Consulter les offres d’emploi

Offre de thèse "Clinical information extraction from medical reports"
Publiée le 11/09/2025 16:29.
Thèse, Lyon.
Entreprise/Organisme :Université Lyon 2 / Laboratoire ERIC
Niveau d'études :Master
Date de début :01/01/2026
Description :Dans le cadre de l’ANR IMAGE-TEXT-AVC, le laboratoire ERIC propose une thèse sur l’extraction d’information clinique de documents médicaux.
En savoir plus :https://eric.msh-lse.fr/offre-de-these-clinical-information-extraction-from-medical-reports/
PhD Offer - ANR Image-Texte-AVC.pdf
Contact :adrien.guille@univ-lyon2.fr
Ingénieur expert en Intelligence Artificielle
Publiée le 11/09/2025 15:58.
Référence : Expert IA.
CDD, Troyes.
Entreprise/Organisme :Université de technologie de Troyes
Niveau d'études :Doctorat
Durée du contrat :4 ans (2+2)
Description :L’expert (F/H) en Intelligence Artificielle sera intégrée à la Direction de la Formation et de la Pédagogie (DFP) de l’Université de Technologie de Troyes (UTT). Dans le cadre du Cluster IA Hi!Paris, financé par France 2030, elle fera partie d’une équipe projet impliquant la formation initiale, la formation continue, la coopérative pédagogique (le centre d’innovation pédagogique de l’UTT) et aura pour missions principales : 1. Le soutien actif à la création et la mise à jour des contenus pédagogiques dédiés au Bachelor en Intelligence Artificielle. 2. L’apport de son expertise technique et scientifique aux équipes enseignantes, de la DFP et de la Coop afin d'assurer la qualité, la pertinence et l’innovation des contenus proposés. 3. Assurer un volume annuel de 100 heures équivalent Travaux Dirigés (TD) 4. Contribuer aux comptes rendus, rapports d’activité et constitution de pièces justificatives demandées par le financeur.
En savoir plus :https://www.utt.fr
F_H Ingénieur_Expert_IA.pdf
Contact :malika.kharouf@utt.fr
Stage M2 Maternal tobacco smoking and psychosocial stress in pregnancy and child respiratory health
Publiée le 10/09/2025 08:46.
Référence : StageM2 Impulsion Exposome Stress.
Stage, 38700 La Tronche (Grenoble).
Entreprise/Organisme :INSERM
Niveau d'études :Master
Sujet :Interactions between maternal tobacco smoking and psychosocial stress during pregnancy and child respiratory health: data analysis of the ELFE cohort study
Date de début :01/01/2026
Durée du contrat :6 months
Secteur d'activité :Recherche
Description :Background Prenatal exposure to maternal smoking is a major determinant of child respiratory health. Increasing evidence indicates that maternal psychosocial stress during pregnancy also impacts child respiratory health [1-5]. As these exposures may affect similar biological pathways, they potentially have synergistic effects. However, studies investigating the interaction between maternal smoking and psychosocial stress during pregnancy on child respiratory health are lacking. In a recent (unpublished yet) study conducted in a large project (Exposome Impulsion Project ; https://exposomeinserm.fr), we assessed the effects of the interactions of maternal tobacco smoking and psychosocial stress during pregnancy on the development of child wheezing and asthma in 13,510 mother-child pairs from the ELFE cohort (Etude française longitudinale depuis l’enfance) [6; https://www.elfe-france.fr] by using survival Cox models. Preliminary results support a complex moderating role of cumulative prenatal maternal psychosocial stress in the relationship between maternal smoking and child respiratory health. Aims of the internship To further explore these associations, we propose to investigate biological markers - maternal hair cortisol measured at child birth and cord blood cytokines - measured in subsamples of respectively 834 and 1019 ELFE mothers. Maternal cortisol has been shown to be a good proxy for chronic maternal stress [7]. Inflammation, assessed by cord blood inflammatory biomarkers (IL-6, IL-8, IL-1b…), is suspected to be an underlying mechanism of the association between maternal psychosocial stress and smoking and child respiratory health [1]. The aims of this internship