Optimisation : principes et applications aux systèmes énergétiques

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Optimisation : principes et applications aux systèmes énergétiques"

Transcription

1 École d été Franco Roumaine Commande Avancée des Systèmes & Nouvelles Technologies Informatiques CA NTI 2015 Optimisation : principes et applications aux systèmes énergétiques Dr. Ing. Enseignant-Chercheur Co-responsable du domaine ESEA : Energie, Systèmes Electriques et Automatisés Membre de l Equipe RESEAUX (L2EP) Ecole des Hautes Etudes d Ingénieurs (HEI-Lille, France) 1

2 Introduction L'optimisation est une branche des mathématiques et de l'informatique en tant que disciplines, cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à déterminer quelles sont la ou les solution(s) satisfaisant un objectif quantitatif tout en respectant d éventuelles contraintes. L optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, l'industrie les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l estimation du maximum de vraisemblance d une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande. 2 2

3 Types d optimisation * Optimisation explicite : - Directe ( à partir d une fonction mathématique explicite à optimiser) - A travers la simulation dynamique du système (exemple minimiser l énergie dans un bâtiment par simulation dynamique thermique de celui-ci.) * Optimisation implicite : - Modèle mathématique difficile à déterminer. - Algorithmes intuitif (exemples : gestion énergétique des systèmes multi-sources avec la logique floue, Algorithmes de maximisation de puissance photovoltaïque ou éolienne MPPT, etc.). 3

4 Minimisation Optimisation mono-objective 4

5 Maximisation Optimisation explicite Optimisation mono-objective Le problème décrit ci-dessus est un problème de minimisation. Comme on a : un problème de maximisation d'une fonction est équivalent au problème de minimisation de. L'équivalence veut dire ici que les solutions sont les mêmes et que les valeurs optimales sont opposées. En particulier, une méthode pour analyser/résoudre un problème de minimisation pourra être utilisée pour analyser/résoudre un problème de maximisation. 5

6 Quelques classes de problèmes Optimisation mono-objective L'optimisation linéaire étudie le cas où la fonction objectif et les contraintes caractérisant l ensemble sont linéaires. C est une méthode très employée pour établir les programmes des raffineries pétrolières, mais aussi pour déterminer la composition la plus rentable d un mélange salé, sous contraintes, à partir des prix de marché du moment. L'optimisation linéaire en nombres entiers étudie les problèmes d'optimisation linéaire dans lesquels certaines ou toutes les variables sont contraintes de prendre des valeurs entières. Ces problèmes peuvent être résolus par différentes méthodes : séparation et évaluation, méthode des plans sécants. 6

7 Quelques classes de problèmes Optimisation mono-objective L'optimisation quadratique étudie le cas où la fonction objectif est une forme quadratique (avec contraintes linéaires pour A). L'optimisation non linéaire étudie le cas général dans lequel l objectif ou les contraintes (ou les deux) contiennent des parties non linéaires, éventuellement non-convexes. L'optimisation stochastique étudie le cas dans lequel certaines des contraintes dépendent de variables aléatoires. En optimisation robuste, les aléas sont supposés être situés dans des intervalles autour de positions nominales et on cherche à optimiser le système soumis à de tels aléas, dans le pire des cas. 7

8 Optimisation explicite Quelques classes de problèmes Optimisation mono-objective La programmation dynamique utilise la propriété qu une solution se compose nécessairement de sous-solutions optimales (attention : le contraire n'est pas vrai en général) pour décomposer le problème en évitant l explosion combinatoire. Elle est utilisable lorsque la fonction objectif est une somme de fonctions monotones croissantes dont les arguments sont des inconnues distinctes. C est la programmation dynamique qui permet par exemple aux avionneurs de trouver les plans de décollage optimaux de leurs engins, aux ingénieurs de bassin de répartir la production minière entre leurs différents puits, aux producteurs d électricité de planifier la marche des usines hydroélectriques, aux media planners de répartir efficacement un budget de publicité entre différents supports. 8

9 Optimisation mono-objective Exemple d optimisation linéaire : Conception d un système hybride éolien photovoltaïque avec batteries : Configuration du système hybride utilisé 9

10 Optimisation mono-objective Exemple d optimisation linéaire : Conception d un système hybride éolien photovoltaïque avec batteries : 10

11 Optimisation mono-objective Exemple d optimisation linéaire : Conception d un système hybride éolien photovoltaïque avec batteries : Méthode par programmation linéaire généralisée et adaptée sous le logiciel Excel (SIMPLEX) 11

12 Optimisation non linéaire : Optimisation mono-objective Le choix de la méthode d optimisation adéquate dépend surtout des critères suivants : - la fiabilité ou convergence globale - la vitesse de convergence locale - la précision - La mise en œuvre. 12

13 Optimisation mono-objective Optimisation non linéaire : 13

14 Optimisation mono-objective Optimisation non linéaire : 14

15 Optimisation mono-objective Optimisation non linéaire : Tableau comparatif des méthodes d optimisation non linéaire sous contraintes 15

16 Optimisation mono-objective Exemple d optimisation non linéaire : Optimisation du dimensionnement de la source hybride éolienne-photovoltaïque avec batteries : Méthode proposée basée sur une simulation dynamique du système associée un algorithme d optimisation : CCV [ ] : Coût sur Cycle de Vie EE [MJ] : coût en énergie primaire LPSP [%] : taux d insatisfaction de la demande en énergie (LPSP). 16

17 Optimisation mono-objective Exemple d optimisation non linéaire : Optimisation du dimensionnement de la source hybride éolienne-photovoltaïque avec batteries : une formulation mono-objective résolue avec l algorithme SQP (Algorithme de Newton-Wilson) 17

18 Optimisation mono-objective Exemple d optimisation non linéaire : Optimisation du dimensionnement de la source hybride éolienne-photovoltaïque avec batteries : 18

19 Optimisation multi-objective On cherche à satisfaire plusieurs objectifs. Par exemple, on veut un système performant et on veut aussi que ce système consomme peu. Dans ce cas, on parle de problème d optimisation multiobjectif (ou problème d optimisation multicritère). Celui-ci s écrit de la manière suivante : Le but que l on se fixe dans la résolution d un problème d optimisation multiobjectif est de minimiser au mieux les différents objectifs. Dans un problème d optimisation multicritère, on rencontre souvent des objectifs contradictoires. Deux objectifs sont contradictoires lorsque la diminution d un objectif entraîne une augmentation de l autre objectif. 19

