Stage Ingénieur IA / Machine learning F/H

Description du stage

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Description du stage :

L’un des outils du suivi du fonctionnement des centrales thermiques est la Détection Précoce d’Anomalies. Sur chaque système important de la centrale, on compare les paramètres présents aux valeurs des mêmes paramètres dans un état de « bon fonctionnement ». Si la distance est trop grande, une alerte apparaît, qu’il faut analyser. Cette analyse est, au moins pour le parc thermique, largement manuelle, nous souhaitons l’automatiser.

Nous voulons pour cela développer plusieurs pistes :

              Il est possible de définir une signature d’alerte, qui permet de définir des proximités entre alertes. Cela ouvre la voie à des recherches automatiques dans le répertoire des analyses passées.

              Des outils de diagnostic généraux (applicables à toutes les centrales thermiques) existent. Ces guides sont « descendants » : on part d’un défaut, pour en décrire les symptômes. Nous voulons réutiliser ces guides de diagnostic pour les remettre à l’état de l’art en utilisant les nouvelles technologies d’IA, et en inversant leur sens de lecture ; pour réaliser un pré-diagnostic et une préanalyse utiles à l’expert traitant l’alerte. En effet, utiliser une expérience spécifique à une centrale permettra aussi d’accélérer la navigation dans ces outils.

Cadre :

Le stage se déroulera au sein de la cellule « e-monitoring » de l’unité (CI2T). Le stagiaire sera donc en lien avec les différents spécialistes métiers (projet, IT, experts matériel, data) et pourra donc rapidement monter en compétence tout en ayant accès à une vision globale du fonctionnement des centrales de production d’électricité. En effet, l’unité CI2T est l’unité d’ingénierie de la production thermique bas-carbone (production intermittente grâce aux « Cycles Combinés Gaz » et aux turbines à combustion) et du transport d’énergie. Elle est donc très proche du terrain et des enjeux de production.