Qui sommes-nous ?
L’Association pour la Transition Bas Carbone (ABC) est la structure de référence pour le développement, la promotion et la diffusion du Bilan Carbone®, en France et à l’international. Le Bilan Carbone® est une méthode d’estimation et de réduction des gaz à effet de serre (GES) déployée depuis 2004 dans de nombreuses organisations (entreprises, associations, structures publiques, …). Lors de la réalisation d’un Bilan Carbone®, pour chaque source d’émission, une donnée d’activité (DA) doit être récoltée au sein de l’organisation, et un facteur d’émission (FE) doit y être associé pour calculer les émissions. Ces DA et FE sont souvent difficiles à obtenir, ce qui entraîne en pratique l’impossibilité de prendre en compte l’ensemble des sources d’émission. Au sein d’un Bilan Carbone®, les émissions sont classifiées dans différents « Postes d’émission » ou « Catégories d’émission ». Une base de données regroupant des Bilans Carbone® et Bilans GES réglementaires de qualité a vu le jour à l’initiative de l’Association pour la Transition Bas Carbone (ABC).
Contexte
De juin à août 2025, la base de données a été analysée au cours d’un stage de deux mois à l’aide de différents outils du LIP6, qui ont permis :
- La création de statistiques généralistes.
- Une première analyse inférentielle des données et des relations de dépendance entre les différentes variables.
Ces analyses pourraient permettre, à terme :
- De publier des éléments statistiques sectoriels pour améliorer la précision des exercices de comptabilité carbone.
- D’analyser la transformation des organisations en France et la cohérence des réductions de GES observées.
- De vérifier la qualité des exercices de comptabilité carbone présents dans l’OCCF, via un score de qualité.
- De mieux comprendre la comptabilité carbone et la structuration des émissions des organisations en France.
Axes de réflexion
1. Statistiques génériques sur les données
- Identifier des tendances par secteurs d’activité afin d’établir une classification plus représentative que la nomenclature NAF
- Identifier les catégories d’émissions significatives (80 % du total) selon le secteur d’activité • Étendre l’analyse au-delà des scopes 1, 2 & 3 en intégrant au minimum les catégories 1 à 6 du Bilan GES réglementaire
- Comparer la base OCCF à d’autres bases carbone (ex. CDP)
- Outiller l’ABC pour générer automatiquement les statistiques lors de l’ajout de nouveaux bilans
2. Compréhension et vérification des données entrantes
- Détailler les relations de dépendance selon le secteur ou d’autres variables pertinentes.
- Construire un score de qualité déclenchant des vérifications manuelles si nécessaire.
- Outiller l’ABC pour appliquer ce score automatiquement aux bilans entrants.
- Définir des points de contrôle manuels pour évaluer la qualité d’un bilan
- Simulation de données.
- Simuler les émissions d’un bilan à partir des variables pertinentes.
- Développer des mécanismes de détection de fausses données ou données manipulées
- Missions du stage.
- Approfondissement de l’analyse statistique réalisée précédemment.
- Simulation de structures de dépendance (conditionnelles) pour mieux comprendre la comptabilité carbone.
- Documentation des codes, méthodes et résultats.
Si des modèles statistiques pertinents émergent, ils pourront être appliqués à des Bilans Carbone® en cours d’élaboration.
Conditions du stage
- Durée : 5–6 mois entre février et septembre 2026 (adaptable)
- Lieu : LIP6 • Gratification : 800 € + tickets restaurant
- Temps de travail : Temps plein (32h/semaine – selon l’accord de performance collective), soit une organisation du travail sur 4 jours par semaine.
Supervision
- Pierre-Henri Wuillemin (LIP6)
- Quentin Guignard & Gabriel Chabah (ABC)
- Processus de candidature
Si vous souhaitez contribuer à une recherche innovante au service de la transition bas carbone, nous serions ravi·e·s de vous accueillir.
Profil recherché
- Étudiant·e en Master 2 (informatique, mathématiques appliquées, data science, IA).
- Curiosité scientifique et goût pour la recherche appliquée.
- Sensibilité aux enjeux environnementaux et à la transition bas carbone.
- Maîtrise de Python.
- Connaissances en probabilités et statistiques.
- Souci du détail et capacité à écrire un code propre.
- Bonne communication écrite pour la documentation.
- Intérêt marqué pour la modélisation des systèmes complexes, l’environnement et l’explicabilité de l’IA.