20 Optimisation multi-objective Classification des approches de résolution multiobjectif «D un point de vue concepteur» 20

21 Optimisation multi-objective Exemple 1 d optimisation multi-objective : Optimisation du dimensionnement du système hybride Suivant trois critères : le coût sur cycle de vie le coût en énergie primaire le taux d insatisfaction de la demande en énergie (LPSP). Une formulation multi-objective résolue de deux manières : par une méthode scalaire avec des coefficients de pondération unitaires : Aucune des fonctions «objectif» n est favorisée. par une approche Pareto (notion de dominance) avec la méthode N.S.G.A-II. 21

22 Optimisation multi-objective Exemple 1 d optimisation multi-objective : Optimisation du dimensionnement du système hybride Résultats d optimisation dans le cas d une optimisation Représentation de la surface de compromis multi-objective obtenus par application de la méthode Fronts de Pareto dans le cas d une optimisation tri-objective : scalaire CCV [ ] vs EE [MJ] & LPSP [%] 22

23 Optimisation multi-objective Exemple 2 d optimisation multi-objective : Optimisation du coût économique et écologique dans la réhabilitation des habitats. 23

24 Optimisation multi-objective Exemple 2 d optimisation multi-objective : Optimisation du coût économique et écologique dans la réhabilitation des habitats. 24

25 Optimisation implicite Difficulté à formuler un modèle mathématique. Résolution avec des méthodes d optimisation intuitives ou extrémales. 25

26 Optimisation implicite Méthode extrémales ou intuitives Exemple 1 : Recherche du point de puissance maximale d un générateur photovoltaïque 26

27 Optimisation implicite Méthode extrémales ou intuitives Exemple 1: Recherche du point de puissance maximale d un générateur photovoltaïque Principales méthodes utilisées Commande P&O Perturb and Observ. Commande "hill climbing". Méthode de la conductance incrémentale. Commande à tension ou courant de référence.. MPPT par conductance incrémentale r_maussion_mppt_vfinale.pdf 27

28 Optimisation implicite Méthode extrémales ou intuitives Exemple 2 : Recherche du point de puissance maximale d une éolienne 28

29 Optimisation implicite Méthode extrémales ou intuitives Exemple 3 : Gestion énergétique optimale par logique floue des Installations Fixe de Traction Électrique Ferroviaire à production et stockage intégré (IFTE Hybrides). 29

30 Optimisation implicite Méthode extrémales ou intuitives Exemple 3 : Gestion énergétique optimale par logique floue des Installations Fixe de Traction Électrique Ferroviaire à production et stockage intégré (IFTE Hybrides). 30

31 Optimisation implicite Méthode extrémales ou intuitives Exemple 3 : Gestion énergétique optimale par logique floue des Installations Fixe de Traction Électrique Ferroviaire à production et stockage intégré (IFTE Hybrides). Objectives Constraints Means of actions Reducing energy bill (regarding short-term trades) Limitation of subscribed power exceeding Favoring local RES consumption Ensuring storage system availability Predictive mode LONGT TERM Trains consumption predictions RES forecast Electricity market fluctuations Fuzzy Logic energy management SHORT TERM Subscribed power Storage limits RES availability Storage power (P sto-ref-lgt ) (Predictive reference power) Storage power (P sto-ref-sht ) (Predictive mode adjustment) 31

32 Optimisation implicite Méthode extrémales ou intuitives Exemple 3 : Gestion énergétique optimale par logique floue des Installations Fixe de Traction Électrique Ferroviaire à production et stockage intégré (IFTE Hybrides). Design of the supervisor P train_predictive P RES_forecast Electricity cost Predictive mode Long-term To limit exceeding subscribed power To ensure the storage availability To favor local RES consumption P sto_ref_lgt P grid P subscribed P train P RES To reduce the electricity bill + - ΔP excess K 1 SOC ΔP local + - K 2 K 3 FL energy management K 5 P sto_ref_sht the grid power excess amount the power difference between train consumption and RES production HRPS supervision K 4 K 1, K 2, K 3, K 4, K 5 = normalisation gains 32

33 References Wikipedia, «Optimisation (mathématiques)», Yann Collette, Patrick Siarry, «Optimisation multi-objectif», Livre, EYROLLES. Dhaker Abbes, «Contribution au dimensionnement et à l'optimisation des systèmes hybrides éoliensphotovoltaïques avec batteries pour l habitat résidentiel autonome», Thèse de doctorat, Université de Poitiers, Dhaker Abbes, André Martinez, Gérard Champenois, Jean Paul Gaubert, Étude d un système hybride éolien photovoltaïque avec stockage : Dimensionnement et analyse du cycle de vie, European Journal of Electrical Engineering (2012) DOI: /EJEE Lavoisier. (IF: 0,55). Dhaker Abbes, André Martinez, Gérard Champenois, Eco-Design Optimization of an Autonomous Hybrid Wind- PV System with Battery Storage, Revue IET: Renewable Power Generation, DOI: /iet-rpg ( IF : 2,54). Dhaker Abbes, André Martinez, Gérard Champenois, Life cycle cost, embodied energy and loss of power supply probability for the optimal design of hybrid power, J. Math. Comput. Simulat (Matcom), DOI: /j.matcom (IF : 0,738). Petronela Pankovits; Dhaker Abbes; Christophe Saudemont; Othman Moumniabdou; Julien Pouget; Benoit Robyns, Energy Management Multi-Criteria Design for Hybrid Railway Power Substations, 11th International Conference on Modeling and Simulation of Electric Machines, Converters and Systems (ELECTRIMACS 2014), May, Valencia, Spain. Petronela Pankovits, Maxime Ployard, Julien Pouget, Stephane Brisset, Dhaker Abbes, Benoit Robyns, Design and Operation Optimization of a Hybrid Railway Power Substation, EPE-ECCE Europe Conference, 3-5 September 2013, Lille, France. Vincent Boitier, Pascal Maussion, «Recherche du maximum de puissance sur les générateurs photovoltaïques», Adam Mirecki, «Etude comparative de chaînes de conversion d énergie dédiées à une éolienne de petite puissance», thèse de doctorat, INP Toulouse,

34 Merci pour votre attention!

Le stockage de l'énergie : des nouvelles perspectives de performance énergétique pour les industriels?

