Postée il y a 24 heures
Rejoindre le CSTB, c'est rejoindre une communauté composée de plus de 1000 collaborateurs experts au service de ses clients, de ses partenaires et de l'intérêt général avec pour ambition d'anticiper les bâtiments et la ville de demain, pour améliorer la qualité de vie des usagers. Nos activités clés sont axées autour de la recherche, de l'expertise, de l'évaluation, de la certification, des essais et de la diffusion de connaissances. Depuis 1947, nous accompagnons les acteurs dans l'innovation et la progression de la qualité et de la performance des produits, ouvrages, systèmes et services.
Rejoindre le CSTB, c'est également rejoindre un employeur engagé, signataire de la Charte de la diversité, qui valorise le travail de chacun et qui s'engage en faveur de l'égalité professionnelle et de l'intégration des travailleurs handicapés. Grâce à ces actions, nous sommes classés parmi les 500 meilleurs employeurs de France d'après la revue économique Capital.
Alors, prêt(e) à rejoindre l'aventure CSTB ?
Pour accompagner les collectivités territoriales et les gestionnaires de parc de bâtiments dans leur déclinaison de la Stratégie Nationale Bas Carbone, la définition de trajectoires de décarbonation est nécessaire. Il s'agit de définir l'ordonnancement optimum dans le temps des travaux de rénovation portant sur un ensemble de bâtiments.
Pour répondre à ces problématiques, un module python a été développé. La caractérisation initiale des bâtiments est issue de la Base de Données Nationale des Bâtiments (https://bdnb.io/), le calcul des consommations d'énergie se fait par un modèle simple. La modélisation des travaux de rénovation repose sur une base de données de gestes de rénovation associées à des impacts en Analyse de Cycle de Vie et en coûts.
Le parc modélisé est soumis à une optimisation (ex minimiser les émissions de CO2) sous contraintes (ex un coût global) L'optimisation produit pour chaque bâtiment du parc une séquence de geste de rénovation à chaque pas de temps jusqu'à un horizon donné (ex 2050). Ces trajectoires optimales sont calculées par une méthode de type Knapsack.
Les incertitudes introduites sont nombreuses. Les bases de données sont entachées d'erreurs, imprécises ou incomplètes. La simplicité du modèle se fait au prix de certaines erreurs de consommation d'énergie. Les paramètres technico-économiques (eg le prix des énergies) sont incertains. La mise en pratique de la rénovation ne se fait jamais vraiment selon les modalités envisagées initialement, car elle est tributaire de certaines opportunités et pratiques qui ne sont pas finement représentées par la modélisation.
Ce post doctorat / thèse de doctorat a pour objectif de contribuer à la consolidation des fondements scientifiques de cet outil pour en améliorer son exploitation dans le monde réel.
La question de recherche peut être exprimée de la manière suivante : « comment quantifier les différentes sources d'incertitude et en tenir compte au mieux dans la modélisation prospective du parc bâti à décarboner. ». Une approche en 4 étapes est envisagée :
1 Quantifier les incertitudes et leur impact sur les résultats d'optimisation. Différentes métriques pourront être proposées pour mesurer la différence entre deux résultats d'optimisation.
2 Proposer une démarche d'optimisation qui tienne compte du niveau d'incertitude des entrées, sans chercher à coller de trop près à des éléments incertains. Cette simplification pourra prendre la forme d'un regroupement de catégories de gestes ou de bâtiments, ou d'une régularisation du problème d'optimisation.
3 Proposer une approche robuste d'optimisation intégrant les incertitudes sur les paramètres technico-économiques relatifs aux évolutions futures. Dans l'optimisation robuste, on cherche à maximiser le gain de la plus mauvaise des situations futures.
4 Application sur les cas d'étude territoriaux et échange avec les territoires pour que les optimisations effectuées puissent être mises en correspondance avec des leviers
Qualités requises et appréciées :
Le ou la candidat·e devra justifier :
o D'un Master 2 ou d'un diplôme d'ingénieur
o D'une culture en recherche opérationnelle (optimisation et data science) et une appétence confirmée aux développements logiciels los de ces stages
Des qualités de rigueur et d'organisation seront appréciées, ainsi qu'un esprit critique et force de proposition.
Des qualités rédactionnelles et de synthèse sont nécessaires.
Une appétence aux enjeux environnementaux et à la modélisation énergétique des bâtiments est un plus.
Le poste est à pourvoir soit au CSTB de Sophia Antipolis à proximité de Antibes/Nice/Cannes (Alpes-Maritimes, France) soit au CSTB de Grenoble situé sur le campus universitaire à Saint Martin d'Hères.
Le ou la candidat.e sera immergé.e dans une équipe de recherche du CSTB dont l'objectif est d'équiper les acteurs du bâtiment d'outils d'aide à décision pour la transition énergétique et environnementale.
Ce travail de recherche sera connecté à un ensemble de recherches actions. Le ou la candidat.e sera associé à un collectif de chercheurs confirmés réparti sur Paris, Grenoble et Sophia et contribuera directement à la stratégie de recherche du CSTB :
CSTB - Nos projets de recherche
Qualités requises et appréciées :
Le ou la candidat·e devra justifier :
o D'un Master 2 ou d'un diplôme d'ingénieur
o D'une culture en recherche opérationnelle (optimisation et data science) et une appétence confirmée aux développements logiciels los de ces stages
Des qualités de rigueur et d'organisation seront appréciées, ainsi qu'un esprit critique et force de proposition.
Des qualités rédactionnelles et de synthèse sont nécessaires.
Une appétence aux enjeux environnementaux et à la modélisation énergétique des bâtiments est un plus.
Le poste est à pourvoir soit au CSTB de Sophia Antipolis à proximité de Antibes/Nice/Cannes (Alpes-Maritimes, France) soit au CSTB de Grenoble situé sur le campus universitaire à Saint Martin d'Hères.
Le ou la candidat.e sera immergé.e dans une équipe de recherche du CSTB dont l'objectif est d'équiper les acteurs du bâtiment d'outils d'aide à décision pour la transition énergétique et environnementale.
Ce travail de recherche sera connecté à un ensemble de recherches actions. Le ou la candidat.e sera associé à un collectif de chercheurs confirmés réparti sur Paris, Grenoble et Sophia et contribuera directement à la stratégie de recherche du CSTB :
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