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CSTB
05 nov., 2025
STAGE, Stage
Stage de Recherche Machine Learning Modelisation Energetique H/F
CSTB 48.8555537,2.5909368
Éléments de contexte La consommation énergétique des bâtiments dépend de nombreux facteurs (climat, scénarios d'occupation, qualité de l'enveloppe, performance des systèmes, etc.). Ainsi, la simple donnée de la consommation annuelle ne permet pas d'évaluer objectivement la performance d'un bâtiment. Les méthodes de caractérisation de la performance réelle des bâtiments (MPEB) visent à déterminer des indicateurs de performance « intrinsèque » permettant la comparaison entre bâtiments. Parmi eux, le HLC (Heat Loss Coefficient) est un indicateur clé de la performance thermique de l'enveloppe. Depuis les années 2000, l'intérêt pour ces méthodes s'est fortement accru, notamment pour comprendre l'origine du Performance Gap (EPG). Deux grandes familles de méthodes existent : Les méthodes in situ, nécessitant une instrumentation spécifique et un bâtiment inoccupé (ex : méthode SEREINE développée au CSTB) ; Les méthodes à distance, exploitant des données accessibles sans intervention sur...
Vous êtes actuellement en dernière année de formation de niveau Bac +5 (Master ou école d'ingénieur généraliste). Vous disposez de connaissances théoriques en mathématiques appliquées et en modélisation. Vous êtes intéressé par l'application de ces outils à des sujets liés à l'énergétique. Compétences requises : Programmation Python Analyse de données Approches statistiques Approches physiques (modélisation) Compétences bonus : Connaissances en énergétique du bâtiment Approches bayésiennes Problèmes inverses Etude de séries temporelles
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