Le stockage de l'énergie : des nouvelles perspectives de performance énergétique pour les industriels? Le stockage de l'énergie : des nouvelles perspectives de performance énergétique pour les industriels? Usine + 13 et 14 Novembre 2014 Francois Borghese - Prosumer marketing director Francois2.borghese@schneider-electric.com

Plus en détail

Nouvelles propositions pour la résolution exacte du sac à dos multi-objectif unidimensionnel en variables binaires

Nouvelles propositions pour la résolution exacte du sac à dos multi-objectif unidimensionnel en variables binaires Nouvelles propositions pour la résolution exacte du sac à dos multi-objectif unidimensionnel en variables binaires Julien Jorge julien.jorge@univ-nantes.fr Laboratoire d Informatique de Nantes Atlantique,

Plus en détail

Sujet 5. Email téléphone Unité de recherche (avec sa labellisation) Unité de rattachement (Université, Ecole ) Nombre de thèses en cours Nom

Sujet 5. Email téléphone Unité de recherche (avec sa labellisation) Unité de rattachement (Université, Ecole ) Nombre de thèses en cours Nom Sujet 5 Titre: Dimensionnement optimal de l architecture électrique d un parc éolien offshore en courant continu haute tension (HVDC) Directeur de thèse Co-encadrant éventuels Co-encadrant éventuels Financement

Plus en détail

Commande et gestion décentralisées de l énergie d un parc éolien à base d aérogénérateurs asynchrones à double alimentation

Commande et gestion décentralisées de l énergie d un parc éolien à base d aérogénérateurs asynchrones à double alimentation Revue des Energies Renouvelables ICESD 11 Adrar (2011) 63 74 Commande et gestion décentralisées de l énergie d un parc éolien à base d aérogénérateurs asynchrones à double alimentation B. Djidel *, L.

Plus en détail

Plateforme Photovoltaïque innovante

Plateforme Photovoltaïque innovante Plateforme Photovoltaïque innovante Dr. Nadine ADRA Transénergie : Identité et activités Fiche d identité Date de création : Janvier 1992 Forme/Capital : S.A. / 76 224 Activité : bureau d études EnR et

Plus en détail

$SSOLFDWLRQGXNULJHDJHSRXUOD FDOLEUDWLRQPRWHXU

$SSOLFDWLRQGXNULJHDJHSRXUOD FDOLEUDWLRQPRWHXU $SSOLFDWLRQGXNULJHDJHSRXUOD FDOLEUDWLRQPRWHXU Fabien FIGUERES fabien.figueres@mpsa.com 0RWVFOpV : Krigeage, plans d expériences space-filling, points de validations, calibration moteur. 5pVXPp Dans le

Plus en détail

Programmation Linéaire - Cours 1

Programmation Linéaire - Cours 1 Programmation Linéaire - Cours 1 P. Pesneau pierre.pesneau@math.u-bordeaux1.fr Université Bordeaux 1 Bât A33 - Bur 265 Ouvrages de référence V. Chvátal - Linear Programming, W.H.Freeman, New York, 1983.

Plus en détail

Monitoring continu et gestion optimale des performances énergétiques des bâtiments

Monitoring continu et gestion optimale des performances énergétiques des bâtiments Monitoring continu et gestion optimale des performances énergétiques des bâtiments Alexandre Nassiopoulos et al. Journée d inauguration de Sense-City, 23/03/2015 Croissance de la demande énergétique et

Plus en détail

Synthèse des convertisseurs statiques DC/AC pour les systèmes photovoltaïques

Synthèse des convertisseurs statiques DC/AC pour les systèmes photovoltaïques Revue des Energies Renouvelables ICESD 11 Adrar (2011) 101 112 Synthèse des convertisseurs statiques DC/AC pour les systèmes photovoltaïques M. Meddah *, M. Bourahla et N. Bouchetata Faculté de Génie Electrique,

Plus en détail

Optimisation des canalisations électriques et des armoires de distribution

Optimisation des canalisations électriques et des armoires de distribution Supporté par: Optimisation des canalisations électriques et des armoires de distribution Vincent Mazauric Jean-Paul Gonnet Direction Scientifique et Technique Introduction? Objectifs:? Améliorer l'efficacité

Plus en détail

La Recherche du Point Optimum de Fonctionnement d un Générateur Photovoltaïque en Utilisant les Réseaux NEURO-FLOUS

La Recherche du Point Optimum de Fonctionnement d un Générateur Photovoltaïque en Utilisant les Réseaux NEURO-FLOUS Rev. Energ. Ren. : Chemss 2000 39-44 La Recherche du Point Optimum de Fonctionnement d un Générateur Photovoltaïque en Utilisant les Réseaux NEURO-FLOUS D.K. Mohamed, A. Midoun et F. Safia Département

Plus en détail

Ordonnancement robuste et décision dans l'incertain

Ordonnancement robuste et décision dans l'incertain Ordonnancement robuste et décision dans l'incertain 4 ème Conférence Annuelle d Ingénierie Système «Efficacité des entreprises et satisfaction des clients» Centre de Congrès Pierre Baudis,TOULOUSE, 2-4

Plus en détail

CONSORTIUM D'APPUI AUX FORMATIONS FRANCOPHONES EN ASIE-PACIFIQUE

CONSORTIUM D'APPUI AUX FORMATIONS FRANCOPHONES EN ASIE-PACIFIQUE CONSORTIUM D'APPUI AUX FORMATIONS FRANCOPHONES EN ASIE-PACIFIQUE Hô Chi Minh-Ville, 2 octobre 2014 Atelier n 2 projet de recherche : mise en œuvre et impacts des énergies renouvelables dans la production

Plus en détail

Les lières. MSc in Electronics and Information Technology Engineering. Ingénieur civil. en informatique. MSc in Architectural Engineering

Les lières. MSc in Electronics and Information Technology Engineering. Ingénieur civil. en informatique. MSc in Architectural Engineering Ingénieur civil Ingénieur civil Les lières MSc in Electronics and Information Technology Engineering MSc in Architectural Engineering MSc in Civil Engineering MSc in Electromechanical Engineering MSc

Plus en détail

jeudi 19 septembre 2013, Bournezeau Services et Solutions en Carrière

jeudi 19 septembre 2013, Bournezeau Services et Solutions en Carrière jeudi 19 septembre 2013, Bournezeau Services et Solutions en Carrière 1 Schneider Electric - le spécialiste mondial de la gestion de l énergie Des géographies équilibrées CA 2012 Milliards d euros de CA

Plus en détail

Présentation. Pour. Gilles ALAIS, Country Manager Barloworld Supply Chain Software France 20 Rue des Petits Hôtels, 75010 Paris

