Offre de stage – Analyse d’une base de données d’informations carbone

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. #J-18808-Ljbffr