Sujet de thèse : machine learning pour le pilotage optimisé d'un réacteur nucléaire F/H

TieTalent; Chatou; Sur place; EUR 45 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise leader en recherche nucléaire recrute un doctorant pour travailler sur des outils innovants basés sur l'intelligence artificielle. Le candidat idéal aura une forte formation en mathématiques et en science des données, avec une expérience technique significative. Le poste offre l'opportunité de contribuer à la durabilité énergétique et à la lutte contre le changement climatique dans un environnement dynamique.

Qualifications

• Expérience souhaitée de 5-10 ans dans le domaine.
• Niveau d'études BAC +4 / BAC +5 en recherche scientifique.
• Compétence en français ou anglais, bon niveau requis.

Responsabilités

• Développer des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour le pilotage des réacteurs.
• Contribuer à l'amélioration d'un modèle de prévision de l'état du cœur du réacteur.
• Développer des méthodes d'optimisation alternatives comme benchmark.

Connaissances

Data science

Machine Learning

Statistique

Formation

BAC +4 / BAC +5 en mathématiques ou grande école

Outils

Python

Description du poste

1 week ago Be among the first 25 applicants

Niveau De Formation

BAC +4 / BAC +5

Expérience

5 - 10 ans

Ville

Chatou

About

Mise en ligne le 29/05/2025

Principales caractéristiques de l'offre d'emploi

Type De Contrat

Thèse

Niveau De Formation

BAC +4 / BAC +5

Expérience

5 - 10 ans

Spécialité(s)

Recherche & Développement

Pays / Région

France / Ile-de-France

Département

Yvelines (78)

Ville

Chatou

Description de l'offre

Contribuer à la flexibilité du nucléaire français et à la décarbonation du mix énergétique par le développement d’un outil d’aide au pilotage des cœurs de réacteur basé sur l’intelligence artificielle : pour prévoir l’évolution temporelle de l’état du réacteur et en optimiser la stratégie de pilotage.

Contexte

Le nucléaire, avec sa production pilotable, représente le complément idéal aux Energies Renouvelables pour garantir l’équilibre offre/demande du réseau dans un contexte de lutte contre le réchauffement climatique (pas d’émission de CO₂) et les polluants atmosphériques (oxydes d’azote, etc.).

EDF investit aujourd’hui dans les outils d’aide au pilotage qui accompagnent les opérateurs et les ingénieurs lors de la réalisation des baisses et remontées de charge : les outils aujourd’hui développés à la R&D, dotés d’un noyau de calcul neutronique, permettent aux différents acteurs de prévoir l’effet de leurs actions (dilution/borication, mouvement des grappes, …) sur le réacteur et de choisir leur stratégie de pilotage de manière à respecter les limites de fonctionnement (contraintes de sûreté).

En complément de l’approche « physique du réacteur », de nouvelles approches basées sur l’intelligence artificielle sont à l’étude, par exemple pour accélérer les calculs ou pour définir une stratégie de pilotage optimale.

Objectifs de la thèse

Cette thèse s’inscrit dans la lignée de plusieurs stages et une thèse explorant les potentialités de ces approches et dont les fruits sont désormais en partie intégrés aux outils utilisés par l’ingénierie.

Le principal objectif de cette thèse sera de mettre en place un algorithme d’apprentissage par renforcement adapté à la problématique métier (l’aide au pilotage d’un réacteur nucléaire) applicable par l’opérateur en salle de commande. Des méthodes d’optimisation « alternatifs » seront aussi à développer en guise de benchmark.

La contribution du doctorant est également attendue sur la poursuite du développement d’un modèle de prévision de l’évolution temporelle de l’état du cœur du réacteur. Le modèle existant, développé dans le cadre d’une thèse précédente, combine déjà modèles statistiques, basés sur l’historique de données réelles des réacteurs d’EDF, et modèles physiques ; dans ses axes d’amélioration figure par exemple l’intégration de résultats de simulation du code de calcul neutronique.

Les principales difficultés techniques du sujet dérivent, entre autres, de : la complexité de la physique en jeu (variables cachées telles que le Xénon, hétérogénéité de temps caractéristiques) ; les incertitudes associées à l’environnement (potentielle évolution des contraintes au cours du transitoire, interfaçage avec l’humain), l’utilisation de codes de calculs scientifiques nécessitant des ressources informatiques importantes, le développement de plusieurs agents spécialisés pour des objectifs différents.

Profil souhaité

Niveau d’études : recherche en mathématiques, grandes écoles

Compétences Techniques

Data science, machine learning, statistique

Langues : français ou anglais de bon niveau (écrit et parlé)

Savoir-être : autonomie, initiative, esprit critique, créativité, motivation, rigueur.

Les Connaissances Suivantes Sont Un Plus

• Domaine nucléaire
• Langage informatique : python
• Autres domaines des mathématiques appliquées
• Rédaction scientifique
  
  

Nice-to-have skills

• Data Science
• Machine Learning
• Statistics
• Python
• Chatou, Île-de-France, France
  
  

Work experience

• Fullstack
• Machine Learning
• Data Engineer
  
  

Languages

• French

Seniority level

• Seniority level

  Mid-Senior level

Employment type

• Employment type

  Full-time

Job function

• Job function

  Engineering and Information Technology

• Industries

  Technology, Information and Internet

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