Présentation. Pour. Gilles ALAIS, Country Manager Barloworld Supply Chain Software France 20 Rue des Petits Hôtels, 75010 Paris Présentation Pour Gilles ALAIS, Country Manager Barloworld Supply Chain Software France 20 Rue des Petits Hôtels, 75010 Paris Email: galais@barloworldscs.com Tel : + 33 1 73 03 04 10 / + 33 6 08 01 52

Plus en détail

ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012

ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012 ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012 Pour faciliter la correction et la surveillance, merci de répondre aux 3 questions sur des feuilles différentes et d'écrire immédiatement votre nom sur toutes

Plus en détail

ONDULEUR SMART-GRID AUTO-CONSOMMATION NOUVELLE GÉNÉRATION

ONDULEUR SMART-GRID AUTO-CONSOMMATION NOUVELLE GÉNÉRATION Y o u r P o w e r, Y o u r R u l e s ONDULEUR SMART-GRID AUTO-CONSOMMATION NOUVELLE GÉNÉRATION SMART-GRID ALL-IN-ONE INTELLIGENTE RENDEMENT >30% (1) ET D EXPLOITATION À PROPOS D IMEON ENERGY Fort de plus

Plus en détail

Efficacité énergétique des réseaux de cœur et d accès

Efficacité énergétique des réseaux de cœur et d accès Efficacité énergétique des réseaux de cœur et d accès David Coudert Joanna Mouliérac, Frédéric Giroire MASCOTTE I3S (CNRS/Université Nice Sophia-Antipolis) INRIA Sophia-Antipolis Méditerranée 1 Contexte

Plus en détail

Les grands chantiers du Smart Grid français. vers une feuille de route technologique

Les grands chantiers du Smart Grid français. vers une feuille de route technologique Les grands chantiers du Smart Grid français vers une feuille de route technologique Bogdan ROSINSKI pôle S2E2 SMART ELECTRICITY CLUSTER ASPROM Conférence «Maîtrise de l'énergie» Paris 6 avril 2011 Sommaire

Plus en détail

solutions sun2live TM

solutions sun2live TM solutions sun2live TM solaire + stockage d énergie par le Groupe meeco Production et stockage d énergie en tout lieu. sun2live est la solution du Groupe meeco en matière de génération d électricité distribuée

Plus en détail

Géothermie et stockage: quo vadis? Pascal Vinard

Géothermie et stockage: quo vadis? Pascal Vinard Géothermie et stockage: quo vadis? Pascal Vinard Contenu 1. Définitions et leur évolution 2. Cadre énergétique global, européen et Suisse 3. Evolution du marché des PAC géothermiques et projets de stockage

Plus en détail

Smart Grids, réseaux électriques intelligents

Smart Grids, réseaux électriques intelligents Smart Grids, réseaux électriques intelligents Jeudi 13 mars 2014 Jean-Luc THOMAS Professeur du Conservatoire national des arts et métiers Directeur du département Ingénierie des Systèmes Mécaniques et

Plus en détail

Autoconsommation d énergie photovoltaïque

Autoconsommation d énergie photovoltaïque Autoconsommation d énergie photovoltaïque Principe et intérêt de l autoconsommation de l électricité photovoltaïque Atelier technique PV-NET Mardi 3 décembre 2013 Marc Niell Ingénieur chargé d affaires

Plus en détail

Master Energie spécialité Energie électrique

Master Energie spécialité Energie électrique 03/12/2013 http://www.univ-fcomte.fr Master Energie spécialité Energie UFR Sciences, techniques, et gestion de l'industrie http://stgi.univ-fcomte.fr/ Dénomination officielle : Master Sciences, technologies,

Plus en détail

Maquette de train alimenté par biberonnage : un outil d'enseignement et de recherche pluridisciplinaire P. Barrade et A. Rufer

Maquette de train alimenté par biberonnage : un outil d'enseignement et de recherche pluridisciplinaire P. Barrade et A. Rufer J3eA, Journal sur l enseignement des sciences et technologies de l information et des systèmes, Volume 4, Hors-Série 2, 5 (2005) DOI : http://dx.doi.org/10.1051/bib-j3ea:2005705 EDP Sciences, 2005 Maquette

Plus en détail

Résolvez vos problèmes d énergie dédiée à l informatique

Résolvez vos problèmes d énergie dédiée à l informatique Résolvez vos problèmes d énergie dédiée à l informatique GRÂCE À UNE SOLUTION ENERGY SMART DE DELL Surmonter les défis énergétiques des datacenters Les responsables informatiques ont un problème urgent

Plus en détail

Optimisation et Processus métier

Optimisation et Processus métier Optimisation et Processus métier découvrez avec ILOG la solution d'optimisation leader du marché Didier Vidal vidaldid@fr.ibm.com Petit problème d optimisation 1 2000 1 Coûts de transport: 10 Euros par

Plus en détail

Health Monitoring pour la Maintenance Prévisionnelle, Modélisation de la Dégradation

Health Monitoring pour la Maintenance Prévisionnelle, Modélisation de la Dégradation Health Monitoring pour la Maintenance Prévisionnelle, Modélisation de la Dégradation Laurent Denis STATXPERT Journée technologique "Solutions de maintenance prévisionnelle adaptées à la production" FIGEAC,

Plus en détail

Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales

Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales Adriana Climescu-Haulica Laboratoire de Modélisation et Calcul Institut d Informatique et Mathématiques Appliquées de

Plus en détail

Avec Gaël Callonnec (Ademe)

Avec Gaël Callonnec (Ademe) Séminaire Développement durable et économie de l'environnement Les conséquences des politiques énergétiques sur l activité et l emploi Avec Gaël Callonnec (Ademe) Mardi 24 janvier 2012 Présentation du

Plus en détail

Smart Energy ELVIRE LEBLANC. Elvire.Leblanc@cea.fr. SMART ENERGY Key drivers & LIST Strategy. Elvire.Leblanc@cea.fr

Smart Energy ELVIRE LEBLANC. Elvire.Leblanc@cea.fr. SMART ENERGY Key drivers & LIST Strategy. Elvire.Leblanc@cea.fr Direction de la Recherche Technologique 1 Smart Energy ELVIRE LEBLANC Direction de la Recherche Technologique Maitrise de l énergie : les enjeux sur le plan national Social sécurité, équilibre offre/demande

Plus en détail

Zoom sur La Poursuite Solaire

Zoom sur La Poursuite Solaire Zoom sur La Poursuite Solaire www.solar-tracking.com Optimiser le rendement énergétique Le réchauffement climatique mondial et la volonté commune de réduire les émissions de gaz à effet de serre ont relancé

