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Laboratoire/Entreprise : Laboratoire de Génie Chimique (LGC)
Durée : 6 mois
Contact : rachid.ouaret@toulouse-inp.fr
Date limite de publication : 2026-02-15

Contexte :
Les stations d’épuration constituent aujourd’hui des infrastructures critiques pour la protection de
l’environnement et la santé publique. Leur fonctionnement, en particulier pour les unités équipées de
bioréacteurs à membranes (MBR), repose sur un suivi continu et de haute précision d’un ensemble
de variables physico-chimiques, hydrauliques et biologiques. Ces installations génèrent désormais
d’importants volumes de données temporelles provenant de capteurs multiples, d’analyses de laboratoire
et de systèmes d’acquisition hétérogènes, avec des pas de temps très variés et souvent
asynchrones.
Dans ce contexte, l’analyse avancée des séries temporelles joue un rôle central. Les procédés biologiques
présentent des dynamiques fortement non linéaires, une variabilité importante des charges
polluantes et des interactions complexes entre débit, température, oxygénation, concentrations azotées
et performances de filtration. Exploiter ces données brutes nécessite de relever plusieurs défis
fondamentaux : bruit instrumental, dérives progressives, valeurs manquantes persistantes, phénomènes
de ruptures (changepoints) liés aux perturbations hydrauliques ou opérationnelles, ainsi que
des structures de dépendance non triviales à différentes échelles temporelles (minute, heure, jour,
semaine). Une analyse robuste de ces séries temporelles est indispensable pour détecter précocement
les dysfonctionnements, anticiper les variations de charge, optimiser l’aération (source majeur de
consommation énergétique) et garantir la stabilité de la qualité des effluents rejetés.
Le projet ANR JCJC FlexMIEE se positionne précisément sur ces enjeux en visant à développer
une nouvelle génération d’outils de modélisation intégrée alliant procédés, statistiques avancées,
modélisation probabiliste et IA explicable. Le Work Package 2 (WP2), coeur du présent stage, a
pour objectif de construire un pipeline méthodologique complet permettant : (i) d’harmoniser et
fusionner les données multi-sources selon différentes résolutions temporelles, (ii) de quantifier et
représenter l’incertitude via des méthodes modernes (processus gaussiens, intervalles, histogrammes
dynamiques), (iii) d’identifier les structures de dépendance, linéaires et non linéaires, à l’aide d’outils
tels que les copules ou les corrélations conditionnelles dynamiques, (iv) de développer des modèles
prédictifs de séries temporelles interprétables (LSTM explicables, modèles structurels, Transformeurs
temporels), et enfin (v) de préparer un socle de données fiable pour la modélisation hybride
des procédés au sein du WP3.
Ainsi, ce stage s’inscrit dans une dynamique de recherche appliquée ambitieuse où la statistique
avancée, la science des données et la modélisation des séries temporelles deviennent des leviers
essentiels pour renforcer la performance, la robustesse et l’efficacité énergétique des systèmes de
traitement des eaux usées. Le travail réalisé contribuera directement à la conception de futures «
stations intelligentes », plus résilientes face aux incertitudes environnementales et opérationnelles.

Objectifs du stage
L’objectif est de construire un cadre méthodologique complet pour traiter, fusionner et analyser
les données hétérogènes issues d’une STEP industrielle, puis développer des modèles temporels
explicables permettant de comprendre l’impact des influents sur les performances énergétiques et
épuratoires.
Les enjeux scientifiques incluent :
— harmonisation temporelle multi-échelles ;
— imputation avancée (processus gaussiens, modèles d’état, MICE) ;
— dépendances non linéaires via copules et corrélations dynamiques ;
— modèles temporels interprétables (ARIMAX, XGBoost, LSTM explicables, TFT) ;
— analyse de sensibilité globale et SHAP temporel ;
— représentation symbolique des données (intervalles, distributions).

