Stage - Causal Representation Learning - (H/F)

il y a 1 semaine


Palaiseau, France TotalEnergies Temps plein

**Pays**

France

**Ville**

PALAISEAU

**Lieu de travail**

PALAISEAU-ROUTE DE SACLAY(FRA)

**Domaine**

Systèmes d'Information

**Type de contrat**

Stage conventionné

**Durée du contrat**

6

**Expérience**

Moins de 3 ans

**Contexte et environnement**
- Le pôle Data Science & AI fait partie de la R&D de TotalEnergies OneTech et a pour objectif d’accompagner la branche Gaz Renewables and Power dans sa transformation digitale en faisant évoluer l’état de l’art sur différent domaines de l’Intelligence Artificielle (RL, Computer Vision, Causalité, XAI, IA Générative ). La multiplicité des métiers de la branche GRP permet d’adresser des problématiques très variées, qu’elles soient liées aux énergies solaire et éolienne, ou à la distribution et au stockage d’électricité, ou encore à la capture et au stockage de carbone. La proximité avec le pôle Digital Solutions ainsi qu’avec la TotalEnergies Digital Factory permet, lorsqu’une technologie atteint le niveau de maturité requis, une industrialisation rapide et efficace pour avoir un impact direct auprès des métiers.

**Activités**
- Dans le contexte de ses activités de fournisseur d’électricité et afin d’anticiper au mieux les besoins en énergie de ses clients, l’équipe travaille aujourd’hui sur l’interprétation des courbes de charges (série temporelle de suivi de la puissance électrique consommée) des foyers. L’une des problématiques les plus importantes dans ce domaine consiste à « désagréger » ces courbes de charges, c’est à dire à décomposer la courbe (qui correspond à la somme de la consommation de tous les appareils allumés à un moment t) en courbes de consommation individuelles par appareil. Dans ce but, l’équipe a mis en place une solution autour des Variational Auto-Encoders (VAEs), adapté pour que les variables de l’espace latent projeté correspondent aux typologies d’appareils des foyers. C’est dans ce cadre que nous avons décidé d’explorer les dernières avancées sur la thématique du « Causal Representation Learning » qui a le potentiel pour améliorer encore cette solution centrée sur les VAEs.

**Vous préparez un master 2 et êtes à la recherche d’un stage de fin d’études ?**

**Nous vous proposons un stage conventionné d’une durée de 6 mois, avec un démarrage entre janvier et mai 2025.**

Les compétences attendues sont les suivantes:

Compétences techniques:

- Machine Learning
- Optimisation
- Analyses statistiques

Compétences informatiques:

- Python
- Algorithmie
- R (optionnel)

Savoir-être indispensables:

- Travail en équipe
- Curiosité
- Rigueur scientifique

Vous êtes capable de **communiquer efficacement**, **en français et en anglais **?

Si vous vous reconnaissez dans ce profil, alors n’hésitez plus et rejoignez l’aventure TotalEnergies

**Informations supplémentaires**

Stage conventionné d'une durée de 6 mois avec un démarrage entre janvier et mai 2025.
- TotalEnergies est une compagnie multi-énergies mondiale de production et de fourniture d’énergies : pétrole et biocarburants, gaz naturel et gaz verts, renouvelables et électricité. Ses 105 000 collaborateurs s'engagent pour une énergie toujours plus abordable, propre, fiable et accessible au plus grand nombre. Présent dans plus de 130 pays, TotalEnergies inscrit le développement durable dans toutes ses dimensions au cœur de ses projets et opérations pour contribuer au bien-être des populations.



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    **Contexte et environnement**: Les réseaux causaux structuraux sont des outils puissants pour modéliser et analyser les relations de cause à effet dans des systèmes complexes. Ils permettent de représenter graphiquement les dépendances entre différentes variables et d'inférer des relations causales à partir de données observationnelles. Dans ce...


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    **Pays** France **Ville** PALAISEAU **Lieu de travail** PALAISEAU-ROUTE DE SACLAY(FRA) **Domaine** Recherche Innovation&Développt **Type de contrat** Stage conventionné **Durée du contrat** 6 **Expérience** Moins de 3 ans **Contexte et environnement** - Le stagiaire sera impliqué sur l’objectif de prévision à très court terme...