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CSTB recrutement

Stage de Recherche Machine Learning Modelisation Energetique H/F CSTB

  • Champs-sur-Marne - 77
  • Stage
  • Bac +5
  • BTP
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Les missions du poste

Éléments de contexte
La consommation énergétique des bâtiments dépend de nombreux facteurs (climat, scénarios d'occupation, qualité de l'enveloppe, performance des systèmes, etc.). Ainsi, la simple donnée de la consommation annuelle ne permet pas d'évaluer objectivement la performance d'un bâtiment.
Les méthodes de caractérisation de la performance réelle des bâtiments (MPEB) visent à déterminer des indicateurs de performance « intrinsèque » permettant la comparaison entre bâtiments. Parmi eux, le HLC (Heat Loss Coefficient) est un indicateur clé de la performance thermique de l'enveloppe.
Depuis les années 2000, l'intérêt pour ces méthodes s'est fortement accru, notamment pour comprendre l'origine du Performance Gap (EPG). Deux grandes familles de méthodes existent :
Les méthodes in situ, nécessitant une instrumentation spécifique et un bâtiment inoccupé (ex : méthode SEREINE développée au CSTB) ;
Les méthodes à distance, exploitant des données accessibles sans intervention sur site (données de consommation, météo, open data, etc.).
Ces dernières, plus faciles à mettre en oeuvre, présentent toutefois une finesse d'analyse moindre. Cependant, la disponibilité croissante de données collectables à distance (ex : base BDNB) ouvre de nouvelles perspectives R&D pour leur amélioration, avec des applications variées :
Evaluation de la performance de bâtiments ou de parcs immobiliers.
Suivi de rénovations.
Compréhension du performance gap.
Recommandations d'actions d'efficacité énergétique.

Objectifs et contenu du stage :
Le stage portera sur une étude théorique et numérique des méthodes d'évaluation de la performance à distance, à partir d'un jeu de données simulées.
L'objectif principal sera d'explorer les apports des données à haute résolution temporelle (horaires) par rapport aux données journalières, notamment pour la détermination du HLC.
Le travail consistera à :
Analyser le problème de résolution inverse d'un modèle thermique.
Mettre en oeuvre une approche probabiliste (bayésienne).
Etudier l'identifiabilité des modèles à partir de données horaires
Quantifier les incertitudes sur les paramètres identifiés.
Le stage débutera en début d'année 2026 pour une durée de 5 à 6 mois.
Perspectives
Ce stage pourra se prolonger par une thèse sur des thématiques connexes, avec une application à des données réelles à grande échelle pour des bâtiments résidentiels et tertiaires (en partenariat avec l'entreprise DEEPKI et l'université Gustave Eiffel).

Vous êtes actuellement en dernière année de formation de niveau Bac +5 (Master ou école d'ingénieur généraliste). Vous disposez de connaissances théoriques en mathématiques appliquées et en modélisation. Vous êtes intéressé par l'application de ces outils à des sujets liés à l'énergétique.

Compétences requises :

Programmation Python
Analyse de données
Approches statistiques
Approches physiques (modélisation)
Compétences bonus :
Connaissances en énergétique du bâtiment
Approches bayésiennes
Problèmes inverses
Etude de séries temporelles

  • Rémunération calculée sur 13.42 mois (prime de vacances)
  • Accord Intéressement
  • Equilibre vie privé - vie pro (congés, RTT, télétravail, ...)
  • Dispositif d'intégration (parcours métier, formations, ...)
  • Développement des compétences (budget formation conséquent)
  • Accompagnement des collaborateurs (mobilité, promotion, ...)
  • Actions diversité, handicap, santé au travail

"CSTB&You, rejoignez-nous et donnez du sens à vos premières expériences en contribuant à garantir la santé et la sécurité des usagers dans les bâtiments.
Vos avantages, en tant que stagiaire :
- Gratification de stage supérieure au minimum légal (grille selon le diplôme préparé)
- Accès à notre dispositif de télétravail pouvant aller jusqu'à 3 jours / semaine.
- Accès à notre accord temps de travail pour préserver votre équilibre vie professionnelle / vie privée avec des plages horaires fixes et mobiles.
- Cadre de travail : espace de co-working, salle de sport (siège social) clubs sports/loisirs, sites verdoyants avec éco pâturages, ...
- Avantages CSE à partir de 3 mois d'ancienneté (chèques vacances, billetterie, ...)
- Restaurant d'entreprise (siège social) et tickets restaurants (site de région)
- Possibilité de poursuivre au CSTB à l'issue de votre stage (embauche, alternance, thèse, ...)
Rejoignez également une entreprise citoyenne et écoresponsable : engagée avec une mission handicap, certifiée ISO 9001 et ISO 50 001, signataire de la Charte de la Diversité, adhérente au club des entreprises engagées et labélisée meilleur employeur HappyIndexTrainees (ChooseMyCompany).
Rejoignez aussi un établissement contribuant à la formation et à l'emploi des étudiant(e)s. Chaque année le CSTB accueille et forme : 50 stagiaires, 50 alternant(e)s, 45 thésard(e)s.
Alors, CSTB&You ?"

Les étapes de recrutement

Les étapes de recrutement peuvent varier selon l'offre à laquelle vous postulez.

  • Entretien téléphonique avec un recruteur

  • Entretien avec un opérationnel (en présentiel ou à distance)

  • Entretien avec un RH (en présentiel ou à distance) avec test de motivation

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84 Avenue Jean Jaurès

77420 Champs-sur-Marne

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Publiée le 03/11/2025 - Réf : 2025-2783

Stage de Recherche Machine Learning Modelisation Energetique H/F

CSTB
  • Champs-sur-Marne - 77
  • Stage

Pour les postes éligibles :

Télétravail partiel
Publiée le 03/11/2025 - Réf : 2025-2783

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