Curriculum
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En ce moment
Thèse : Adaptive Data-Driven Predictive Control (2022-2025, IETR/CentraleSupélec)Parcours universitaire
- Agrégation : Sciences industrielles de l'ingénieur, option informatique industrielle (2020)
- ENS Rennes - Université de Rennes (2017-2022)
- M2 Mathématiques et applications, parcours Calcul scientifique et modélisation (2021-2022)
- M2 Ingénierie des Systèmes Complexes, parcours enseignement (préparation à l'agrégation, 2019-2020)
- M1 Ingénierie des Systèmes Complexes (2018-2019)
- L3 Électronique, énergie électrique et automatique (2017-2018)
- L3 Sciences pour l'ingénieur (2017-2018)
- CPGE à la Martinière Monplaisir (2015-2017) : PTSI/PT*
Stages et assimilés
Stage : Maximiser l'exploitation de l'inertie thermique du cable d'export d'une ferme éolienne offshore (2022 – SATIE, IETR, IREENA)
L'objectif était d'élaborer une (ou des) méthode de gestion d'énergie pour une ferme éolienne offshore, afin d'honorer au mieux un engagement de production.La complexité provenait des incertitudes météorologiques, de la présence d'une batterie au niveau de la ferme, ainsi que d'overplanting : la puissance éolienne maximale était supérieure à la puissance nominale du câble d'export sous-marin, d'où l'idée d'exploiter son inertie thermique.
Une loi de gestion a été implémentée par de la programmation dynamique stochastique (SDP) sur GPU (avec OpenCL), et a montré l'intérêt de l'exploitation de la batterie et de l'inertie du câble.
Le stage s'est conclu par une participation à la conférence IEEE PowerTech 2023, en reprenant des éléments présents dans le rapport (PDF).
Stage : Réalisation d'un logiciel de dynamique moléculaire (2019 – IPR)
Le logiciel développé (avec mon co-stagiaire Arthur Luciani) est probablement la première fois que des compute shaders OpenGL sont utilisés pour de la dynamique moléculaire. Ils ont permis de réaliser le logiciel quasi entièrement en Python (les noyaux de calcul étant écrits en GLSL), et d'exploiter n'importe quel GPU de la dernière décennie pour accélérer les calculs.Le logiciel possède une documentation en ligne, et son code est lisible sur son dépôt GitHub.
Projet pédagogique : Conception et réalisation d'un podomètre (2019)
Ce projet a consisté en la conception et réalisation d'un podomètre avec du matériel grand public (Arduino notamment), puis en son exploitation dans un contexte pédagogique (afin d'illustrer son fonctionnement par exemple).Le podomètre se compose d'une partie matérielle avec une carte Arduino, un module de gestion de carte SD, et qu'un accéléromètre analogique; ainsi que d'une partie logicielle avec des scripts Python qui réalisent le comptage des pas à partir des données d'accélération inscrites sur la carte SD.
Le matériel ainsi que sa configuration sont détaillés dans le sujet de TP (PDF) écrit pour l'occasion. Les scripts Pythons (archive zip) et le programme pour Arduino (archive zip) fonctionnent comme le sujet le demande, et pourraient servir de correction ou d'exemple.
Projet de recherche : Conception et réalisation d'un émulateur de smartgrid (2018 – SATIE)
L'objectif était de participer à la conception et réalisation d'un émulateur (une maquette) de smartgrid, qui serait basé sur des hacheurs 4 quadrants (représentant les différents producteurs et consommateurs) contrôlés par DSP.Stage : Algorithmes décentralisés de gestion de smartgrids (2018 – SATIE)
Ce stage s'inscrit dans la continuité du projet précédent, et se divise en deux parties.La première partie est une prolongation du problème posé dans le projet d'outil numérique : il s'agit de prendre en compte les erreurs de prévison de la part de certains agents (production dépendant de la météo par exemple) à l'étape de la planification. Comme lors du projet, les simulations sont effectuées avec un programme en C, mais cette fois on utilise les pthreads pour des raisons de performance. Un résumé des résultats est donné dans un rapport (PDF).
La deuxième partie consiste en la réalisation d'un simulateur de marché électrique à vocation pédagogique (montrant le fonctionnement d'un tel marché). C'est un site web auquel plusieurs personnes peuvent se connecter pour représenter des nœuds d'un réseau électrique et tenter de parvenir à un équilibre production/consommation. Le site est construit avec Django et son code repose sur un dépôt GitHub.
Projet d'outil numérique : Algorithmes distribués de gestion de smartgrids (2018 – SATIE)
Le but de ce projet était de vérifier la pertinence d'un algorithme distribué (basé sur l'interaction entre les différents membres d'un réseau électrique) de gestion de smartgrid, en comparant ses résultats avec un algorithme centralisé (planification par un nœud maître).Ce projet d'une dizaine d'heure a conduit à utiliser OpenMPI (en C) pour simuler la présence de plusieurs nœuds d'un réseau, et à rédiger un petit rapport (PDF).
Travaux parus ou présentés. Travaux et Publications
Articles de revue
- L-CSS : Willems' Lemma Reformulations: Which Operators Preserve LTI System Behavior? – Voir sur IEEEXplore | HAL
Conférences et congrès
- SAGIP 2025 : Operators that preserve all LTI behaviors – Voir sur HAL
- CDC 2024 : A computationally efficient reformulation for Data-Enabled Predictive Control – Voir sur IEEEXplore | HAL (avec les slides)
- CDC 2023 : Maintaining a relevant dataset for data-driven MPC using Willems' fundamental lemma extensions – Voir sur IEEEXplore | HAL (avec les slides)
- SAGIP 2023 : Maintaining a relevant dataset for data-driven MPC – Voir sur HAL
- PowerTech 2023 : Stochastic Dynamic Programming for Energy Management of an Overplanted Offshore Wind Farm with Dynamic Thermal Rating and Storage – Voir sur IEEEXplore | HAL
J'ai eu une mission d'enseignement à CentraleSupélec, avec notamment : Enseignement
- Cours : commande prédictive par les données (voir les slides en PDF – en anglais)
- TD : optimisation convexe
- TD : commande prédictive
- TD : pilotage à distance et pilotage hiérarchisé
Liens et contact
Il est possible de me contacter :
- par e-mail, à l'adresse de la forme prenom.nom-compose@centralesupelec.fr
- par LinkedIn
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