STAGIAIRE INGENIEUR DATA SCIENTIST H/F

Publié le 24 oct. 2022 - Référence: 2022-63685

Type de contrat

Stage

Lieu

France, nantes

Enedis

Enedis est une entreprise de service public, gestionnaire du réseau de distribution d’électricité. Elle développe, exploite, modernise le réseau électrique et gère les données associées. Elle facilite la transition énergétique des territoires en les accompagnant dans le développement et la planification de leur production d'électricité d'origine renouvelable. Ses 39 000 collaborateurs assurent chaque jour les raccordements des clients, le dépannage 24h/24, le relevé des compteurs et toutes les interventions techniques. Indépendante, Enedis délivre la même qualité de service aux fournisseurs d’énergie. Comme le prévoit la loi, elle a établi un code de bonne conduite auquel ses collaborateurs sont formés afin d'en respecter les principes et engagements au quotidien. La Direction Régionale Pays de Loire assure la construction, la conduite, l'exploitation et l'entretien des réseaux de distribution d'électricité sur les départements de la Mayenne, de la Sarthe, de la Loire Atlantique, du Maine et Loire et de la Vendée.

Description du poste

En tant que gestionnaire d’une grande partie du réseau de distribution électrique Français, Enedis a pour mission de garantir une haute qualité de fourniture en minimisant les coupures chez les clients. Cela nécessite de multiples opérations de maintenance sur le réseau, notamment sur le matériel en lui-même mais aussi sur l’environnement externe tel que la végétation à proximité des lignes. En effet, lorsque des branches d’arbre touchent les lignes, des incidents peuvent se produire et entraîner des coupures. Afin d’éviter cette situation, des opérations d’élagages préventives sont menées.


La stratégie actuelle consiste à élaguer toute la végétation à proximité du réseau sur un cycle de 3 ans. Ce programme est construit à l’aide d’inventaires réalisés chaque année à l’aide d’une technologie LIDAR (Light Detection And Ranging) embarquée sur hélicoptère. Le LIDAR est une méthode de télédétection qui émet des impulsions de lumière infrarouge et en mesure le temps de retour après avoir été réfléchies sur des objets à proximité. Ainsi, la scène observée peut être reconstruite sous la forme d’un nuage de points 3D, ce qui génère un très gros volume de données. L’enjeu est alors d’identifier de manière automatique le réseau et la végétation environnante au sein du nuage, en général à l’aide d’algorithmes de machine learning.


Des informations complémentaires peuvent être apportées par les images satellites. Elles offrent une haute résolution et un suivi temporel fin permettant d’identifier des zones de végétation à repousse rapide, le programme d’élagage peut alors être adapté en conséquence. Comme pour le LIDAR, l’enjeu est d’identifier le réseau et la végétation environnante sur ces images.

Aujourd’hui, des réflexions sont en cours au sein d’ENEDIS pour optimiser les stratégies d’élagage en se basant sur le traitement des données. Ce stage s’inscrit dans ce contexte.

Objectifs du stage


1° travailler sur le traitement et la classification des données LIDAR via une recherche bibliographique sur les différentes méthodes envisageables et les librairies disponibles (Python). Le stagiaire aura accès à des jeux de données d’apprentissage et de validation pour tester les algorithmes développés.


2° mener une étude exploratoire sur l’exploitation des données satellites en identifiant les sources adaptées (type de satellite, résolution…) et les traitements statistiques associés. Dans ce cadre, il s’agira d’évaluer la possibilité de suivre l’évolution de la végétation autour des réseaux sur une période temporelle donnée. Les deux approches, LIDAR et satellites, pourront être couplées pour améliorer la précision du modèle.


 3° construire un modèle de prédiction sur la proximité de la végétation au réseau afin d’optimiser les programmes d'élagage.

Profil Candidat

Date souhaitée de début de mission
01/03/2023
Formation/Diplôme
BAC +4 / BAC +5
Profil

Travail à réaliser

Les différentes tâches associées aux objectifs présentés dans la section précédente sont résumées ci-dessous :

-        Bibliographie sur le traitement de données LIDAR brutes (méthodes d’apprentissage statistiques/classification, inventaire des librairies disponibles…)

-        Mise en œuvre d’algorithmes de classification des nuages de points et validation des traitements sur des données réelles

-        Bibliographie sur le traitement de données satellites

-        Inventaire des données satellites accessibles pour les besoins du stage et mise en œuvre d’algorithme de classification pour l’identification de la végétation

-        Validation du traitement des données satellites à partir des données LIDAR déjà labellisées

-        Travailler sur un modèle de prédiction des zones de végétation à repousse rapide

 

Stage de fin d’étude (5 à 6 mois) de formation Ingénieur ou Master avec une spécialisation en traitement de données/programmation/statistiques. Langages Python.