Thèse ' Resilient Infrastructures In Front Of Climate Change' H/F - Orange

L'ambition de la Division Innovation est de porter plus loin l'innovation d'Orange et de renforcer son leadership technologique, en mobilisant nos capacités de recherche pour nourrir une innovation responsable au service de l'humain, éclairer les choix stratégiques du Groupe à long terme et influencer l'écosystème digital mondial.
Nous formons les expertes et les experts des technologies d'aujourd'hui et de demain, et veillons à une amélioration continue de la performance de nos services et de notre efficacité. La division Innovation rassemble, dans le monde, 6000 salariés dédiés à la recherche et l'innovation dont 740 chercheurs. Porteurs d'une vision globale avec une grande diversité de profils (chercheurs, ingénieurs, designers, développeurs, data scientists, sociologues, graphistes, marketeurs, experts en cybersécurité...), les femmes et les hommes de Innovation sont à l'écoute et au service des pays, des régions et des business units pour faire d'Orange un opérateur multiservices de confiance.

Au sein d'Innovation, vous serez intégré(e) dans une équipe de recherche à la pointe de l'innovation et de l'expertise sur l'énergie et l'environnement. Vous ferez partie d'un écosystème de recherche constitué d'experts spécialisés entre autres dans les énergies renouvelables, les solutions de refroidissement peu énergivores, l'estimation de l'empreinte carbone, l'amélioration de la résilience de nos infrastructures, l'optimisation multicritères.Les opérations réseau génèrent une dissipation de chaleur importante en raison des équipements qui convertissent l'énergie électrique consommée. Ainsi, des systèmes de climatisation sont utilisés pour contrôler les plages climatiques dans les salles techniques, en évacuant la chaleur dissipée à l'extérieur.
Comme le décrit le GIEC (organisme scientifique établi par les Nations Unies pour évaluer la science liée au changement climatique, ses impacts, ainsi que les stratégies potentielles d'adaptation et d'atténuation), le changement climatique entraînera des vagues de chaleur plus fréquentes et plus sévères.
Notre objectif est d'assurer la continuité des services partout et à tout moment, les systèmes de refroidissement étant des composants essentiels qui ne peuvent cesser de fonctionner, quelles que soient les conditions climatiques. Par conséquent, nous devons nous assurer d'être prêts à faire face à ces vagues de chaleur extrêmes. Pour cela, nous devons évaluer et renforcer la résilience des infrastructures.
L'objectif de la thèse est de mettre en place, après une recherche bibliographique approfondie, une méthodologie et des outils qui permettront au groupe Orange, de procéder à son adaptation aux chaleurs extrêmes en renforçant la résilience de ses infrastructures, et plus particulièrement la résilience de ses équipements de refroidissement.
Cela passera par le développement/l'adaptation d'un modèle thermique prédictif incluant le bâtiment, les équipements hébergés et l'environnement technique (équipements de refroidissement) pour définir des scénarios d'adaptation visant à renforcer la résilience de nos sites.
Pour être en mesure de prédire les dépassements de température, il faut être capable de prédire les températures d'air en salle, les températures des systèmes de production de froid, et la température du bâtiment.
Les approches préconisées pour lever ces verrous sont les suivantes :
- Modélisation du bâtiment à l'aide d'un modèle nodal
- Modélisation de la zone interne à l'aide d'un Physic-Informed Neural network
- Modélisation des PCM avec des LSTM
- Estimation des probabilités de défaillance du groupe de froid
Les principales réalisations attendues sont :
- Un modèle couplé, suffisant pour identifier les vulnérabilités, préconiser une adaptation ou de nouvelles infrastructures
- Des scénarios d'adaptation pour différents cas types
- Quelques éléments financiers

Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste
Connaissances en thermique/énergétique, mathématiques appliquées, IA (deep learning), rigueur, autonomie, capacités rédactionnelles, bonne communication orale, bon niveau d'anglais
Formation demandée (master, diplôme d'ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique ...)
Master 2 en thermique/énergétiques, ou data scientist avec connaissances en physique, ou formation en mathématiques appliquées avec connaissance en physique + IA

Expériences souhaitées (stages, ...)
Si possible stage de Master 2 sur thématique en rapport