SUJET 2 Détection des fuites pour un système de gestion d’eau à l’aide de l’intelligence artificielle PFE

Contexte et objectifs :

• Concevoir un système intelligent capable de détecter automatiquement les fuites d’eau dans un réseau de distribution.
• Objectifs détaillés : collecter ou simuler des données capteurs, développer un modèle IA (Machine Learning ou Deep Learning) pour la détection de fuites, concevoir un module d’alerte en temps réel et créer une interface de supervision.

Tâches proposées :

• Collecter ou simuler des données de capteurs (débit, pression, consommation) et éventuellement modéliser le réseau hydraulique pour générer un jeu de données synthétique.
• Développer et entraîner un modèle de détection d’anomalies (ML/DL) — tests avec TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn — et implémenter un pipeline de détection en temps réel.

Livrables attendus :

• Jeu de données (réel ou synthétique) documenté, modèle d’IA entraîné et code reproducible pour l’inférence.
• Module d’alerte en temps réel et tableau de bord de supervision affichant données et alertes (dashboard web / Power BI / visualisations Matplotlib).

Compétences et technologies requises :

• Programmation Python, connaissances en Machine Learning / Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Traitement et visualisation de données (Pandas, Matplotlib, Power BI) ; notions d’IoT et de réseaux hydriques ; développement d’applications Web et dashboards.

Évaluation et critères de performance :

• Évaluer les performances du modèle (taux de détection, taux de faux positifs, précision, rappel) et robustesse sur scénarios variés.
• Tests en conditions proches du réel (données bruitées, capteurs manquants) et rapport d’analyse des résultats et limites.

Modalités pratiques :

• Durée du stage : 6 mois (modalité utilisée : 4-6 months dans l’annonce).
• Nombre de stagiaires requis : 1.

Candidature :

• Envoyer votre dossier de candidature en précisant l’objet du mail : "Candidature SUJET 2 Détection des fuites PFE".
• Contact pour candidature : stages@sfmtechnologies.com.