Réussir la transition énergétique implique d’évaluer les intérêts économiques et environnementaux des technologies de l’énergie. Il est donc nécessaire de modéliser le comportement de ces technologies dans des systèmes complexes. Pour ce faire, le CEA a développé le logiciel Cairn permettant l’optimisation du dimensionnement et du pilotage de systèmes énergétiques multi-vecteurs (électricité, thermique, hydrogène, ...) en prenant en compte les coûts et impacts environnementaux associés. Cairn est basé sur de la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), ce qui est parfois limitant notamment pour modéliser les comportements non linéaires de certains composants. Cairn dispose d'un composant ""Réseaux de neurones artificiels"" (ANN) qui permet de fournir la matrice de poids d'un réseau appris sur des donnéees externes pour l'intégrer au problème PNLE. Le premier objectif du stage est de tester ce composant ANN sur des cas d'application pour identifier les cas d'intérêt (faisabilité, temps de calcul...) de cette hybridation PLNE/ANN. Le second objectif est l'amélioration de ce composant ANN pour prendre en compte des aspects dynamiques et la possibilité de faire du dimensionnement. Pour postuler, merci d'envoyer CV + LM à : stephanie.crevon@cea.fr