Leader des énergies bas carbone dans le monde, le groupe EDF développe un mix de production d’électricité diversifié et construit un avenir énergétique neutre en CO2 grâce à l'électricité et à des solutions et services innovants. Le génie des procédés représente une expertise importante à la conception des procédés industriels, qui viennent en appui de la production électrique et qui la rendent possible tels que les cycles thermodynamiques, le traitement des effluents ou l’intégration énergétique. Dans ce cadre, EDF s’intéresse à développer cette expertise et s’approprier les nouvelles méthodes de conception innovantes, notamment celles utilisant l’intelligence artificielle (IA).
Les méthodes traditionnelles de conception de procédés reposent sur la connaissance préalable d’heuristiques spécifiques à l’application étudiée. Cette approche peut être inefficace voire inadaptée à des cas innovants pour lesquels des heuristiques ne sont pas forcément connues d’avance. Dans ce cadre, des méthodes de conception dites génératives sont étudiées par EDF : de l’optimisation évolutionnaire et des modèles d’IA. Elles posent la difficulté supplémentaire d’être coûteuses en termes de calcul et générer un volume important de données labelisées (schéma de procédé avec ses métriques de performance). Afin de systématiser l’analyse des résultats de ces méthodes, il s’avère utile (voire nécessaire) d’employer des méthodes d’identification automatique de motifs des données générés, pour que la relation entre l’architecture du procédé et les indicateurs de performance puisse être plus facilement extraite.
Les architectures de procédé sont représentées par des séquences de « mots » (représentation en langage naturel, employé par les modèles d’IA), mais peuvent également être représentées sous forme de graphe dirigé. L’objectif du stage serait alors d’étudier différents algorithmes existants d’extraction automatique de motifs, applicables à des séquences (par exemple [1, 2]) et éventuellement à des graphes (par exemple [3]), sur ces bases de données. Le but étant d‘établir plus facilement des relations entre motifs et performance, pouvant rendre l’analyse des résultats de ces méthodes plus efficace.

Objectifs du stage
Au sein du département Mécanique des Fluides, Energies et Environnement (MFEE) et du groupe Environnement Atmosphérique et Génie des Procédés, le/la candidat(e) de stage aura pour objectif d’étudier différents algorithmes d’extraction de motifs d’une base de procédés. Pour atteindre cet objectif, le stage sera articulé autour des axes suivants :
1. Familiarisation avec le contexte du stage : le cas d’application (cycles thermodynamiques à CO2 supercritique) et les heuristiques connues du problème, ainsi que les méthodes utilisées pour la génération des données et ses particularités.

2. Identification d’algorithmes d’extraction de motifs applicables à des séquences et éventuellement de graphes à partir d’une revue de la littérature (articles) ;
3. Sélection d’algorithmes applicables aux spécificités du problème (langage naturel, graphes dirigés cycliques) et aux différents objectifs (identification automatique de motifs, génération de superstructures) ;
4. Implémentation des algorithmes sélectionnés en Python, identification de leurs points forts et faibles d’après leurs buts et comparaison quand applicable.
Pour mener à bien ces missions, le/la stagiaire bénéficiera d’un appui d’un ingénieur chercheur et un ingénieur doctorant du département, ainsi que des outils nécessaires à l’implémentation des algorithmes.
Profil et compétences recherchés
• Etudiant(e) en dernière année d’école d’ingénieurs ou d’un parcours IA ou mathématiques appliquées ;
• Maîtrise de Python requise ;
• Des connaissances ou une expérience préalable en intelligence artificielle seraient appréciées ;
• Des notions de thermodynamique seraient un plus ;
• Rigueur, bon esprit d’analyse et de synthèse.
Modalités
Durée envisagée : 6 mois
Date de début : Premier semestre 2025
Stage rémunéré : Indemnités de stage selon barème.
Unité d’accueil : EDF - Recherche & Développement, Département Mécanique des Fluides Energies et Environnement, 6, quai Watier - 78400 CHATOU
Responsables à contacter :
Valentin LOUBIERE: valentin.loubiere@edf.fr
Antonio ROCHA AZEVEDO : antonio.rocha-azevedo@edf.fr