Plus en détail

4.2 Unités d enseignement du M1

4.2 Unités d enseignement du M1 88 CHAPITRE 4. DESCRIPTION DES UNITÉS D ENSEIGNEMENT 4.2 Unités d enseignement du M1 Tous les cours sont de 6 ECTS. Modélisation, optimisation et complexité des algorithmes (code RCP106) Objectif : Présenter

Plus en détail

OPTIMISATION DE LA MAINTENANCE DES EQUIPEMENTS DE MANUTENTION DU TERMINAL A CONTENEURS DE BEJAIA (BMT)

OPTIMISATION DE LA MAINTENANCE DES EQUIPEMENTS DE MANUTENTION DU TERMINAL A CONTENEURS DE BEJAIA (BMT) OPTIMISATION DE LA MAINTENANCE DES EQUIPEMENTS DE MANUTENTION DU TERMINAL A CONTENEURS DE BEJAIA (BMT) LAGGOUNE Radouane 1 et HADDAD Cherifa 2 1,2: Dépt. de G. Mécanique, université de Bejaia, Targa-Ouzemour

Plus en détail

Mathématique et Automatique : de la boucle ouverte à la boucle fermée. Maïtine bergounioux Laboratoire MAPMO - UMR 6628 Université d'orléans

Mathématique et Automatique : de la boucle ouverte à la boucle fermée. Maïtine bergounioux Laboratoire MAPMO - UMR 6628 Université d'orléans Mathématique et Automatique : de la boucle ouverte à la boucle fermée Maïtine bergounioux Laboratoire MAPMO - UMR 6628 Université d'orléans Maitine.Bergounioux@labomath.univ-orleans.fr Plan 1. Un peu de

Plus en détail

Optimisation multi-critère pour l allocation de ressources sur Clouds distribués avec prise en compte de l énergie

Optimisation multi-critère pour l allocation de ressources sur Clouds distribués avec prise en compte de l énergie Optimisation multi-critère pour l allocation de ressources sur Clouds distribués avec prise en compte de l énergie 1 Présenté par: Yacine KESSACI Encadrement : N. MELAB E-G. TALBI 31/05/2011 Plan 2 Motivation

Plus en détail

Product Overview Présentation produits

Product Overview Présentation produits 011 Product Overview Présentation produits 3 In tune with the needs of our clients A fi eld as demanding as the Energy Sector requires the maximum level of cooperation among all those of us that form a

Plus en détail

Smartgrid: comment passer du démonstrateur au projet opérationnel?

Smartgrid: comment passer du démonstrateur au projet opérationnel? Smartgrid: comment passer du démonstrateur au projet opérationnel? - Qu entendre par «Smart grids»? - Des exemples concrets de démonstrateurs - Des solutions variées pour des enjeux différents - Comment

Plus en détail

Système ASC unitaire triphasé. PowerScale 10 50 kva Maximisez votre disponibilité avec PowerScale

Système ASC unitaire triphasé. PowerScale 10 50 kva Maximisez votre disponibilité avec PowerScale Système ASC unitaire triphasé 10 50 kva Maximisez votre disponibilité avec Protection de première qualité est un système ASC triphasé de taille moyenne qui offre une protection électrique remarquable pour

Plus en détail

Simulation 06-11-2013

Simulation 06-11-2013 Conception d'un système de ventilation décentralisée : retour d'expérience sur l'intérêt de la simulation thermique dynamique et de la CFD Luc Prieels, Greencom Projet GREEN+ Groupe de REcupération d ENergie

Plus en détail

Couplage efficace entre Optimisation et Simulation stochastique Application à la maintenance optimale d une constellation de satellites

Couplage efficace entre Optimisation et Simulation stochastique Application à la maintenance optimale d une constellation de satellites Couplage efficace entre Optimisation et Simulation stochastique Application à la maintenance optimale d une constellation de satellites Benoît Beghin Pierre Baqué André Cabarbaye Centre National d Etudes

Plus en détail

Solutions logicielles de gestion énergétique coopérante smart building in smart grid

Solutions logicielles de gestion énergétique coopérante smart building in smart grid Séminaire «Les jeunes entreprises innovantes au service de l habitat et de la ville du futur» Solutions logicielles de gestion énergétique coopérante smart building in smart grid Sébastien Cadeau-Belliard

Plus en détail

Réduction de la consommation énergétique des datacenter : optimisation du conditionnement d air, influence de. l architecture

Réduction de la consommation énergétique des datacenter : optimisation du conditionnement d air, influence de. l architecture Réduction de la consommation énergétique des datacenter : optimisation du conditionnement d air, influence de Orange Labs l architecture David Nörtershäuser, Recherche & Développement Stéphane Le Masson,

Plus en détail

Les formations en cycle ingénieur

Les formations en cycle ingénieur Les formations en cycle ingénieur Eau, environnement, aménagement Ce domaine forme des ingénieurs capables d'explorer et d'organiser l'espace (surface et sous-sol), d'exploiter durablement les ressources

Plus en détail

COMPANY PROFILE. Les solutions aux chalenges technologiques des entreprises. www.annitor-gr.com - info@annitor-gr.com

COMPANY PROFILE. Les solutions aux chalenges technologiques des entreprises. www.annitor-gr.com - info@annitor-gr.com COMPANY PROFILE Les solutions aux chalenges technologiques des entreprises ANNITOR GROUP La qualité et la poursuite de l'excellence sont les objectifs qui guident toutes nos actions afin que nous puissions

Plus en détail

COMPTE RENDU DE WORKSHOP

COMPTE RENDU DE WORKSHOP COMPTE RENDU DE WORKSHOP Date 23/02/2015 :Lieu : AME Rédigé par : M. Chouiter Objet : Première session du groupe de réflexion portant sur l insertion du véhicule électrique en Martinique. Structures présentes:

Plus en détail

Optimisation des performances d échangeurs de chaleur.

Optimisation des performances d échangeurs de chaleur. Journée d étude SFT 16/03/2011 Echangeurs thermiques et multi-fonctionnels : enjeux, applications et axes de recherche Optimisation des performances d échangeurs de chaleur. École des Mines de DOUAI 941

Plus en détail

CMI ECONOMIE, FINANCE QUANTITATIVE ET STATISTIQUES - PARCOURS FORMATION EN APPRENTISSAGE

CMI ECONOMIE, FINANCE QUANTITATIVE ET STATISTIQUES - PARCOURS FORMATION EN APPRENTISSAGE Université de PARIS 2 - ASSAS 1/3 PARCOURS FORMATION EN APPRENTISSAGE L1 S1 Mathématiques 1 4 L1 S1 Statistiques 1 4 L1 S1 Fondemants de l'informatique 4 L1 S1 Compléments Maths 2 L1 S1 Compléments Stats

Plus en détail

Licence et Master E.E.A.

