Thèse 'Api-Based Approach For E2e Green Connected Mobility' H/F - 90

L'ambition de la Division Innovation est de porter plus loin l'innovation d'Orange et de renforcer son leadership technologique, en mobilisant nos capacités de recherche pour nourrir une innovation responsable au service de l'humain, éclairer les choix stratégiques du Groupe à long terme et influencer l'écosystème digital mondial.
Nous formons les expertes et les experts des technologies d'aujourd'hui et de demain, et veillons à une amélioration continue de la performance de nos services et de notre efficacité. La division Innovation rassemble, dans le monde, 6000 salariés dédiés à la recherche et l'innovation dont 740 chercheurs. Porteurs d'une vision globale avec une grande diversité de profils (chercheurs, ingénieurs, designers, développeurs, data scientists, sociologues, graphistes, marketeurs, experts en cybersécurité...), les femmes et les hommes de Innovation sont à l'écoute et au service des pays, des régions et des business units pour faire d'Orange un opérateur multiservices de confiance.

Au sein de Innovation, vous serez intégré(e) dans une équipe de recherche à la pointe de l'innovation et de l'expertise axée sur l'exploitation des techniques avancées d'intelligence artificielle mises en oeuvre sur une gamme variée d'applications, notamment l'optimisation et l'automatisation de la gestion des réseaux mobiles/véhiculaires.Votre rôle est d'effectuer un travail de recherche sur la résolution complexe de l'optimisation énergétique de bout-en-bout dans les réseaux véhiculaires impliquant véhicules, stations de base, réseaux Cloud/Edge et modèles d'IA.
Contexte global et problématique du sujet
Dans un monde en pleine transition vers des solutions plus durables et connectées, l'émergence de la mobilité verte connectée constitue un enjeu majeur. Cette évolution est motivée par la nécessité de réduire les émissions de gaz à effet de serre tout en offrant des solutions de transport efficaces et intégrées. Le contexte de recherche repose sur la demande croissante d'optimisation énergétique dans les réseaux 5G-V2X, résultant de la convergence des technologies de télécommunications et des véhicules connectés. La problématique centrale réside dans la gestion complexe de la consommation d'énergie à travers divers éléments du réseau et des véhicules, tout en assurant des performances optimales. Il s'agit ainsi de développer des stratégies innovantes pour minimiser la consommation énergétique tout en maintenant des niveaux de service élevés.
Objectif scientifique - résultats et verrous à lever
L'objectif de la thèse est de développer une approche basée sur les API pour la mobilité verte connectée, visant à optimiser l'efficacité énergétique tout au long du parcours du véhicule grâce à des modèles d'intelligence artificielle capables de prédire avec précision la consommation d'énergie dans les réseaux V2X verts, en tenant compte des contraintes opérationnelles et de mobilité.
Cela implique de relever des défis tels que la modélisation des schémas de consommation d'énergie, l'optimisation des algorithmes d'IA pour une prédiction précise de la consommation, ainsi que l'intégration transparente des services de mobilité dans l'infrastructure existante.
Les résultats attendus incluent la conception de modèles innovants ainsi que l'identification de paramètres clés influençant la consommation d'énergie pour une mobilité verte connectée à l'échelle, permettant ainsi de guider les futures stratégies d'optimisation énergétique et enfin l'exposition de ces résultats à travers des APIs.

Références dans la description du profil