are to: 1/ Estimate the associations between the psychosocial stress indicators we developed based on the questionnaire data and levels of maternal hair cortisol 2/ Study the effect of the interaction between maternal hair cortisol and tobacco smoking during pregnancy on child respiratory health using Cox regression models 3/ Estimate the associations of maternal psychosocial stress and maternal tobacco smoking with cord blood cytokines levels. All data are already available. The results will be interpreted jointly with results from experimental models (animal studies) that are performed in parallel. References [1] Al‐Hussainy, A., & Mohammed, R. (2021). Consequences of maternal psychological stress during pregnancy for the risk of asthma in the offspring. Scandinavian Journal of Immunology, 93(1), e12919. [2] Adgent, M. A., Buth, E., Noroña-Zhou, A., Szpiro, A. A., Loftus, C. T., Moore, P. E., ... & Carroll, K. N. (2024). Maternal stressful life events during pregnancy and childhood asthma and wheeze. Annals of Allergy, Asthma & Immunology, 132(5), 594-601. [3] Brew, B. K., Gong, T., Ohlin, E., Hedman, A. M., Larsson, H., Curman, P., ... & Almqvist, C. (2024). Maternal mental health disorders and offspring asthma and allergic diseases: The role of child mental health. Pediatric Allergy and Immunology, 35(2), e14085. [4] Magnus, M. C., Wright, R. J., Røysamb, E., Parr, C. L., Karlstad, Ø., Page, C. M., ... & Nystad, W. (2018). Association of maternal psychosocial stress with increased risk of asthma development in offspring. American journal of epidemiology, 187(6), 1199-1209. [5] Ramsey, N. B., Chiu, Y. H. M., Hsu, H. H. L., Bosquet Enlow, M., Coull, B. A., Wright, R. J., & Carroll, K. N. (2024). Cumulative maternal lifetime stress & child asthma: effect modification by BMI. Stress, 27(1), 2435262. [6] Charles, M. A., Thierry, X., Lanoe, J. L., Bois, C., Dufourg, M. N., Popa, R., ... & Geay, B. (2020). Cohort profile: the French national cohort of children (ELFE): birth to 5 years. International journal of epidemiology, 49(2), 368-369j. [7] Kim, M. Y., Kim, G. U., & Son, H. K. (2020). Hair cortisol concentrations as a biological marker of maternal prenatal stress: a systematic review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(11), 4002.
En savoir plus :https://exposomeinserm.fr/
Impulsion_Exposome_Internship2026_01092025_vf.pdf
Contact :aurelie.nakamura@univ-grenoble-alpes.fr
Postdoctoral Position in Applied Mathematics – Statistical/Stochastic Methods for Robust Optimizati
Publiée le 10/09/2025 08:46.
Référence : Statistical/Stochastic Methods for Robust Optimization of Industrial Workshops (M/F)..
Postdoc, Aubière.
Entreprise/Organisme :CNRS, Factolab (Michelin)- Laboratoire de Mathématiques Blaise Pascal
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Novembre 2025
Durée du contrat :12 mois
Description :The objective of this postdoctoral position, in collaboration with Michelin, is to develop surrogate models capable of rapidly approximating the simulator's results while accounting for uncertainty. Particular attention will be paid to the model's lightness, so that it can be easily used in practice (fast optimization, embedded decision-making, online updating). Key points. 1. Design a lightweight statistical/probabilistic surrogate model, integrating: • an estimation of the variability and uncertainty of simulated outputs • an explicit quantification of prediction error • an interpretable and controllable structure (e.g., Gaussian processes, …) 2. Model industrial system uncertainties (delays, resources, failures) using various methods, including Bayesian approaches. 3. Optimize the workshop configuration, taking into account scenario variability, by relying on the surrogate model to accelerate exploration. 4. Analyze the impact of local decisions (scheduling, resource allocation, layout) on overall performance through simulations and probabilistic sensitivity analyses. 5. Formulate robust and understandable recommendations to support decision-making in real industrial contexts.
