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Algorithmes d'échantillonnage pour la propagation d'incertitudes en régime de données limitées F/H

Description du poste

Description du poste

Famille professionnelle / Métier

SYSTEMES D'INFORMATION, TELECOM ET NUMERIQUE - Expertise / Recherche

Intitulé du poste

Algorithmes d'échantillonnage pour la propagation d'incertitudes en régime de données limitées F/H

Type de contrat

Stage

Description de la mission

Au sein d'EDF R&D, le département PRISME propose des solutions innovantes pour améliorer la performance et la sûreté des différents moyens de production d'électricité du groupe EDF. En particulier, le Groupe P17 GAIA héberge la compétence Probabilités et Statistiques pour les Phénomènes Physiques (PSPP) qui développe des méthodes et outils pour modéliser, quantifier et propager efficacement les incertitudes au sein de simulateurs numériques.

Motivations : Certaines études de sûreté des installations nucléaires reposent sur des simulateurs numériques très coûteux, tels que les modèles de mécanique des fluides (CFD), dont une seule exécution peut nécessiter plusieurs jours de calcul. Ces simulateurs peuvent être considérés comme des fonctions " boîte noire ", transformant des variables d'entrée incertaines en grandeurs de sortie. L'objectif de la propagation d'incertitudes est alors de caractériser statistiquement ces sorties (moyenne, variance, quantiles, etc.). Toutefois, lorsque seules quelques dizaines de simulations sont disponibles, les méthodes classiques de Monte Carlo fournissent des estimations trop imprécises.

De nombreuses méthodes d'échantillonnage permettent d'améliorer l'efficacité de la propagation d'incertitudes : hypercubes latins, méthodes de quasi-Monte Carlo ou encore quadrature bayésienne (BQ). Dans la communauté CFD, la méthode du Deterministic Sampling (DS) est également utilisée pour estimer les premiers moments des sorties. Elle repose sur le choix d'un petit ensemble de points déterministes reproduisant les moments des variables d'entrée.Si ces méthodes peuvent améliorer la convergence par rapport à Monte Carlo, elles ne fournissent pas toujours de garanties théoriques sur la précision des estimations, notamment des intervalles de confiance. Par ailleurs, elles sont souvent principalement conçues pour estimer l'espérance, alors que d'autres quantités, comme la variance ou les quantiles, présentent également un intérêt pratique.

L'objectif du stage est d'étudier et de comparer ces méthodes en contexte de données limitées, afin d'identifier les stratégies les plus efficaces et de développer des outils offrant des garanties sur les estimations.

Le travail comportera trois volets :

Étude méthodologique : analyser la méthode DS, la comparer aux approches classiques de quantification d'incertitudes et identifier ses hypothèses et son domaine de validité.

Benchmark numérique : implémenter en Python la méthode DS et comparer différentes stratégies d'échantillonnage sur des fonctions analytiques. Les performances seront évaluées pour l'estimation de l'espérance, de la variance et des quantiles, en fonction de la taille de l'échantillon, de la dimension et de la régularité des fonctions.

Étude théorique : explorer les garanties d'estimation associées à la quadrature bayésienne (BQ). Fondée sur les processus gaussiens, cette méthode fournit naturellement une incertitude a posteriori.

Profil souhaité
• Étudiant.e en dernière année d'école d'ingénieur.e.s ou M2 (stage de fin d'études ou de césure)
• Compétences en mathématiques appliquées, probabilités & statistiques, programmation Python

Date souhaitée de début de mission

01/03/2027

Société

EDF

Localisation du poste

Localisation du poste

Europe, France, Ile-de-France, Yvelines (78)

Ville

Chatou

Langue de l'offre

Français

Critères candidat

Niveau de formation

06 - BAC +4 / BAC +5

Spécialisation du diplôme

  • Recherche & Développement
  • DATA - Mathématiques appliquées - Statistiques

Expérience minimum souhaitée

Débutant

Compétences transverses

  • Autonomie
  • Rigueur / Respect des consignes
  • Capacité d'analyse / Esprit de synthèse
  • Communication

Salaire brut (minimum)

1230

Salaire brut (maximum)

1557

Devise

EUR

Périodicité

Mensuel

Date de publication

12-11-2026

Informations supplémentaires

Statut
Actif
Formation requise
Lycée ou CFA
Lieu
Chatou
Type de Contrat
Stage
Permis de conduire FR/EU exigé
Non
Voiture exigée
Non
Lettre de motivation exigée
Non

Chatou | Stage | Lycée ou CFA

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