Des métriques fiables et des outils d’analyse pour suivre les performances, comprendre les écarts et guider les décisions.
Prévision spatio-temporelle de la production photovoltaïque régionale à partir de séquences d’images Meteosat, avec un modèle ConvLSTM entraîné et évalué face aux mesures et à une référence de persistance.
Cadre scientifique pour évaluer les prévisions solaires au-delà des métriques d’erreur moyenne, avec le Temporal Distortion Mix et une métrique de rampe pour mesurer les décalages temporels et les variations rapides d’irradiance.
Simulation de scènes nuageuses en 3D, avec génération de vues depuis le sol et par satellite, afin de tester la reconstruction des nuages et la localisation de leurs ombres au sol pour la prévision solaire.
À la croisée de la biodiversité et de l’énergie éolienne, ce projet analyse le comportement des oiseaux autour des turbines à partir de détections par caméra et de trajectoires radar 3D. Il étudie leurs déplacements, leurs réactions à l’effarouchement acoustique et l’influence de la météo et du fonctionnement des éoliennes.
Développement de bout en bout et modernisation d’une plateforme data couvrant l’ingestion en production, l’analytics engineering, les contrôles qualité et le reporting pour des usages opérationnels, métier et orientés clients.
