Classification des stations d’épuration en fonction de leurs caractéristiques de consommation énergétique et Détection de l’anomalie de consommation – VERI

Description de l'entreprise

Le groupe Veolia a pour ambition de devenir l’entreprise de référence de la transformation écologique. Présent sur les cinq continents avec près de 179 000 salariés, le Groupe conçoit et déploie des solutions utiles et concrètes pour la gestion de l’eau, des déchets et de l’énergie qui participent à changer radicalement la donne. Au travers de ses trois activités complémentaires, Veolia contribue à développer l’accès aux ressources, à préserver les ressources disponibles et à les renouveler. En 2020, le groupe Veolia a servi 95 millions d’habitants en eau potable et 62 millions en assainissement, produit près de 43 millions de mégawattheures et valorisé 47 millions de tonnes de déchets.

La Direction des Expertises Scientifiques et Technologiques (DEST) regroupée dans l'entité Veolia Recherche & Innovation (VERI) se situe au cœur de la stratégie de Veolia pour aider le Groupe à devenir l'entreprise de référence de la transformation écologique.

Les expertises scientifiques et technologiques sont un des moteurs de l'évolution du Groupe. DEST a pour mission de répondre aux besoins des entités opérationnelles et de promouvoir l'excellence scientifique et technologique au sein du Groupe.

Nous croisons les disciplines et les expertises pour contribuer au développement de solutions qui permettent de faciliter l’accès aux services essentiels et aux ressources naturelles, de préserver celles-ci et de les utiliser et de les recycler efficacement. Nous intégrons les propositions innovantes de nos partenaires scientifiques et techniques et les développons, nous expérimentons au plus près du terrain.

Description du poste

• Missions & objectifs

Avant d'être rejetées dans le milieu naturel, les eaux usées domestiques ou industrielles et les eaux pluviales sont épurées via des stations d’épuration (STEP). Plus de 5 milliards de m3 d’eaux usées doivent être traités chaque année en France par les 20 000 STEPs en fonctionnement. Veolia gère un parc de plus de 1 900 STEPs. Chaque STEP diffère par sa taille, son procédé.... Le traitement des eaux usées est consommateur d’énergie.

Le stage vise à aider à la maîtrise de la consommation énergétique des STEPs. Pour ce faire, nous allons d’abord classifier les STEPs en fonction de leurs caractéristiques de consommation qui peuvent être obtenues, par exemple,  à partir des séries temporelles de la consommation totale des usines. Cette classification permettra d’obtenir des groupes de STEPs. La prochaine étape consiste à détecter s’il y a de STEP qui a un comportement anormal en comparant avec des autres STEPs du même groupe. 

• Missions principales

En collaboration directe avec l’équipe projet, le/la stagiaire aura pour mission de :

• Comprendre les aspects techniques liés au traitement des eaux (différentes étapes de traitement, différents procédés de traitement des eaux usées installés, fonctionnement des STEPs, consommation énergétique des équipements)

• Faire un état de l’art des méthodes utilisées pour la classification des séries temporelles, et de la détection de l’anomalie. 

• Formaliser les approches sélectionnées pour répondre au besoin et la démarche de validation

• Développer et tester les méthodes retenues 

• Valoriser les résultats (via des slides lors des réunions projet et un rapport final)

Qualifications

Etudiant(e) niveau BAC+5, vous présentez un fort intérêt pour la data science et l’innovation. Vous maitrisez le langage Python ainsi que les principales méthodes d’analyses de données et d’apprentissage statistique. Vous maîtrisez également les outils de manipulation de données volumineuses. Vous êtes créatif et force de proposition, souhaitez travailler en équipe et avez une curiosité intellectuelle, ce stage est pour vous !

Informations supplémentaires

En tant qu'entreprise inclusive, Veolia s’engage pour la diversité et accorde la même considération à toutes les candidatures, sans discrimination.