Post-Doctorant F/H
Role details
Job location
Tech stack
Job description
Ce postdoctorat s'inscrit dans le cadre d'un projet financé par le programme PGMO (Programme Gaspard Monge pour l'Optimisation et la Recherche Opérationnelle). Il vise à développer de nouvelles méthodes de modélisation et d'optimisation pour répondre aux défis de la transition énergétique. Le projet se situe à l'interface de la recherche opérationnelle, de l'optimisation mathématique, de la théorie des jeux et de l'intelligence artificielle, avec des applications aux marchés de l'électricité. Les travaux seront menés en collaboration avec des chercheurs académiques et des partenaires industriels, notamment EDF, afin de proposer des outils d'aide à la décision pour les politiques énergétiques.
Mission confiée
Ce projet étudie les décisions d'investissement des producteurs d'électricité dans des marchés décentralisés soumis à l'incertitude. Il modélise les interactions entre producteurs à l'aide de jeux d'équilibre stochastiques intégrant des contrats de long terme, tels que les mécanismes de capacité et les contrats pour différence (CfD). L'objectif est de mieux comprendre comment ces contrats influencent les investissements et la composition du mix énergétique. Le projet combine deux approches complémentaires : les méthodes d'optimisation fondées sur les problèmes de complémentarité et les techniques d'apprentissage multi-agents. Ces dernières permettent d'approcher les équilibres lorsque les modèles deviennent trop complexes pour les méthodes classiques. Les travaux prennent également en compte le pouvoir de marché, l'aversion au risque et la présence de multiples équilibres. Enfin, les modèles seront appliqués à des cas réels, notamment aux systèmes électriques insulaires, afin d'évaluer les impacts économiques et les implications pour les politiques énergétiques., Voici le programme de travail résumé en quelques points :
- WP1 - Développement du modèle : intégrer les contrats de long terme, l'incertitude, le risque et le pouvoir de marché dans un modèle d'équilibre stochastique.
- WP2 - Développement des algorithmes : concevoir et comparer des méthodes d'apprentissage multi-agents pour calculer les équilibres des marchés électriques complexes.
- WP3 - Analyse économique : évaluer l'effet des différents contrats sur les investissements, le mix énergétique et l'efficacité des marchés à partir de cas d'étude réels.
- Validation : comparer les nouvelles approches aux méthodes classiques d'optimisation en termes de précision, de robustesse et de passage à l'échelle.
- Valorisation : diffuser les résultats dans des conférences et revues scientifiques, en collaboration avec des partenaires industriels comme EDF.
Requirements
Le ou la candidat(e) devra être titulaire d'un doctorat en mathématiques appliquées, recherche opérationnelle, optimisation.
Les compétences suivantes seront particulièrement appréciées :
- Solides connaissances en optimisation mathématique, théorie des jeux ou recherche opérationnelle.
- Bonnes compétences en modélisation mathématique et en développement d'algorithmes.
- Intérêt pour l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage multi-agents, ou volonté de développer des compétences dans ce domaine.
- Une expérience des marchés de l'électricité, des systèmes énergétiques ou de l'optimisation sous incertitude constituera un atout, sans être indispensable.
- Maîtrise d'au moins un langage de programmation scientifique (Python, Julia, MATLAB ou équivalent).
- Capacité à conduire des recherches de manière autonome tout en travaillant efficacement au sein d'une équipe pluridisciplinaire.
- Bonnes compétences rédactionnelles et de communication scientifique en anglais (écrit et oral), permettant de publier dans des revues internationales et de présenter les travaux lors de conférences.
- Motivation pour collaborer avec des partenaires académiques et industriels et contribuer au développement d'outils d'aide à la décision pour la transition énergétique., * Équipe Inria : INOCS
Benefits & conditions
- Restauration subventionnée
- Transports publics remboursés partiellement
- Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
- Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
- Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
- Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
- Accès à la formation professionnelle
- Sécurité sociale, Sécurité défense : Ce poste est susceptible d'être affecté dans une zone à régime restrictif (ZRR), telle que définie dans le décret n°2011-1425 relatif à la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST). L'autorisation d'accès à une zone est délivrée par le chef d'établissement, après avis ministériel favorable, tel que défini dans l'arrêté du 03 juillet 2012, relatif à la PPST. Un avis ministériel défavorable pour un poste affecté dans une ZRR aurait pour conséquence l'annulation du recrutement.
Politique de recrutement : Dans le cadre de sa politique diversité, tous les postes Inria sont accessibles aux personnes en situation de handicap.