Offres de stage fin d'études Modèle générique pour la prévision de la disponibilité de la ressourceSUEZ

Contexte et Objectif

Le LyRE développe depuis plusieurs années des méthodes hybridant les approches conceptuelles et modèles d'IA pour prédire la disponibilité de la ressource en eau. Ces méthodes permettent de faire des prévisions à différents horizons de temps (court, moyen et long terme) et nécessitent d'avoir instrumenté la ressource depuis quelques années afin de récolter de la donnée historique permettant l'apprentissage des modèles. Cependant, la connaissance du débit de rivière ou d'un niveau de nappe en des points non instrumentés peut être nécessaire et ne pas avoir besoin d'instrumenter ni d'accumuler plusieurs années de données pour donner des prévisions peut avoir beaucoup d'intérêt.

De nombreux cours d'eau sont monitorés dans toute la France et les données sont largement disponibles sur des sites publiques (hydro.eaufrance.fr). Grâce à ce grand nombre de données et à des modèles d'apprentissage prenant en compte les contextes hydrogéologiques des cours d'eau, notre objectif est de développer des modèles génériques permettant d'estimer et prédire les débits en tous point d'un cours d'eau.

Mission du stagiaire
Le stagiaire devra :
• Se saisir des modèles déjà développés au LyRE sur la prévision des débits
• Identifier les paramètres hydrogéologiques disponibles et d'intérêt
•Développer des modèles génériques permettant de prédire les débits en tout point d'un cours d'eau
•Tester les performances de ces modèles

Maitriser un langage de programmation, R ou Python permettant les traitements et modélisations avancés de données.
Solides connaissances en analyse de données et modélisation mathématique et IA.
Qualités : capacité à apprendre et à partager son savoir-faire, organisation, rigueur et autonomie ; capacité d'analyse ; sensibilité au développement durable et notamment aux enjeux liés à l'eau.