Licence et Master E.E.A. Licence et Master E.E.A. N. Galopin & F. Camus UFR PHITEM 2 avril 2015 Spécialités des Masters 2 De roulement des E tudes Apre s le Master? De roulement des e tudes Locaux et environnement ge ographique

Plus en détail

Optimisation et programmation mathématique. Professeur Michel de Mathelin. Cours intégré : 20 h

Optimisation et programmation mathématique. Professeur Michel de Mathelin. Cours intégré : 20 h Télécom Physique Strasbourg Master IRIV Optimisation et programmation mathématique Professeur Michel de Mathelin Cours intégré : 20 h Programme du cours d optimisation Introduction Chapitre I: Rappels

Plus en détail

CAP CAMION A ASSISTANCE PNEUMATIQUE

CAP CAMION A ASSISTANCE PNEUMATIQUE Séminaire mi parcours Stock-e 2010 CAP CAMION A ASSISTANCE PNEUMATIQUE Iyad Balloul Renault Trucks - iyad.balloul@volvo.com Eric Bideaux INSA Lyon - eric.bideaux@insa-lyon.fr Marc Michard LMFA - Marc.Michard@ec-lyon.fr

Plus en détail

Nouvelles propositions pour la résolution exacte du problème de sac à dos bi-objectif unidimensionnel en variables binaires

Nouvelles propositions pour la résolution exacte du problème de sac à dos bi-objectif unidimensionnel en variables binaires Nouvelles propositions pour la résolution exacte du problème de sac à dos bi-objectif unidimensionnel en variables binaires Julien Jorge, Xavier Gandibleux Laboratoire d Informatique de Nantes Atlantique

Plus en détail

Introduction au datamining

Introduction au datamining Introduction au datamining Patrick Naïm janvier 2005 Définition Définition Historique Mot utilisé au départ par les statisticiens Le mot indiquait une utilisation intensive des données conduisant à des

Plus en détail

L attractivité de PACA pour le développement des smart grids

L attractivité de PACA pour le développement des smart grids L attractivité de PACA pour le développement des smart grids FORUM OCOVA 16 septembre 2014 Page 1 Les smart grids : une ambition pour la France Objectifs de la feuille de route du plan industriel Consolider

Plus en détail

Sommaire. APL France : qui sommes nous? Pourquoi l engouement du «Green» DC? «Green» DC : ce n est pas que du marketing?

Sommaire. APL France : qui sommes nous? Pourquoi l engouement du «Green» DC? «Green» DC : ce n est pas que du marketing? Green Datacenter : Un terme galvaudé et pourtant une nécessité Tristan RICHARD Ingénieur expert sénior Sommaire APL France : qui sommes nous? Pourquoi l engouement du «Green» DC? «Green» DC : ce n est

Plus en détail

I Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11. 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique... 13 1.2 Le plan... 18 1.3 Problème...

I Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11. 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique... 13 1.2 Le plan... 18 1.3 Problème... TABLE DES MATIÈRES 5 Table des matières I Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique................... 13 1.2 Le plan...................................

Plus en détail

Par: Michel Morin, coordonnateur à l énergie et à l entretien. Président du comité d énergie régional LLL.

Par: Michel Morin, coordonnateur à l énergie et à l entretien. Président du comité d énergie régional LLL. Par: Michel Morin, coordonnateur à l énergie et à l entretien. Président du comité d énergie régional LLL. Pierre Lefrancois, B.ing., consultant en gestion d énergie. Plan de la présentation La commission

Plus en détail

9 ème édition. Forum & Conférences Internationales sur les Énergies Renouvelables & les Véhicules Écologiques

9 ème édition. Forum & Conférences Internationales sur les Énergies Renouvelables & les Véhicules Écologiques DOSSIER DE PRESSE 9 ème édition Forum & Conférences Internationales sur les Énergies Renouvelables & les Véhicules Écologiques Précurseur depuis plus de vingt ans dans le domaine des véhicules électriques

Plus en détail

La technologie qui fait avancer le monde

La technologie qui fait avancer le monde La technologie qui fait avancer le monde Édition 2014 Groupe Efacec Structure Actionnaire Groupe José de Mello Têxtil Manuel Gonçalves Toujours en mouvement, le Groupe José de Mello développe une stratégie

Plus en détail

Théorie des Jeux Et ses Applications

Théorie des Jeux Et ses Applications Théorie des Jeux Et ses Applications De la Guerre Froide au Poker Clément Sire Laboratoire de Physique Théorique CNRS & Université Paul Sabatier www.lpt.ups-tlse.fr Quelques Définitions de la Théorie des

Plus en détail

Stratégies énergétiques: le modèle allemand en débat

Stratégies énergétiques: le modèle allemand en débat Stratégies énergétiques: le modèle allemand en débat Dr. Christian Hey Conseil d Experts sur l`environnement, Allemagne (SRU) 1 Introduction Mesdames et messieurs, Je vous remercie de m avoir invité à

Plus en détail

L apport du HPC pour l optimisation. Eric Jacquet-Lagrèze. FORUM TERATEC 28 juin 2011

L apport du HPC pour l optimisation. Eric Jacquet-Lagrèze. FORUM TERATEC 28 juin 2011 L apport du HPC pour l optimisation Eric Jacquet-Lagrèze FORUM TERATEC 28 juin 2011 Sommaire 1 / Recherche Opérationnelle et calcul scientifique 2 / Où se trouve la complexité et quels enjeux pour le HPC?