En savoir plus :https://emploi.cnrs.fr/Offres/CDD/UMR6620-VALERIE-018/Default.aspx?lang=EN
Portail Emploi CNRS - Job offer - Postdoctoral Position in Applied Mathematics – Statistical:Stochas.pdf
Contact :anne.yao@uca.fr
Postdoctoral research position: AI and clinical prediction in respiratory infections
Publiée le 09/09/2025 13:32.
Référence : AI and clinical prediction in respiratory infections.
Postdoc, Lyon.
Entreprise/Organisme :CERP and Laboratoire Commun de Recherche / bioMérieux, Hospices Civils de Lyon
Niveau d'études :Doctorat
Durée du contrat :18 mois
Description :POSITION OVERVIEW We invite applications for a post-doctoral research position in the AIRISE project, focusing on the development of real-time prediction algorithms for clinical worsening in patients with lower respiratory tract infections. This is an exciting opportunity to apply cutting-edge machine learning methods to a major public health challenge, with direct implications for patient for patient care in hospitals. The successful candidate will join a dynamic interdisciplinary team of clinicians, epidemiologists, and data scientists, contributing to the design and implementation of AI-based solutions that can improve early detection of patient deterioration and guide clinical decision-making. PROJECT CONTEXT AIRISE is a collaborative project involving: • Lyon University Hospital (Hospices Civils de Lyon (HCL)) • bioMérieux, • Center of Excellence in Respiratory Pathogens (CERP, https://cerp-epi.com)) as part of the Centre International de Recherche en Infectiologie (CIRI) Using the HCL Data Warehouse (EDS), the project investigates acute lower respiratory tract infections - leading cause of hospital admissions worldwide. These infections, caused by bacteria or viruses, can occur in the community or in hospitals and require rapid and appropriate management. Some patients may show signs of deterioration that increase the risk of admission to intensive care, with potentially serious consequences for their prognosis, quality of life, and hospital costs. The role of the postdoctoral researcher is to develop AI models capable of identifying these signs of deterioration as early as possible, leveraging patients’ clinical and biological data, as well as their temporal evolution. The ultimate goal is to build a real-time prediction system to support clinicians in optimizing patient management. KEY RESPONSABILITIES • Manage and ensure the quality of data extracted from HCL EDS. • Perform descriptive statistics, including risk factor analysis and survival models. • Design, develop and test AI algorithms to handle specific data characteristics (sparse and time series) and predict real-time risk of worsening. Build interpretable models providing transparent explanations on risk assessments. • Work as an integral member of a multidisciplinary data science team, collaborating closely on data management, statistical analyses, and AI development. • Work in close collaboration with clinicians to adjust and validate predictive models. • Write scientific papers and technical reports. • Present the findings at national and international congresses. QUALIFICATIONS Required: • Ph.D. in Data Science, Computer Science, Biostatistics, or a related field • Proficiency in machine learning/AI and data analysis • Experience with R and/or Python • Excellent written and oral communication and interpersonal skills • Strong analytical and problem-solving abilities • Curiosity and a proactive attitude toward research and innovation • Fluency in French and English Preferred: • Experience in clinical data analysis or healthcare domain • Familiarity with Electronic Health Records (EHR) systems and data • Proven track record of publishing in peer-reviewed journals • Strong interpersonal skills and the ability to work effectively in a team-oriented, interdisciplinary environment APPLICATION PROCESS Interested candidates should submit the following documents: • CV • Cover letter • Contact details of references Please send your application directly to: • Dr. Cédric Dananché (cedric.dananche@chu-lyon.fr) • Pr. Marta Nunes (marta.nunes@chu-lyon.fr) • Dr. Maxime Bodinier (maxime.bodinier@biomerieux.com) Application deadline: September 30, 2025 Affiliation: Hospices Civils de Lyon (HCL) Start Date: November 1, 2025 AFFILIATION AND WORK ENVIRONMENT The postdoctoral researcher will be affiliated with Hospices Civils de Lyon (HCL) and based at: • Center of Excellence in Respiratory Pathogens (CERP), Université Claude Bernard Lyon 1, Site Laënnec, 69008 Lyon • Laboratoire Commun de Recherche / bioMérieux, Hôpital Edouard Herriot, 69003 Lyon
En savoir plus :https://cerp-epi.com/2025/09/04/biostatistician-2/
Postdoc_AIRISE_EN_CERP.pdf
Contact :maxime.bodinier@biomerieux.com
Stage M2 : Impact des biothérapies sur les trajectoires de fonction respiratoire dans l’asthme sévèr
Publiée le 09/09/2025 11:44.