Sujet :
Le stage s’inscrit dans le Work Package 2 (WP2) du projet ANR FlexMIEE, consacré à la gestion
avancée des données hétérogènes issues d’une station d’épuration industrielle. Le travail attendu est
structuré en quatre volets complémentaires formant un pipeline méthodologique complet.
Dans un premier temps, le ou la stagiaire réalisera une prise en main approfondie de l’ensemble des
bases de données multi-sources (mesures en ligne, analyses de laboratoire, historiques opératoires
et données biologiques). Cette étape comprendra une revue de littérature ciblée sur les notions
d’incertitude dans les données temporelles, les méthodes modernes de dépendances multivariées ainsi
que les approches d’explicabilité en intelligence artificielle (XAI) appliquées aux modèles de séries
temporelles. L’objectif est d’acquérir rapidement une compréhension globale des caractéristiques
des données et des défis méthodologiques associés.
Le deuxième volet concernera l’harmonisation temporelle des données. Les jeux de données disponibles
présentent des pas de temps distincts, des valeurs manquantes, des dérives instrumentales et
des anomalies locales. Le stagiaire mettra en oeuvre des méthodes robustes de détection de ruptures
(changepoints bayésiens, tests non paramétriques), de fusion temporelle multi-échelles et d’imputation
probabiliste. Une attention particulière sera portée aux processus gaussiens, aux modèles
d’état, aux approches MICE et aux autoencodeurs, avec une analyse comparative de la capacité de
chaque méthode à préserver la cohérence physique et statistique des signaux.
Le troisième volet portera sur l’étude des dépendances entre variables influentes (débit, DCO, NH+4 ,
MES, température. . .) et indicateurs de performance du procédé. Le stagiaire utilisera des outils
avancés tels que les corrélations conditionnelles dynamiques et l’analyse des dépendances retardées.
L’objectif est de caractériser précisément les interactions non linéaires, asymétriques ou à queue
lourde qui gouvernent la variabilité des effluents et les capacités énergétiques du système.
Le quatrième volet consistera à développer et comparer différents modèles de séries temporelles.
Ces modèles incluront des approches statistiques (ARIMAX, modèles structurels), des algorithmes
de machine learning (XGBoost, forêts aléatoires temporelles, N-BEATS) ainsi que des architectures
profondes interprétables (LSTM avec mécanisme d’attention, Temporal Fusion Transformer).
L’évaluation sera réalisée via validation croisée temporelle et critères de robustesse. L’interprétabilité
constituera un axe fort, avec l’utilisation de SHAP temporel, de l’Analyse en Composantes
Principales Fonctionnelle (FPCA) et de méthodes globales de sensibilité. Au terme du stage, le ou la
stagiaire fournira un cadre méthodologique complet comprenant l’harmonisation, la modélisation,
l’interprétabilité et la représentation symbolique des données, constituant une base solide pour une
poursuite en thèse.

Profil du candidat :
Le stage est destiné à un(e) étudiant(e) de niveau Bac+5 issu(e) d’une formation en data science,
statistiques, mathématiques appliquées, disciplines apparentées. Un intérêt marqué pour l’analyse
statistique des données, la modélisation temporelle et les méthodes probabilistes est indispensable.
3
Une sensibilité particulière aux problématiques environnementales et aux enjeux de l’assainissement
est fortement attendue. Le ou la candidate devra démontrer un goût prononcé pour l’application
des méthodes statistiques à des systèmes réels, complexes et faiblement déterministes, typiques des
procédés de traitement de l’eau.
Les compétences suivantes sont recherchées :
— Solides bases en analyse statistique, traitement des données et séries temporelles.
— Connaissances appréciées en IA explicable (SHAP, XAI), modèles probabilistes, copules ou
traitement du signal.
— Excellente maîtrise de Python, Julia et/ou R.
— Autonomie scientifique, rigueur dans l’analyse, capacité à documenter et présenter les résultats.
— Intérêt fort pour la recherche appliquée et les enjeux environnementaux.

Formation et compétences requises :
Le stage est destiné à un(e) étudiant(e) de niveau Bac+5 issu(e) d’une formation en data science,
statistiques, mathématiques appliquées, disciplines apparentées. Un intérêt marqué pour l’analyse
statistique des données, la modélisation temporelle et les méthodes probabilistes est indispensable.
3
Une sensibilité particulière aux problématiques environnementales et aux enjeux de l’assainissement
est fortement attendue. Le ou la candidate devra démontrer un goût prononcé pour l’application
des méthodes statistiques à des systèmes réels, complexes et faiblement déterministes, typiques des
procédés de traitement de l’eau.
Les compétences suivantes sont recherchées :
— Solides bases en analyse statistique, traitement des données et séries temporelles.
— Connaissances appréciées en IA explicable (SHAP, XAI), modèles probabilistes, copules ou
traitement du signal.
— Excellente maîtrise de Python, Julia et/ou R.
— Autonomie scientifique, rigueur dans l’analyse, capacité à documenter et présenter les résultats.
— Intérêt fort pour la recherche appliquée et les enjeux environnementaux.

Adresse d’emploi :
Laboratoire de Génie Chimique – LGC Labège, 4 Allée Emile Monso CAMPUS INP – ENSIACET, 31400 Toulouse

Document attaché : 202512031402_Demande_Stage_ANR_FlexMIEE_WP2_fr.pdf