Plus en détail

Simulation de Réseaux Ferroviaires

Simulation de Réseaux Ferroviaires Le projet de recherche Modélisation orientée objets dans le domaine ferroviaire a été conduit par l Institut des Transports et de Construction Routière et Ferroviaire (IVT, Institut für Verkehrsplanung,

Plus en détail

Retour d expérience, portage de code Promes dans le cadre de l appel à projets CAPS-GENCI

Retour d expérience, portage de code Promes dans le cadre de l appel à projets CAPS-GENCI , portage de code Promes dans le cadre de l appel à projets CAPS-GENCI PROMES (UPR 8521 CNRS) Université de Perpignan France 29 juin 2011 1 Contexte 2 3 4 Sommaire Contexte 1 Contexte 2 3 4 Laboratoire

Plus en détail

4. Résultats et discussion

4. Résultats et discussion 17 4. Résultats et discussion La signification statistique des gains et des pertes bruts annualisés pondérés de superficie forestière et du changement net de superficie forestière a été testée pour les

Plus en détail

TESTS PORTMANTEAU D ADÉQUATION DE MODÈLES ARMA FAIBLES : UNE APPROCHE BASÉE SUR L AUTO-NORMALISATION

TESTS PORTMANTEAU D ADÉQUATION DE MODÈLES ARMA FAIBLES : UNE APPROCHE BASÉE SUR L AUTO-NORMALISATION TESTS PORTMANTEAU D ADÉQUATION DE MODÈLES ARMA FAIBLES : UNE APPROCHE BASÉE SUR L AUTO-NORMALISATION Bruno Saussereau Laboratoire de Mathématiques de Besançon Université de Franche-Comté Travail en commun

Plus en détail

Catalogue de formation

Catalogue de formation Enregistré sous le numéro : 11 91 012 9991 auprès du Commissaire de la République de la Région Ile de France et du Département de Paris, CADLM propose un ensemble de formation dont les programmes sont

Plus en détail

Emerson montre aux centres de données comment réduire ses coûts énergétiques

Emerson montre aux centres de données comment réduire ses coûts énergétiques Emerson montre aux centres de données comment réduire ses coûts énergétiques Face à des budgets de plus en plus serrés, des inquiétudes sur l empreinte écologique, ainsi que des coûts de plus en plus élevés

Plus en détail

Elasticité logicielle pour optimiser l empreinte énergétique

Elasticité logicielle pour optimiser l empreinte énergétique Ecole des Mines de Nantes Elasticité logicielle pour optimiser l empreinte énergétique Thomas Ledoux (équipe Ascola, INRIA-EMN, LINA) direction des études décembre 2010 page 1 Relation logiciel empreinte

Plus en détail

Pi, poker et informatique ; une «épuisante» alliance pour des projets en mathématiques

Pi, poker et informatique ; une «épuisante» alliance pour des projets en mathématiques Pi, poker et informatique ; une «épuisante» alliance pour des projets en mathématiques Jean Fradette et Anik Trahan, Cégep de Sherbrooke Résumé Dans un cours intégrateur en mathématiques, des étudiants

Plus en détail

TP N 57. Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites

TP N 57. Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites TP N 57 Déploiement et renouvellement d une constellation de satellites L objet de ce TP est d optimiser la stratégie de déploiement et de renouvellement d une constellation de satellites ainsi que les

Plus en détail

1. INTRODUCTION. H. Tebibel *, B. Mahmah et W. Bendaïkha

1. INTRODUCTION. H. Tebibel *, B. Mahmah et W. Bendaïkha Revue des Energies Renouvelables Vol. 15 N 4 (2012) 621-628 Dimensionnement optimal d un système photovoltaïque pour la production d hydrogène pour usage en mélange avec le gaz naturel comprimé dans les

Plus en détail

France-Allemagne : Une coopération énergétique nécessaire. Les caractéristiques électriques des deux pays et les défis communs

France-Allemagne : Une coopération énergétique nécessaire. Les caractéristiques électriques des deux pays et les défis communs France-Allemagne : Une coopération énergétique nécessaire Les caractéristiques électriques des deux pays et les défis communs Paris, 19 Juin 2014 1 1 Evolution de la consommation finale d électricité Dans

Plus en détail

Ordonnancement sous contraintes de Qualité de Service dans les Clouds

Ordonnancement sous contraintes de Qualité de Service dans les Clouds Ordonnancement sous contraintes de Qualité de Service dans les Clouds GUÉROUT Tom DA COSTA Georges (SEPIA) MONTEIL Thierry (SARA) 05/12/2014 1 Contexte CLOUD COMPUTING Contexte : Environnement de Cloud

Plus en détail

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Recherche opérationnelle Les démonstrations et les exemples seront traités en cours Souad EL Bernoussi Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Table des matières 1 Programmation

Plus en détail

Coup de Projecteur sur les Réseaux de Neurones

Coup de Projecteur sur les Réseaux de Neurones Coup de Projecteur sur les Réseaux de Neurones Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour des problèmes de prévision ou de classification. La représentation la plus populaire est le réseau multicouche

Plus en détail

Solutions logicielles de gestion énergétique coopérante smart building in smart grid : Exemple CANOPEA. Xavier Brunotte info@vesta-system.

Solutions logicielles de gestion énergétique coopérante smart building in smart grid : Exemple CANOPEA. Xavier Brunotte info@vesta-system. Solutions logicielles de gestion énergétique coopérante smart building in smart grid : Exemple CANOPEA Xavier Brunotte info@vesta-system.com Agenda Vesta-System et principe de son gestionnaire de son gestionnaire

Plus en détail

Département Génie industriel & mathématiques appliquées Option ISDP Ingénierie des systèmes de décision et de production

Département Génie industriel & mathématiques appliquées Option ISDP Ingénierie des systèmes de décision et de production Département Génie industriel & mathématiques appliquées Option ISDP Ingénierie des systèmes de décision et de production Responsable W. RAMDANE CHERIF Objectif de l option ISDP Permettre à des ingénieurs

Plus en détail

Julien MATHEVET Alexandre BOISSY GSID 4. Rapport RE09. Load Balancing et migration

Julien MATHEVET Alexandre BOISSY GSID 4. Rapport RE09. Load Balancing et migration Julien MATHEVET Alexandre BOISSY GSID 4 Rapport Load Balancing et migration Printemps 2001 SOMMAIRE INTRODUCTION... 3 SYNTHESE CONCERNANT LE LOAD BALANCING ET LA MIGRATION... 4 POURQUOI FAIRE DU LOAD BALANCING?...

Plus en détail

Capture et stockage du CO2 (CCS)

Capture et stockage du CO2 (CCS) European Technology Platform for Zero Emission Fossil Fuel Power Plants (ZEP) Capture et stockage du CO2 (CCS) Une solution majeure pour combattre le changement climatique 50% de réduction des émissions

Plus en détail

Intérêt du découpage en sous-bandes pour l analyse spectrale

Intérêt du découpage en sous-bandes pour l analyse spectrale Intérêt du découpage en sous-bandes pour l analyse spectrale David BONACCI Institut National Polytechnique de Toulouse (INP) École Nationale Supérieure d Électrotechnique, d Électronique, d Informatique,

Plus en détail

véhicule hybride (première

véhicule hybride (première La motorisation d un véhicule hybride (première HERVÉ DISCOURS [1] La cherté et la raréfaction du pétrole ainsi que la sensibilisation du public à l impact de son exploitation sur l environnement conduisent

Plus en détail

CONCEPT H 2 ZERO ENERGY ZERO EMISSION

CONCEPT H 2 ZERO ENERGY ZERO EMISSION CONCEPT H 2 ZERO ENERGY ZERO EMISSION Concept H 2 : L idée est de produire, de stocker et d assurer 100% des besoins énergétiques d un immeuble résidentiel sans aucun rejet de CO 2 et sans frais énergétiques.