Référence : ASTHMEHP2.
Stage, Grenoble.
Entreprise/Organisme :Université Grenoble Alpes
Niveau d'études :Master
Sujet :Impact des biothérapies sur les trajectoires de fonction respiratoire dans l’asthme sévère
Date de début :01 01 2026
Durée du contrat :4 à 6 mois
Secteur d'activité :recherche
Description :Contexte : L’asthme sévère ne représente que 3 à 4 % des asthmes de l’adulte, mais on considère qu’il cumule à lui seul plus de 60 % des coûts médicaux liés à l’asthme. Un patient atteint d’asthme sévère a le plus souvent présenté de multiples exacerbations avant qu’un traitement optimal ne soit mis en route. Il existe une relation forte entre le fait de présenter des exacerbations itératives et le fait d’avoir une fonction respiratoire altérée à l’aune du volume expiratoire maximal en 1 seconde (VEMS). Si le socle du traitement de l’asthme reste la corticothérapie inhalée, l’avènement de traitements par biothérapies au litant des années 2010 a révolutionné la prise en charge de l’asthme sévère. Toutefois, les objectifs des études portant sur les biothérapies ont bien davantage mis en avant le contrôle des exacerbations que l’amélioration de la fonction respiratoire. Chez les patients asthmatiques sévères dont la fonction respiratoire est dans la majorité des cas altérée au moment de la mise en route d’une biothérapie, l’amélioration voire la normalisation de la fonction garde toutefois toute sa place, tant pour éviter des symptômes limitant les capacités d’exercice que pour prévenir le remodelage bronchique. La fonction respiratoire des patients asthmatiques sévères reste peu étudiée. En particulier, la façon dont la fonction respiratoire évolue grâce à la prescription des biothérapies est mal connue. Le registre RAMSES regroupe les données de 2000 patients asthmatiques sévères, suivis entre 3 et 7 ans, dont le VEMS moyen au moment de leur inclusion est de 77 ± 22 % de la valeur prédite et dont un peu plus de la moitié des patients a un VEMS anormal (z-score
En savoir plus :https://chaire-esante.fr/
2026 - stage - asthme sévère.pdf
Contact :sbailly@chu-grenoble.fr
Two-year Postdoc position in Statistics and Probability (funded by AMIDEX)
Publiée le 02/09/2025 10:11.
Postdoc, Marseille.
