Bianca Marin Moreno et Marius Potfer, tous deux doctorants à la R&D d’EDF, ont participé à NeurIPS (Neural Information Processing Systems), une conférence annuelle de très haut niveau et d’audience mondiale portant sur l’intelligence artificielle et les neurosciences. Ils ont présenté leurs travaux de thèse, essentiels pour la gestion des flexibilités électriques et la compréhension des nouveaux marchés d’électricité.
La thèse de Bianca Marin Moreno s’intitule « Méthodes d'apprentissage pour des modèles champ-moyen : application au pilotage de la consommation électrique » (en partenariat avec le centre de recherche Inria de l'Université Grenoble Alpes). Bianca s’intéresse aux méthodes d’apprentissage par renforcement pour l’optimisation des flexibilités diffuses. Elle a présenté un nouvel algorithme d’apprentissage par renforcement (MetaCURL) qui s’applique aux processus de décision markoviens non stationnaires (ce qui permet de modéliser un environnement changeant et de s’y adapter), par exemple pour piloter un large ensemble de ballons d’eau chaude. Ces travaux jouent un rôle essentiel pour maintenir l’équilibre offre-demande dans un contexte de forte pénétration des énergies renouvelables.
La thèse de Marius Potfer s’intitule « Mécanismes d'enchères des marchés de réserve d'électricité : stratégies et apprentissage » (en partenariat avec le CREST - Centre de recherche en économie et statistique). Marius étudie des techniques d’apprentissage statistique alliées à la théorie des jeux pour la résolution d’enchères. Il a présenté à la conférence une nouvelle modélisation des enchères multi-unités répétées, qui a mené à l’amélioration nette des vitesses d’apprentissage dans de telles enchères, avec une application possible aux marchés de réserves d’électricité. Ces travaux permettent de mieux comprendre les nouveaux marchés d’électricité et d’apprendre plus rapidement les stratégies des acteurs sur les marchés d’énergies.
La conférence NeurIPS (Neural Information Processing Systems) se tient chaque année au mois de décembre. Fondée en 1987 à Denver (États-Unis), elle met en avant essentiellement des travaux de recherche en statistiques et intelligence artificielle, mais aussi en science cognitive, vision par ordinateur, psychologie et théorie de l'information.
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