèmes énergétiques pour des taches de simulation


* Développer une interface Matlab permettant d'exploiter directement la librairie Python d'optimisation dans le logiciel de dimensionnement


* Utiliser conjointement la librairie d'optimisation et celle d'optimisation pour étudier les performances de stratégies de pilotage sur des exemples réalistes.

Votre profil :


* Vous terminez un diplôme bac + 5 de type Master ou Ingénieur avec une spécialisation en Optimisation / Recherche opérationnelle et recherchez un stage de fin d'études / PFE


* Maîtrise du développemen...