Entreprise/Organisme :Aix-Marseille University, Marseille Institute of Mathematics
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :November-December 2025
Durée du contrat :24 months
Rémunération :according to the French scale
Description :Applications are invited for a two-year full time post-doc position starting in September-October 2025 in the A*MIDEX Chaire d'Excellence-funded project “Nonstationary Models of Biological Signals” (NOMOS), Principal Investigator Prof. Anna Dudek. According to the requirements of this funding program, candidates should not be currently employed by the University of Aix-Marseille and should have obtained their last degree outside AMU. Interviews with candidates will be conducted in English. The selection process will proceed on a continuous basis, with applications reviewed and interviews conducted until the position is filled. Project NOMOS Overview Nonstationary signals are at the forefront of modern statistical analysis, as many observed phenomena cannot be adequately modeled by stationary processes. The NOMOS project aims to develop a new generation of nonstationary models and algorithms for analyzing various biological signals. The project will focus mainly on developing innovative models for biomedical signals with irregular cyclicity and exploring potential machine learning applications. Position Objective: The primary focus of this position is to develop concentration inequalities in the nonstationary setting, specifically for periodic Markov chains and periodic time series. Responsibilities also include coding the proposed algorithms in R or Python, such as methods for splitting periodic time series into regeneration blocks, and applying them to real biomedical datasets. The role requires the ability to effectively communicate technical material and build both internal and external collaborations. Additional responsibilities may include assisting in the supervision of student projects, supporting the development of student research skills, providing instruction, or planning and delivering seminars related to the research area.
En savoir plus :https://drive.google.com/file/d/15Aiogtm-YDaHVJB3ZKRURooA7aRQ46_F/view?usp=sharing
post doc offer sept.pdf
Contact :aedudek@agh.edu.pl
Machine Learning pour l’exploration de la sous-dominance dans les génomes polyploïdes
Publiée le 01/09/2025 11:27.
Référence : Thèse en apprentissage statistique à l'université d'Angers..
Thèse, IRHS / LAREMA.
Entreprise/Organisme :Université d'Angers
Niveau d'études :Master
Sujet :cf. fichier joint
Date de début :01/10/2025
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :base fonction publique
Secteur d'activité :Recherche publique
Description :cf. fichier joint
En savoir plus :https://rabier.github.io , https://blog.univ-angers.fr/panloup/ , https://irhs.angers-nantes.hub.in
sujetthese2025.pdf
Contact :charles-elie.rabier@univ-angers.fr
Chargé d’études économiques et statistiques
Publiée le 25/08/2025 12:30.
Référence : 3134-25-1108/SR du 18/07/2025.
CDD, NOUMEA Nouvelle-Calédonie.
Entreprise/Organisme :Institut de la statistique et des études économiques
Niveau d'études :DUT/Licence ou équivalent
Date de début :immédiatement
Durée du contrat :1 an, prolongation possible
Rémunération :Ingénieur 1er grade/statistiques ou attaché
Secteur d'activité :omptes économiques, études économiques et statistique
Description :Participer aux travaux de réalisation des comptes économiques calqués sur les principes de la comptabilité nationale et mettre en œuvre des études économiques et statistiques. Le chargé d'études participe ainsi à l’ensemble des missions du pôle comptabilité nationale et modélisation (PCNM) rattaché à la direction.
En savoir plus :https://drhfpnc.gouv.nc/sites/default/files/avp_58939-c1.pdf?1754196930
Poste_Vacant_58939-c1.pdf
Contact :elise.desmazures@isee.nc
Development of filtering algorithms based on hidden Markov processes
Publiée le 25/08/2025 12:30.
Référence : MISTEA2025.
CDD, MONTPELLIER.
Entreprise/Organisme :INRAE
Niveau d'études :Master
Date de début :01/11/2025
Durée du contrat :1 an
Description :Your objective will be to develop algorithms to characterize growth curves. These algorithms will be based on hidden Markov models and associated filtering methods. This work follows on from a previously published paper (https://hal.inrae.fr/hal- 04563781v1). We will adapt this model to various other contexts. You will need to implement this type of Kalman filter algorithm in R or Python, then optimize it using an EM (Expectation-Maximization) approach
En savoir plus :https://nextcloud.inrae.fr/s/Apnd73ELfWaRHdM
CDD_cloez.pdf
Contact :bertrand.cloez@inrae.fr
Lecturer / Senior Lecturer / Associate Professor in Statistics for Omics
Publiée le 25/07/2025 09:49.
