Méthodologie d’analyse et d’optimisation du suivi des performances énergétiques des bâtiments basée sur les données massives et l’intelligence artificielle

L’objectif de la thèse est de développer un outil logiciel innovant de suivi et d’analyse des performances énergétiques des bâtiments, reposant sur :

l’exploitation de données massives (Big Data) issues de capteurs énergétiques et d’objets connectés (IoT),

des méthodes avancées de data analysis et d’intelligence artificielle,

la modélisation des usages et comportements énergétiques à l’échelle du bâtiment et des usagers.

Les travaux viseront à proposer des méthodes d’analyse, de prédiction et d’aide à la décision applicables aux bâtiments publics et résidentiels, en lien avec les contraintes réglementaires (notamment le Décret tertiaire).

Cifre

Cette thèse s’inscrit dans une réponse à un appel à projets de la Ville de Paris portant sur la transition énergétique, l’efficacité énergétique des bâtiments et la participation citoyenne. Le financement de la thèse est conditionné à la sélection du projet par la Ville de Paris. Il s’agit donc d’une candidature à un concours de financement, menée conjointement par l’Université Paris-Est Créteil (UPEC) et la Ville de Paris.

La thèse sera réalisée au laboratoire CERTES (EA 3481) de l’Université Paris-Est Créteil (UPEC), en lien étroit avec les services de la Ville de Paris.
Le laboratoire dispose de plateformes expérimentales, de bases de données réelles issues de bâtiments instrumentés et d’une forte expérience dans les projets énergie–numérique–IA.

Le CERTES a été créé en 2001. Articulé autour de la Physique des Transferts, ses compétences se déclinent dans le domaine de l’expérimentation, de la modélisation et du traitement du signal.

 Le champ d’application de ses recherches recouvre la Thermique Industrielle, l’Énergétique, l’Environnement et les Matériaux ; les contrats et collaborations avec des industriels ou des centres de R&D dans ce domaine montrent l’implication des chercheurs du Laboratoire dans le transfert industriel.

 Le CERTES  est une équipe d’accueil (EA 3481) de l’Université Paris-Est Créteil, membre de l’ OSU Efluve et dirigée par le Professeur Evelyne Géhin.

 Il regroupe des enseignants-chercheurs de l’IUT de Créteil-Vitry, de l’IUT de Sénart-Fontainebleau et de l’UFR de Sciences et Technologies de l’UPEC, répartis sur les sites de Créteil et de Sénart. Le CERTES accueille des doctorants de l’Ecole Doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement de l’Université Paris-Est.

Le ou la candidate devra présenter un profil fortement orienté données et informatique.

Compétences indispensables :

• Très bon niveau en programmation Python
• Solides compétences en analyse de données / Big Data / computer vision,
• Expérience ou forte appétence pour les réseaux de neurones et l’intelligence artificielle
• Maîtrise des outils de data science (traitement, visualisation, modélisation)

Compétences appréciées (non obligatoires) :

• Connaissances en énergie, thermique du bâtiment ou systèmes énergétiques
• Intérêt pour les applications concrètes liées à la transition énergétique et aux villes intelligentes

Formation attendue :

Master (ou équivalent) en data science, computer vision, informatique, intelligence artificielle, génie électrique, énergétique, ou domaine proche (obtenu ou en cours de finalisation)