Stage - Modélisation de débits à partir de projections climatiques F/H RTE, Le réseau de transport d'électricité

Company Description

Donnez la bonne énergie à votre avenir, formez-vous avec RTE ! 

RTE est le gestionnaire du réseau français de transport d’électricité. En charge du plus grand réseau haute et très haute tension d’Europe, nous avons la responsabilité de garantir à plus de 67 millions de consommateurs, aux industries et aux distributeurs, une alimentation électrique fiable, 24h/24.  

En coulisse, plus de 10 000 hommes et femmes orchestrent en temps réel l’équilibre entre production et consommation d’électricité, conduisent les flux, réalisent la maintenance des installations, innovent, mais aussi pilotent les projets qui transforment le réseau, main dans la main avec les territoires. Notre moteur collectif : mettre nos expertises au service de l’intérêt général et d’un futur durable où l’électricité sera la principale énergie. 

RTE place la santé et la sécurité de ses collaborateurs, prestataires et partenaires au premier plan, en faisant de la prévention des risques un pilier de sa culture d’entreprise. Convaincus que la diversité est une richesse, nous étudions toutes les candidatures avec la même attention, y compris celles de personnes en situation de handicap, pour construire des équipes représentatives d’une société pleinement inclusive.  

Investi d'une mission de service public, RTE respecte le principe de neutralité religieuse et politique. 

Job Description

Lieu : La Défense 
Durée et/ou période du stage : 6 mois à partir de mars 2027

Le système électrique est impacté par la météo et, pour en tenir compte dans ses études prospectives, RTE s’appuie sur des données météo (température, vent, rayonnement…) issues de projections climatiques, afin d’étudier de très nombreuses situations météorologiques tout en tenant compte du réchauffement climatique prévu pour les décennies à venir.

Ce jeu de données (appelé PECD4.2) ne contient pas encore de variables hydrologiques (ni débit ni température d’eau des rivières) alors que ces paramètres impactent la production hydraulique et la disponibilité des centrales nucléaires situées en bord de rivière.

Pour y remédier, des équipes de RTE ont développé des modèles pour simuler des débits cohérents avec ce jeu de données météo. L’objectif de ce stage est d’améliorer un de ces modèle et d’en développer de nouveaux avec des méthodes de Deep Learning.

Les principales missions lors de ce stage consisteront dans un premier temps à :

• S’approprier le modèle déjà existant (modèle Deep Learning appris sur des simulations issues de modèles hydrologiques représentant le sol et les écoulements d’eau) et chercher à en améliorer les paramètres
• Créer un nouveau jeu de données d’apprentissage (en changeant leur résolution spatiale) afin d’entraîner un nouveau modèle dans le but d’améliorer les performances et le réalisme des débits obtenus.

Selon les résultats de ces premières étapes et le temps restant, vous pourrez creuser d’autres aspects:

• Tester d’autres architectures IA (en particulier les GNN)
• Etudier les influences au sein des vallées hydrauliques (comment l’eau s’écoule d’un point amont vers un point aval), comprendre si les modèles IA les représentent correctement ou comment on pourrait les forcer à bien les prendre en compte
• Réfléchir à rajouter des influences anthropiques (prélèvements pour l’agriculture et retenues d’eau dans les lacs) sur ces débits simulés pour qu’ils représentent mieux la réalité des débits observés.

En tant que stagiaire, vous serez co-encadré(e) par un binôme pluridisciplinaire issu de 2 équipes différentes :

• l’équipe Climat de la Direction R&D, travaillant notamment sur l’évolution du climat et ses impacts sur les moyens de production et sur les infrastructures du réseau électrique.
• le service IA Grid de la Direction « Données, Intelligence Artificielle et Analyses » (DIA²), spécialiste des outils d’intelligence artificielle.