SPRC/LE2C - Amélioration des méta-modèles par réseaux de neurones pour les scénarios électronucléaires de parcs mixtes REP / RNR

Stage dans l’équipe Scénarios (LE2C). Contexte: les études de scénarios nécessitent de nombreux calculs; remplacement des calculs neutroniques détaillés par des méta‑modèles RN entraînés. Objectifs: 1) Analyser les architectures RN actuelles et leurs limites; 2) Proposer/développer/évaluer de nouvelles architectures plus précises; 3) Intégrer la meilleure architecture dans l’outil de scénario (C++), valider; 4) Éventuellement conduire une optimisation des paramètres de conception RNR sous contraintes. Déroulé: prise en main COSI/SEPAR et datasets, dev Python (PyTorch/TensorFlow/scikit‑learn), comparaison, intégration C++. Profil: data science/maths appliquées/physique des réacteurs, Python confirmé, C++ apprécié, notions d’optimisation.