Analyse avancée de données spatio-temporelles issues des bâtiments intelligents

IMT Nord Europe est un établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel (EPSCP) et l’une des 204 écoles d’ingénieurs françaises accréditées par la CTI à délivrer un titre d’ingénieur (donnée CDEFI 2023).

L’école compte parmi les plus grandes écoles d’ingénieurs au Nord de Paris avec plus de 2000 élèves, dont 40% d’apprentis, plus de 600 diplômés par an et un réseau de 17 000 diplômés.

Ecole de l’Institut Mines-Télécom, premier groupe public de Grandes Écoles d’Ingénieurs et de management de France, IMT Nord Europe est rattachée au Ministère de l’Économie et des Finances, chargée de l’industrie et du numérique, et est partenaire de l’Université de Lille.

École généraliste, implantée à Douai, Lille, Valenciennes, Dunkerque et Alençon, elle résulte de la fusion en 2017 des deux grandes écoles d’ingénieurs : l’Ecole des Mines de Douai (fondée en 1878) et Télécom Lille (fondée en 1990).

Les ingénieurs IMT Nord Europe sont reconnus pour être des ingénieurs à impact, engagés pour un avenir éco-responsable. Dotés de compétences scientifiques et techniques de haut niveau et d’aptitudes de leadership, ils sont polyvalents et expérimentés. Citoyens investis et ouverts sur le monde, ils portent les valeurs de l’école : excellence, intégrité et humanisme.

Ce stage s’inscrit dans le contexte du développement des bâtiments intelligents et de la transition énergétique. Il vise à exploiter des données massives et hétérogènes issues de systèmes IoT, de GTB/GTC et de maquettes numériques BIM afin d’analyser, modéliser et optimiser la performance énergétique, environnementale et fonctionnelle des bâtiments. Le/la stagiaire contribuera à la conception d’outils d’aide à la décision et de modèles numériques permettant d’anticiper les besoins futurs en exploitation, en connectivité et en sobriété énergétique à horizon 2030.

OBJECTIFS DU STAGE :                                                    

Ce stage offre une opportunité de travailler sur des problématiques à fort impact tout en développant des compétences clés en traitement de données, en fusion multi-capteurs et en technologies de communication. Ainsi, il permettra de :

• Développer des méthodes d’analyse et de traitement de données spatio-temporelles appliquées aux bâtiments intelligents.
• Mettre en place des modèles de data science et d’intelligence artificielle pour la prédiction, la détection d’anomalies et l’optimisation énergétique.
• Exploiter et croiser des données IoT, GTB et BIM afin d’améliorer la compréhension du comportement réel des bâtiments.

Contribuer à la réduction de l’empreinte énergétique et carbone des bâtiments à travers des analyses prospectives et des outils d’aide à la décision.

MISSIONS :

• Collecter, nettoyer, fiabiliser et structurer des données issues de capteurs IoT, de systèmes GTB/GTC et de plateformes de supervision énergétique.
• Réaliser des analyses spatio-temporelles à différentes échelles (bâtiment, étage, local) en intégrant des données d’usage, climatiques et techniques.
• Concevoir et implémenter des modèles statistiques et de machine Learning (régression, clustering, séries temporelles, détection d’anomalies) pour :
  • prédire les cnsommations énergétiques,
  • identifier les dérives de perfrmance et dysfonctionnements des équipements (CVC, éclairage, réseaux numériques),
  • analyser l’impact des usages et des stratégies de piltage.
• Exploiter les données BIM (IFC) pour enrichir les analyses data : géolocalisation des capteurs, typologie des espaces, caractéristiques thermiques et techniques.

Développer des visualisations avancées et des tableaux de bord interactifs (dataviz, cartes de chaleur, indicateurs de performance) à destination des équipes techniques et décisionnaires.

En cours de formation Ingénieur (Bac+5) ou équivalent en dernière année ou Master spécialisé en data science, informatique, génie énergétique, génie civil numérique ou systèmes intelligents.

• Solides compétences en analyse de données et programmation (Python, Pandas, NumPy, SQL).
• Connaissances en data science et IA : statistiques, machine Learning, séries temporelles, détection d’anomalies.
• Intérêt marqué pour les bâtiments intelligents, l’IoT, les systèmes GTB/GTC et l’exploitation des données BIM (IFC).
• Notions des protocoles et architectures IoT (BACnet, Modbus, MQTT) appréciées.
• Capacité à concevoir des visualisations claires et pertinentes (Power BI, Grafana, Tableau, Plotly).
• Esprit analytique, autonomie, rigueur scientifique et capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire.