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Emplois Cifre (75724 Paris)

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Job Post Details

Thèse CIFRE : De la prédiction à l’action - IA dynamique multi-agents pour les bâtiments du futur - job post

Université de Technologie de Troyes
4.1/5 étoiles
Paris (75)
CDD
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Détails de l'emploi

Type de poste

  • CDD

Lieu

Paris (75)

Description du poste

Réf ABG-139543 Sujet de Thèse
12/06/2026 Financement public/privé
Université de Technologie de Troyes
Lieu de travail
Paris - Ile-de-France - France
Intitulé du sujet
Thèse CIFRE : De la prédiction à l’action - IA dynamique multi-agents pour les bâtiments du futur
Champs scientifiques
Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse)
Informatique
Sciences de l’ingénieur
Mots clés
Machine Learning, Reinforcement Learning, IA dynamique, LLM, multi-agents
Description du sujet

Laboratoire : LIST3N, Université de Technologie de Troyes / https://recherche.utt.fr/research-directory/hichem-snoussi

Entreprise : Groupe ARTEA (https://www.groupe-artea.com)

Directeur de thèse : Prof. Hichem SNOUSSI

Objectif global : Dans le cadre d’une collaboration entre le laboratoire LIST3N de l’Université de Technologie de Troyes et le Groupe ARTEA, l’objectif de cette thèse est de développer une nouvelle génération d’intelligence artificielle pour le pilotage prédictif, dynamique et autonome des bâtiments tertiaires intelligents.

Le projet vise à dépasser les approches classiques de supervision énergétique, souvent limitées à l’analyse des consommations ou à la prédiction des pics, pour concevoir une IA dynamique capable d’anticiper, de décider et d’agir en temps réel sur les équipements techniques du bâtiment, en particulier les systèmes HVAC (chauffage, ventilation et climatisation). L’enjeu scientifique est de construire une intelligence décisionnelle capable de combiner prédiction, optimisation et action, afin d’adapter automatiquement le fonctionnement du bâtiment à son état thermique, à l’occupation des espaces, aux conditions météorologiques, au coût de l’énergie et aux contraintes de confort.

Méthodologie proposée :
L’originalité de cette thèse réside dans le développement d’une approche multi-agents, où plusieurs agents intelligents spécialisés pourront coopérer pour piloter différentes zones du bâtiment et différents modes de fonctionnement : chauffage, refroidissement, ventilation, confort local. Chaque agent devra apprendre à prendre des décisions adaptées à son environnement local, tout en contribuant à un objectif global : réduire la consommation énergétique, limiter les appels de puissance et préserver le confort des occupants.

La thèse explorera ainsi des méthodes avancées d’IA, combinant apprentissage automatique, apprentissage par renforcement, modèles prédictifs, jumeaux numériques et contrôle sûr. Les stratégies développées seront d’abord entraînées et évaluées dans des environnements simulés avant d’être transférées vers des sites réels du Groupe ARTEA, afin de garantir une prise de décision robuste, traçable et compatible avec les contraintes opérationnelles des bâtiments. L’ambition finale est de proposer un démonstrateur d’IA dynamique pour le bâtiment intelligent, capable de transformer les données énergétiques en actions de pilotage efficaces, adaptatives et mesurables.

Pour candidater, envoyer un CV, les bulletins de notes et une lettre de motivation à Prof. Hichem SNOUSSI

Prise de fonction :
01/09/2026
Nature du financement
Financement public/privé
Précisions sur le financement
La thèse CIFRE est financée dans le cadre d'un partenariat industriel.
Présentation établissement et labo d'accueil
Université de Technologie de Troyes

Laboratoire de recherche :
L’Unité de recherche LIST3N a été créée en janvier 2021, suite à la fusion de 4 équipes de recherche : ERA, M2S, LOSI et TechCICO. Les recherches menées au sein de LIST3N sont structurées autour de quatre axes : Réseaux, traitement de données, optimisation, technologies et pratiques. Associées, les compétences de ces axes permettent de traiter de problèmes complexes de bout en bout. LIST3N propose ainsi une approche basée sur une chaine de traitement intégrée de la donnée dans la société numérique.

Les participants à ce projet font partie de l’axe dédié au traitement des données MSAD (Modélisation Stochastique Apprentissage et Décision) du laboratoire LIST3N. Les activités de recherche de cet axe scientifique portent sur la conception d’algorithmes de traitement de données (signal , image et texte) pour les systèmes complexes.

Profil de l'encadrant :
Prof. Hichem Snoussi est ingénieur de Supélec (2000) et Docteur de l'Université de Paris-Sud (2003). Entre 2003 et 2004, il a effectué un postdoctorat à l'IRCCyN et deux séjours postdoctoraux au laboratoire BSI, RIKEN au Japon et au département de Neuropsychiatrie de l'hôpital de Hartford/Université de Yale aux États Unis. Depuis 2009, il est Professeur des Universités à l'Université de Technologie de Troyes. Ses activités de recherches comprennent le traitement statistique des données, la géométrie de l'information et l’IA générative. Il est auteur de plus de 500 articles dans des journaux et conférences internationales à comité de lecture, et de 15 brevets d’invention (h-index = 50). Il a encadré 30 thèses soutenues. Il est co-fondateur de deux start-up. Depuis janvier 2021, il est directeur-adjoint de l’UR LIST3N de l’Université de Technologie de Troyes. Depuis 2023, il est parmi les 2% des chercheurs les plus cités au monde selon Stanford Ranking.

Site web :
https://recherche.utt.fr/list3n
Intitulé du doctorat
Doctorat en Optimisation et Sûreté des Systèmes
Pays d'obtention du doctorat
France
Etablissement délivrant le doctorat
UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES (UTT)
Ecole doctorale
Sciences et Technologies
Profil du candidat

  • Formation en intelligence artificielle / traitement des données
  • Compétences en programmation
  • Motivation pour travailler avec des industriels
  • Motivation pour développer des méthodes avancées d'IA
Date limite de candidature
30/06/2026
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