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 cout 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

Profil (formations, compétences, expériences…) :

Qualités requises et appréciées :

·       Pour une candidature à un post doctorat le ou la candidat·e devra justifier d’une thèse mobilisant des méthodes d’optimisation et une expérience en développement logiciel sous Python en mode collaboratif.

·       Pour une candidature à une thèse, 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.

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