Stage – Rabattement intermodal dans les simulations multi-agents

IRT SystemX

Palaiseau

Presencial

EUR 12.000 - 15.000

A tiempo parcial

hace 33 horas
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Stage à lIRT SystemX

Descripción de la vacante

Stage – Rabattement intermodal dans les simulations multi-agents au sein de l’IRT SystemX, basé à Palaiseau (91). Durée de 6 mois, démarrage février 2027, gratification nette de 1200 € mensuels, et intégration au projet InterLab/POIESIS avec la SNCF.

Profil BAC+5 / Master en informatique avec expérience en Python et modélisation est souhaité; analyse de données et outils GIS (QGIS) appréciés. Le poste est rattaché à l’équipe Ingénierie Système et Simulation.

Formación

  • Formation BAC+5/Master en informatique, optimisation ou ingénierie logicielle.
  • Connaissances en modélisation et simulation multi-agent et transport souhaitées.
  • Compétences en développement et analyse de données exigées.

Responsabilidades

  • Participer au développement de modèles de rabattement intermodal et à leur intégration dans les simulations multi-agents.
  • Analyser les sorties de simulation et produire des indicateurs de performance.
  • Travailler avec l’équipe et le SNCF dans le cadre du projet InterLab/POIESIS.
  • Rédiger le rapport de stage détaillant les travaux et résultats.

Conocimientos

Python
Data analysis
Git/GitLab
Problem solving

Educación

BAC +5 / Master en informatique, ingénierie logicielle

Herramientas

Java
QGIS

Descripción del empleo

Stage – Rabattement intermodal dans les simulations multi-agents

Durée du stage :6 mois
Date de démarrage envisagée : fevrier 2027
Localisation du poste: Palaiseau (91)
Gratification: 1200 € net mensuel
Référence de l’offre à mentionner dans l’objet dans votre e-mail de candidature : STAGE-2027-03-Interlab

Contexte du stage

Au sein de l’Institut de Recherche Technologique SystemX, situé au cœur du campus scientifique d’excellence mondiale de Paris-Saclay, vous prendrez une part active au développement d’un centre de recherche technologique de niveau international dans le domaine de l’ingénierie numérique des systèmes. Adossé aux meilleurs organismes de recherche français du domaine et constitué par des équipes mixtes d’industriels et d’académiques, ce centre a pour mission de générer de nouvelles connaissances et solutions technologiques en s’appuyant sur les percées de l’ingénierie numérique et de diffuser ses compétences dans tous les secteurs économiques. Vous serez encadré par un ingénieur-chercheur SystemX de l’équipe Ingénierie Système et Simulation. Vous travaillerez au sein du projet de recherche et développement InterLab/POIESIS conduit avec la SNCF. Vous serez intégré à l’équipe IRT SystemX, composée d’ingénieurs-chercheurs travaillant sur des sujets d’optimisation, et en relation avec les équipes de la SNCF.

Le poste est basé à l’IRT SystemX à Palaiseau, sur le plateau de Saclay.

Présentation du sujet

L’IRT SystemX conduit un programme de recherche et développement en partenariat avec la SNCF sur différentes thématiques relatives aux transports multimodaux urbains et périurbains. Il implique notamment des modélisations des futurs systèmes de transports, et comprend des enjeux relatifs à la représentation des caractéristiques territoriales et opérationnelles des futurs services. Au sein de ce projet, SystemX développe des modèles de simulation multi-agents à la pointe de l’état de l’art pour répondre à des questionnements autour de la mise en place et du renforcement des offre de transport ferroviaire [1,2]. Une problématique centrale de ces études concerne le rabattement intermodal entre la voiture et le transport ferroviaire, aussi connu sous le nom de Park-and-Ride [3]. Bien que la compréhension de ces comportements et leur intégration dans les modèles de simulation soit centrale pour les études prospectives, cette question n’est pour l’heure pas entièrement résolue dans la littérature sur les modèles de simulation multi-agents. Ce stage a pour objectif d’adresser ce verrou en étudiant les comportements de rabattement via des données d’enquête ménage-déplacement et en construisant un modèle de choix intégrable dans les simulations multi-agents.

Objectifs du stage

Dans ce contexte, nous recherchons un.e stagiaire pour appuyer le développement de ces modèles et participer à la consolidation des actifs déjà implémentés. Par ailleurs, une partie du stage s’articulera autour de l’analyse des données de sortie de simulation et la production d’indicateurs permettant d’évaluer la performance et qualité des méthodes implémentées.

  • Vous familiariser avec les problématiques liées au transport, les simulations multi-agents de mobilités, les modèles de choix modal ainsi que les méthodes développées et mises en œuvre dans le cadre du projet;
  • Faire un retour sur les limitations des modèles et des processus existants;
  • Analyser les enquêtes ménage-déplacement disponibles en France et mettre en perspective les comportements de rabattement intermodaux et leurs déterminants;
  • Proposer avec l’encadrement un modèle de choix modal intégrant ces comportements et les facteurs identifié tout en veillant à la compatibilité du modèle;
  • Mener les développements des modèles et des cas d’usages puis procéder à leur évaluation;
  • Rédiger le rapport de stage détaillant les travaux.

Références

Profil et compétences

De formation BAC +5 / école d’ingénieur ou université master (M1 ou M2), dans le domaine de l’informatique, de l’optimisation ou de l’ingénierie logicielle, avec des compétences en développement. Des connaissances autour de la modélisation et la simulation multi-agent, ainsi qu’autour des problématiques de transport sont un plus.

Compétences souhaitées

  • Développement en Python
  • Analyse et visualisation de données
  • Outils de développement (Git, Gitlab, …)
  • Connaissances en JAVA appréciées
  • Connaissances en Systèmes d’Information Géographiques (QGis) appréciées

Aptitudes personnelles

  • Appétence pour la résolution de problèmes complexes
  • Force de proposition et esprit critique
  • Capacité de synthèse
  • Curiosité, créativité et esprit d’initiative
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