Stéphane Dellacherie – Hydro-Québec

Stéphane Dellacherie a obtenu son doctorat en mathématiques à l’Université de Paris en 1998. Ses recherches doctorales ont porté sur la modélisation et la simulation numérique de plasmas chauds avec réactions de fusion nucléaire en utilisant les théories cinétiques de Boltzmann et de Fokker-Planck.

Stéphane a été engagé par le CEA Paris-Saclay pour continuer à travailler sur des modèles de type Boltzmann en se concentrant sur la séparation isotopique par laser sur vapeur atomique et l’interaction poussière-particule dans un tokamak. En parallèle, il a travaillé sur les écoulements à faible nombre de Mach pour des études de sûreté nucléaire du point de vue de la modélisation et de l’analyse numérique, et plus récemment sur le couplage entre l’eau et les neutrons du point de vue théorique.

Stéphane a été engagé par Hydro-Québec fin 2016 pour travailler dans une équipe opérationnelle à la prévision de charge du réseau électrique québécois. Dans le contexte de la transition énergétique, Stéphane travaille avec son équipe, avec des chercheurs du laboratoire de recherche d’Hydro-Québec (IREQ) et avec des étudiants universitaires venant du Canada et de France à introduire l’IA à l’aide d’outils modernes de la science des données.

Prévision de charge sur le réseau électrique du Québec : des maths apps à l’IA

Dans cet exposé, je décrirai brièvement certains outils mathématiques utilisés dans le domaine de l’énergie nucléaire ainsi que les contextes physiques sous-jacents. Bien que ces outils et contextes fassent surtout appel aux EDPs, à l’analyse numérique et aux équations standards de la physique plutôt qu’à la science des données, je montrerai comment il est possible d’utiliser les réflexes de mathématicien et de modélisateur en physique pour développer des outils rigoureux, simples et opérationnels traitant des séries de données n’ayant a priori aucun lien avec l’approximation de solutions d’EDPs. Cela m’amènera à parler de prévision de charge au Québec et d’analogies avec la physique statistique, de météorologie, de gros volumes de données et de l’explosion de la dimension dans le contexte de la transition énergétique incluant le rôle actif du consommateur, la production décentralisée, le stockage et les réseaux intelligents. Je soulignerai alors l’importance de s’intéresser à l’IA et aux outils informatiques associés. Je conclurai en établissant plusieurs ponts avec le début de mon exposé m’incitant ainsi à me poser cette question : est-ce que les mathématiques, les équations fondamentales de la physique et l’IA sont en train peu à peu de se rejoindre, épaulées par les données massives et le calcul haute performance ?

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