Stage - Développement D'une Gestion D'énergie Pour Les Trains Bi-modes Hybrides à L'aide de L'intelligence Artificielle

**Description de l'employeur**
**Contexte**:
SNCF est spécialisé dans le domaine du transport et de la mobilité. La Direction Technologies Innovation et Projets Groupe (DTIPG) de SNCF assure l'élaboration de la stratégie Innovation et Recherche du Groupe Public Unifié et met à disposition de SNCF Voyageurs et de SNCF réseau un centre de ressources partagées notamment pour la production d'études, le développement de méthodes d'innovation. Elle réalise pour le groupe SNCF des missions de veille, d'évaluations de technologies et d'éclairage de l'avenir.

La politique énergétique de SNCF vise à améliorer la performance énergétique du groupe public ferroviaire et à réduire ses impacts environnementaux. Ainsi, SNCF s'est engagée à réduire de 30% ses émissions de CO2e entre 2015 et 2030 et zéro émission nette de gaz à effet de serre en 2050. Dans cette optique, le programme TECH4RAIL de SNCF travaille sur un portefeuille de solutions innovantes de verdissement de la flotte ferroviaire : train hybride,

train hydrogène, train batteries...

PREVOIR, un projet collaboratif de Recherche est en cours entre SNCF DTIPG et le Laboratoire L2EP (Laboratoire d'Electrotechnique et d'Electronique de Puissance) de l'Université de Lille. L'objectif de ce projet est de développer une gestion d'énergie prédictive et adaptative en temps réel pour les trains bi-modes hybrides diesel et hydrogène, visant à réduire de 20% la consommation de carburant par rapport aux gestions d'énergie actuelles des trains hybrides
**Description du poste**
Lors de sa mission au sein des équipes Energie et Intelligence Artificielle de la Direction de Technologies, Innovation et Projets Groupe de SNCF, le ou la stagiaire devra:
**1) Etude bibliographique**:

- Analyser des cas d'utilisation similaire dans d'autres industries.

Cette phase vise à fournir une vue d'ensemble des méthodes d'IA existantes dans le domaine du transport et à identifier la technique la plus pertinente pour le projet.

**2) Conception du module IA dédié à la gestion d'énergie**:

- Comprendre le fonctionnement d'un train bi-mode hybride, sa gestion d'énergie et prendre en main le simulateur développé sous Matlab Simulink par le laboratoire L2EP.
- Définir les paramètres, les entrées et les sorties nécessaires pour le module IA à incorporer dans le simulateur énergétique.
- Choisir et développer le module IA le plus approprié pour qu'il soit implémentable dans le simulateur Matlab Simulink.

En fonction de l'avancée des travaux, simuler différents scénarios pour évaluer les performances de la gestion d'énergie utilisant de l'IA et l'adapter pour prendre en compte les contraintes « temps réel » du train bi-mode hybride.

Cette phase vise à spécifier et développer un module IA compatible avec un

gestionnaire d'énergie quasi optimal qui devra fonctionner en temps réel.

**3) Documentation et Présentation**:

- Rédiger un rapport détaillé des travaux réalisés, des résultats obtenus et des recommandations.
- Présenter les résultats aux équipes de SNCF et du Laboratoire L2EP.

**Mission**:

- évaluer le potentiel des outils de l'intelligence artificielle (IA) pour développer une gestion d'énergie d'un train bi-mode hybride en temps réel. En utilisant les modèles développés dans le cadre du projet PREVOIR (gestion d'énergie PREdictive par une Vision système de l'explOItation des trains bi-mode hybrides),
- contribuer à la conception, au développement et à l'évaluation d'un système de gestion d'énergie basé sur l'utilisation de l'IA.

**Compétences à acquérir ou à développer au cours de la période de formation en milieu professionnel ou stage**
- Compréhension de l'exploitation ferroviaire.
- Modélisation de systèmes complexes.
- Compréhension approfondie des algorithmes d'intelligence artificielle et de machine learning.
- Utilisation d'outils de simulation pour tester et évaluer les performances des modèles développés.
- Compréhension des méthodes d'optimisation en temps réel et adaptatives.

**Période souhaitée**: 6 mois à partir mars 2025 ou plus tôt.

**Diplôme préparé (si connu)**: Étudiant en dernière année d'école ingénieur/master 2 dans

les domaines des Mathématique Appliquées, Energie, Data Sciences, Intelligence Artificielle,

etc.

**Profils souhaités / Particularités**:

- Vous avez un goût pour l'innovation et la recherche et vous êtes sensibles aux enjeux de la décarbonation ;
- Vous avez de l'expérience avec les outils Matlab/Simulink et Python et leurs bibliothèques dédiées à l'intelligence artificielle ;
- Vous avez des connaissances en algorithmes de machine learning, en particulier le réseau de neurones et dans les algorithmes d'optimisation ;
- Vous êtes curieux(se), rigoureux(se) et force de proposition ;
- Vous avez des capacités d'analyse et de synthèse ;
- Niveau d'anglais : capacité à lire et comprendre des documents techniques en anglais ;
- Des connaissances en électrotechnique ou dans le domaine de l'énergie seront un plus.

**Encadrement**:
Au sein des locau