Data science : fiabilisation de rattachements clients par l'iaEnedis

Environnement de travail : Le Groupe Actifs Réseau et Maintenance de la DSI d'Enedis réalise des études innovantes sur des sujets tels que la maintenance prédictive, la mobilité électrique, les charges sur le réseau.
L'objectif du stage est de développer un ou plusieurs modèles de machine learning afin d'améliorer des algorithmes de rattachement de clients au réseau électrique.
En effet les informations de rattachement au réseau (position, topologie de la liaison au réseau) comportent des erreurs ou des imprécisions, et plusieurs algorithmes ont déjà été mis en place pour fiabiliser ces données.
Missions confiées :Le stage vise à combiner plusieurs sources issues de la chaîne communicante Linky comme des informations de coupure ou de routage des données entre compteurs Linky.
Il pourra nécessiter la mise en place de modèles de machine learning et/ou une modélisation sous forme de graphe.
Une attention particulière devra être apportée à la mesure de la performance des solution proposées sur base d'indicateurs de qualité et de taux de traitement.
Une bonne explicabilité des modèles devra également être assurée.