Référence : JR-001551.
CDI, Melbourne, Australia.
Entreprise/Organisme :The University of Melbourne
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :January 2026
Durée du contrat :Permanent
Rémunération :From AUD$114,645 to $198,584 depending on level
Secteur d'activité :Academia
Description :The School of Mathematics and Statistics invites applications for a Lecturer/Senior Lecturer from dynamic individuals at the forefront of ‘omics technologies. The appointment will be at Level B, C, or D (Lecturer, Senior Lecturer, or Associate Professor), depending on the candidate’s previous experience. This role requires a strong statistics background and expertise in computational biology to establish and lead a high-level research program. The research will focus on developing and applying statistical methodologies to complex ‘omics data, such as genomics, transcriptomics, and microbiome data. Areas of research such as statistical machine learning are encouraged. We seek a candidate whose research profile complements the School’s existing data science strengths, which include pure and applied mathematics, statistics, machine learning, optimisation, operations research, the geometry of deep learning, biostatistics, and genomics. The position will be based at Melbourne Integrative Genomics (MIG, https://sites.research.unimelb.edu.au/integrative-genomics), an initiative jointly funded by the Faculty and the University (DVCR office), dedicated to pioneering research in statistical methods for omics data. A significant commitment to delivering high-quality education and supervising research students is essential. The successful applicant will contribute to the School's undergraduate and postgraduate programs by teaching statistics and/or applied mathematics in our curriculum. Supervision of research students at the undergraduate, MSc, and PhD levels is also a key responsibility. The University of Melbourne provides an outstanding environment in which to develop innovative research in mathematical and statistical data science, with opportunities for collaborations with machine learning and bioinformatics researchers in Computing and Information Systems, biostatisticians in Population and Global Health, big data research in genomics in the Melbourne Integrative Genomics research hub, optimisation researchers in the ARC Training Centre OPTIMA, biological systems modelling or quantum biotechnologies in the ARC Centres MACSYS and QUBIC, as well as applied and theoretical approaches to data science in other departments/faculties across the University. The University has excellent computing facilities and access to both local and cloud high performance computing clusters. The School of Mathematics and Statistics encourages applicants who identify as women, non-binary or gender diverse. Equally, we encourage applicants from diverse ethnic and cultural backgrounds and non-traditional education backgrounds. To allow us to consider performance relative to opportunity, we also invite applicants to provide a brief statement (up to 1 page) that describes circumstances that may have affected their career development or progression, including career interruptions or delays, periods of part time work, or forms of bias they have experienced.
En savoir plus :https://tinyurl.com/yu97nrws
JR-001551 Lecturer Senior Lecturer Associate Professor in Statistics for Omics_PD.pdf
Contact :kimanh.lecao@unimelb.edu.au
Post-doc ou ingénieur de recherche (H/F) en Biomathématiques ou Economie de la santé
Publiée le 23/07/2025 17:56.
CDD, UFR Médecine - Site Bichat, 16 rue Henri Huchard, Paris.
Entreprise/Organisme :Inserm IAME - Université Paris Cité
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Octobre 2025
Durée du contrat :6 mois renouvelable
Description :Le(la) candidat(e) sera recruté(e) pour réaliser le projet ANRS-MIE EvaDep’IST « Evaluation de l’efficacité et du coût-efficacité de stratégies de prévention et de dépistage des infections sexuellement transmissibles (IST) bactériennes parmi les hommes ayant des rapports sexuels avec des hommes (HSH) en France »
En savoir plus :www.iame-research.center
Contact :sylvie.deuffic@inserm.fr
Chaire de Professeur Junior (CPJ) - Mathématiques, sciences des données et intelligence artificielle
Publiée le 22/07/2025 16:01.
CDI, Lyon.
