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© 2026 Welcome to the Jungle

EDF
about 10 hours ago

STAGE : Développement d'un modèle d'ordre réduit de solveur Neutronique F/H EDF

Électricien innovant pour une énergie neutre en CO2.

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Traineeship
Palaiseau
Remote: Not specified
Salary: Not specified
about 10 hours ago
Skills we're looking for
C++
Python

You'll be part of

190000 employees
Environnement / Développement durable
Energie
Founded in 1946
Revenue: 118,7 Mds

You'll be working on

Contexte :

EDF R&D a pour missions de contribuer à l’amélioration de la performance des unités opérationnelles du groupe EDF et de préparer les solutions de demain. Dans ce cadre, le département PÉRICLÈS contribue à la sûreté et à la performance du parc nucléaire et développe des compétences en calcul scientifique et technologies de l’informatique au service des métiers du Groupe.

Le stage s’inscrit dans le développement de la nouvelle chaîne de calcul de physique des cœurs EDF-Framatome ODYSSÉE, fondée sur le code neutronique COCAGNE. Celui-ci propose des schémas de calcul permettant d’accroître sensiblement la finesse de modélisation de la physique neutronique des réacteurs. Ces gains en précision ont cependant pour contrepartie un coût de calcul plus important que celui des outils historiques.

Cet enjeu est particulièrement critique pour l’outil d’aide au pilotage installé en salle de commande. Véritable jumeau numérique du cœur, il simule en continu son état physique et permet d’anticiper les conséquences des actions de pilotage. L’intégration de COCAGNE dans cet outil nécessite donc de réduire fortement les temps de calcul pour répondre aux contraintes d’une utilisation quasi temps réel.

Les méthodes de réduction de modèle (Reduced Order Modelling, ROM) offrent une piste particulièrement prometteuse. Elles permettent de reporter l’essentiel du coût de calcul dans une phase d’apprentissage hors ligne afin de construire une approximation fidèle et rapide du modèle de référence.

 

Objectif du stage :

Le stage portera sur le solveur SPN du code de cœur COCAGNE, utilisé pour résoudre l’équation de transport neutronique. L’objectif sera de développer un modèle d’ordre réduit permettant d’accélérer les calculs tout en maîtrisant leur précision.

L’approche reposera sur :

  • une réduction intrusive des calculs neutroniques statiques et quasi-statiques, paramétrés par le point de fonctionnement du cœur ;
  • une phase hors ligne construisant une base réduite par Proper Orthogonal Decomposition (POD) à partir d’un espace d’apprentissage adapté ;
  • une phase en ligne d’assemblage des matrices réduites à partir de blocs précalculés, puis de résolution du système réduit.
  • Le stagiaire développera et testera ce module en s’appuyant sur des travaux antérieurs. Il travaillera notamment sur le précalcul des termes matriciels, leur assemblage et la résolution efficace du système réduit.

Les performances seront évaluées sur différentes configurations d’aide au pilotage selon deux critères : précision et gain en temps de calcul.

Après la réalisation d’un premier démonstrateur, différentes pistes pourront être explorées : projection de Petrov-Galerkin, hyper-réduction, optimisation de l’espace d’apprentissage, etc. Ces travaux ont vocation à être poursuivis et approfondis dans le cadre de la thèse faisant suite au stage.


We're looking for

3ème année d'école d'ingénieur, Master 2 avec une formation solide en analyse numérique et calcul scientifique et un intérêt fort pour le développement informatique (Python/C++). Une compétence en neutronique serait un plus. Ce stage ouvrant une thèse sur le sujet, un souhait de poursuivre en doctorat est requis.

Benefits

    Between 1-2 days at home
    Generous PTO
    Professional development plan
    Flexible working hours
    Food service or stocked kitchen
    Dedicated Diversity & inclusivity staff
    Reduction of working time (RTT)
    Employee referral bonus
    Remote work allowance
    Social Committee subsidies (Sports, Culture, ...)

The workplace

Palaiseau, Ile-de-France, France
  • Rencontrez Man-Yee, Développeuse

    Rencontrez Man-Yee, Développeuse

  • Rencontrez Allan, Customer Data owner

    Rencontrez Allan, Customer Data owner

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