60 Système intelligent embarqué basé sur l’IA pour l’économie d’énergie dans un bâtiment PFE

Contexte et objectif

• Concevoir un système embarqué intelligent capable de surveiller et d’optimiser la consommation énergétique d’un bâtiment en temps réel.
• Utiliser des capteurs IoT et des algorithmes d’intelligence artificielle pour analyser les habitudes des occupants, prédire les besoins énergétiques et ajuster automatiquement les équipements (éclairage, chauffage, ventilation).

Missions principales

• Développer l’architecture embarquée pour la collecte et le prétraitement des données issues de capteurs IoT (température, présence, luminosité, etc.).
• Implémenter et entraîner des modèles de Machine Learning pour la prédiction des besoins énergétiques et la prise de décision automatisée.
• Concevoir des mécanismes d’action sur les équipements (gestion de l’éclairage, chauffage, ventilation) et des interfaces JSON pour la communication entre modules.

Technologies et livrables attendus

• Développement principalement en Python ; échanges de données via JSON ; intégration de modèles ML dans une plateforme embarquée.
• Livrables : prototype embarqué fonctionnel, modèles ML documentés, documentation d’intégration et rapports de tests de performance énergétique.

Profil recherché et compétences

• Profil : Ingénieur, 1 stagiaire Systèmes Embarqués (PFE) pour une durée de 6 mois.
• Compétences requises : Python, Machine Learning, manipulation de JSON, connaissance des systèmes embarqués et des capteurs IoT.

Aspects qualité et objectifs extra-fonctionnels

• Concevoir une solution autonome, évolutive et éco-responsable, facilement intégrable dans des environnements résidentiels ou professionnels.
• Mettre l’accent sur la réduction des gaspillages énergétiques et la robustesse du système en conditions réelles.

Modalités de candidature

• Durée : 6 mois (4-6 months).
• Pour postuler, envoyer votre candidature à : stagetunisie.tn@capgemini.com.