Entreprise/Organisme :INSA de Lyon - Institut Camille Jordan
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :1er janvier 2026
Description :CPJ 26 Institut Camille Jordan / département d’informatique de l'INSA Lyon. Profil : "Mathématiques des sciences des données et de l'intelligence artificielle ». Prise de poste au 1er janvier 2026. Concours ouvert sur Odyssée du 21 juillet au 10 octobre
En savoir plus :https://math.univ-lyon1.fr/icj/recrutements/
Contact :direction-icj@math.univ-lyon1.fr
Chaire de Professeur Junier (CPJ) - Mathématiques appliquées, modélisation déterministe ou aléatoire
Publiée le 22/07/2025 16:01.
CDI, Lyon.
Entreprise/Organisme :Université Claude Bernard Lyon 1 - Institut Camille Jordan
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :1er décembre 2025
Description :CPJ 26 Institut Camille Jordan / département de mathématiques de l'université Claude Bernard Lyon 1. Profil : « Mathématiques appliquées, modélisation déterministe ou aléatoire » avec 2 priorités : - mathématiques de l'intelligence artificielle ; - mathématiques des sciences du vivant. Prise de poste au 1er décembre 2025. Concours ouvert sur Odyssée du 18 août au 17 septembre
En savoir plus :https://math.univ-lyon1.fr/icj/recrutements/
Contact :direction-icj@math.univ-lyon1.fr
Détection des rampes de puissance éolienne à l'aide de l'apprentissage machine
Publiée le 15/07/2025 14:19.
Référence : Stage 4 mois Polytechnique Montréal, Canada.
Stage, Montréal, Canada.
Entreprise/Organisme :Polytechnique Montréal et Hydro-Québec, Canada
Niveau d'études :Master
Sujet :Détection des rampes de puissance éolienne à l'aide de l'apprentissage machine
Date de début :Septembre 2025
Durée du contrat :4 mois
Rémunération :Stage Mitacs rémunéré
Description :La question de recherche à laquelle nous cherchons à répondre dans ce projet porte sur le développement et l’adaptation d’un modèle d’apprentissage profond afin de détecter de façon automatique à partir de cartes de prévisions météorologiques à haute résolution la présence de rampes de puissance éolienne. Celles-ci peuvent avoir des impacts significatifs sur la stabilité du réseau électrique et poser des défis au niveau de sa gestion. Bien que de la recherche à ce sujet ait été effectuée au cours des dernières années, l’amélioration de la prévision les rampes de puissance demeure à ce jour un problème important. Les activités principales de l’organisation partenaire Hydro-Québec (HQ) dans ce projet seront de fournir des données de mesure de production éolienne, du temps d’expertise en nature en éolien, une contribution en espèces de 15 000$, ainsi qu’un espace de travail à ses bureaux du centre-ville de Montréal. Celles du collaborateur Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) seront de fournir du temps d’expertise en nature en météorologie, apprentissage machine et éolien, des données de prévisions météorologiques, et une infrastructure de calcul informatique. Les avantages économiques de ce projet pour HQ seront d’augmenter la valeur économique de l’éolien, appelé dans les années à venir à composer une part plus importante du mix énergétique au Québec avec des plans de développement ambitieux dont HQ sera le maître d’œuvre, et à remplacer une grande partie de l’électricité produite à partir de combustibles fossiles dans les réseaux isolés. Les outils développés pour détecter de façon automatique les rampes de puissance pourront pour leur part être utilisés pour identifier des événements météorologiques extrêmes, permettant ainsi à ECCC d’améliorer les prévisions de ces événements et ainsi la sécurité du public.
En savoir plus :https://www.polymtl.ca/expertises/carreau-julie
Contact :julie.carreau@polymtl.ca

Page précédente  1  <2>  3  Page suivante

 
 
©2025 SFdS
Société Française de Statistique
Institut Henri Poincaré
11 rue Pierre et Marie Curie
75231 Paris cedex 5
Tél. : +33 (0)1 44 27 66 60
Notre site a été supporté par :