Plus en détail

Production et stockage d énergie local : un réalité! SMA Solar Technology AG

Production et stockage d énergie local : un réalité! SMA Solar Technology AG Production et stockage d énergie local : un réalité! Contenu 1 Perspective du Marché et Motivation 2 Gestion d énergie locale et stockage réseau 3 Les Solutions de SMA 2 Contenu 1 Perspective du Marché

Plus en détail

MABioVis. Bio-informatique et la

MABioVis. Bio-informatique et la MABioVis Modèles et Algorithmes pour la Bio-informatique et la Visualisation Visite ENS Cachan 5 janvier 2011 MABioVis G GUY MELANÇON (PR UFR Maths Info / EPI GRAVITE) (là, maintenant) - MABioVis DAVID

Plus en détail

Media planning TV et optimisation : du statique au (très) dynamique

Media planning TV et optimisation : du statique au (très) dynamique Media planning TV et optimisation : du statique au (très) dynamique Thierry Benoist Frédéric Gardi www.innovation24.fr 1/18 Qui sommes-nous? Groupe industriel diversifié présent dans la construction, les

Plus en détail

Organisé par StatSoft France et animé par Dr Diego Kuonen, expert en techniques de data mining.

Organisé par StatSoft France et animé par Dr Diego Kuonen, expert en techniques de data mining. 2 jours : Mardi 15 et mercredi 16 novembre 2005 de 9 heures 30 à 17 heures 30 Organisé par StatSoft France et animé par Dr Diego Kuonen, expert en techniques de data mining. Madame, Monsieur, On parle

Plus en détail

Pourquoi l apprentissage?

Pourquoi l apprentissage? Pourquoi l apprentissage? Les SE sont basés sur la possibilité d extraire la connaissance d un expert sous forme de règles. Dépend fortement de la capacité à extraire et formaliser ces connaissances. Apprentissage

Plus en détail

Mesure et gestion des risques d assurance

Mesure et gestion des risques d assurance Mesure et gestion des risques d assurance Analyse critique des futurs référentiels prudentiel et d information financière Congrès annuel de l Institut des Actuaires 26 juin 2008 Pierre THEROND ptherond@winter-associes.fr

Plus en détail

Sujet 1 : Diagnostique du Syndrome de l apnée du sommeil par des techniques d analyse discriminante.

Sujet 1 : Diagnostique du Syndrome de l apnée du sommeil par des techniques d analyse discriminante. Sujet 1 : Diagnostique du Syndrome de l apnée du sommeil par des techniques d analyse discriminante. Objectifs et formulation du sujet Le syndrome de l apnée du sommeil (SAS) est un problème de santé publique

Plus en détail

Saisie des chauffe-eau thermodynamiques à compression électrique

Saisie des chauffe-eau thermodynamiques à compression électrique Fiche d application : Saisie des chauffe-eau thermodynamiques à compression électrique Date Modification Version 01 décembre 2013 Précisions sur les CET grand volume et sur les CET sur air extrait 2.0

Plus en détail

Master Informatique Aix-Marseille Université

Master Informatique Aix-Marseille Université Aix-Marseille Université http://masterinfo.univ-mrs.fr/ Département Informatique et Interactions UFR Sciences Laboratoire d Informatique Fondamentale Laboratoire des Sciences de l Information et des Systèmes

Plus en détail

Mémoire d actuariat - promotion 2010. complexité et limites du modèle actuariel, le rôle majeur des comportements humains.

Mémoire d actuariat - promotion 2010. complexité et limites du modèle actuariel, le rôle majeur des comportements humains. Mémoire d actuariat - promotion 2010 La modélisation des avantages au personnel: complexité et limites du modèle actuariel, le rôle majeur des comportements humains. 14 décembre 2010 Stéphane MARQUETTY

Plus en détail

En face du commanditaire, on met un chef de projet qui connait le domaine (banque, administration, etc.)

En face du commanditaire, on met un chef de projet qui connait le domaine (banque, administration, etc.) Atelier «Science du projet» séance 4 8 novembre 2008 Compte rendu 1. Sébastien Larribe : la méthode AGILE, méthode de gestion de projet Sébastien Larribe part de l hypothèse que des méthodes de conception,

Plus en détail

Développement durable et entreprises l expérience allemande

Développement durable et entreprises l expérience allemande Développement durable et entreprises l expérience allemande Ruggero Schleicher-Tappeser consultant & auteur, Berlin Premières Assises Nationales sur l Entreprise et le Développement Durable en Méditerranée

Plus en détail

Exemple de réalisation dans le cas de projets pilotes Smart Grids. sociétaux» 13 juin, Laas-CNRS Toulouse Jean Wild

Exemple de réalisation dans le cas de projets pilotes Smart Grids. sociétaux» 13 juin, Laas-CNRS Toulouse Jean Wild Exemple de réalisation dans le cas de projets pilotes Smart Grids «Smart grids au carrefour des enjeux technologiques et sociétaux» 13 juin, Laas-CNRS Toulouse Jean Wild l'essentiel Milliards d euros de

Plus en détail

Département Génie industriel & mathématiques appliquées Option ISDP Ingénierie des systèmes de décision et de production

Département Génie industriel & mathématiques appliquées Option ISDP Ingénierie des systèmes de décision et de production Département Génie industriel & mathématiques appliquées Option ISDP Ingénierie des systèmes de décision et de production Responsable W. RAMDANE CHERIF Objectif de l option ISDP Permettre à des ingénieurs

Plus en détail

Etude d un cas industriel : Optimisation de la modélisation de paramètre de production

Etude d un cas industriel : Optimisation de la modélisation de paramètre de production Revue des Sciences et de la Technologie RST- Volume 4 N 1 /janvier 2013 Etude d un cas industriel : Optimisation de la modélisation de paramètre de production A.F. Bernate Lara 1, F. Entzmann 2, F. Yalaoui

Plus en détail