Descriptif du poste: Contexte global et problématique du sujet : Le groupe Orange est un grand consommateur d'électricité avec 3 principaux actifs consommateurs : ses réseaux, ses bâtiments, et (demain) ses flottes de véhicules électriques. Par ailleurs, les marchés de gros de l'électricité sont en forte évolution concernant les marchés d'achat/vente ou de flexibilité et les types de contrat avec les fournisseurs (contrats " à clics ", où le prix négocié du MWh s'appliquera à toute la consommation, ou contrats " bloc+spot " où le prix négocié ne s'appliquera que pour la taille du bloc acheté, le reste étant à acheter sur le marché spot le jour J, contrats PPAs " Power Purchase Agreements " pour la fourniture d'énergie renouvelable), offrant toujours plus d'opportunités pour optimiser les coûts et/ou favoriser la décarbonation. Les actifs du groupe Orange sont non seulement des sources de coûts, liés à leur consommation électrique, mais aussi une opportunité de valorisation de leur flexibilité. L'objectif est de se doter d'un outillage mathématique permettant de guider les stratégies de participation sur les marchés de l'électricité, en conjuguant la stratégie d'achat avec la stratégie de flexibilité, de manière optimiser les coûts et les revenus. L'objectif scientifique de la thèse est de : Concevoir un modèle mathématique qui aide à décider quelles tailles de blocs de MW acheter et sur quels marchés Proposer un modèle permettant d'évaluer et comparer les contrats des fournisseurs en fonction de leurs caractéristiques financières Concevoir un modèle mathématique permettant de valoriser les actifs énergétiques que sont les batteries ou les véhicules électriques, comme alternative à l'achat d'électricité sur le marché spot lorsque les prix spot sont élevés, ou comme moyen de participer sur les marchés de la flexibilité. Les principaux défis à lever sont : Incertitude sur les données : prix d'achat sur les marchés à terme par les acheteurs, prix sur le maché spot, rémunérations par les marchés de la flexibilité, consommation électrique des actifs, production d'énergie renouvelable des PPAs Modélisation des règles des marchés et des règles d'ingénierie Horizons de planification : les décisions d'approvisionnement sont à prendre très à l'avance de l'année de livraison de l'électricité, tandis que les décisions sur les marchés de la flexibilité sont la même année que la livraison. Profil recherché: Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste Compétences en mathématiques théoriques Compétences en recherche opérationnelle et optimisation mathématique, en particulier en optimisation sous incertitude (optimisation robuste, optimisation stochastique) Compétences en probabilités et statistiques Maitrise de la programmation (Julia, Python) Une connaissance des marchés de l'électricité serait un plus. Des connaissances en mathématiques financières et de modèles quantitatifs financiers, pour la prévision des prix d'actions/options, seraient un plus. Faire preuve d'une bonne autonomie, de curiosité et de pugnacité, d'un fort esprit d'initiative et de synthèse. Formation demandée (master, diplôme d'ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique ...) : Diplôme d'ingénieur ou Master de recherche en mathématiques appliquées / informatique décisionnelle. Expériences souhaitées (stages, ...) : Une première expérience en rapport avec l'aide à la décision est préférable (stage ou projet)