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Témoignage

Retour d'expérience : l'Inria Innovation Lab METIS

Artelys est une société spécialisée en optimisation, statistique et aide à la décision. Elle est devenue un acteur de référence en France dans ce domaine et s’engage dans un développement international. Les activités d’Artelys vont de l’optimisation stratégique à la réalisation de solutions logicielles opérationnelles.

Dans le cadre de l’Inria Innovation Lab Metis, Artelys et Inria ont conçu et développé entre 2010 et 2014 des algorithmes dans le domaine de l’optimisation en avenir incertain pour les grands systèmes énergétiques dans lesquels les stockages d’énergie jouent un rôle central.

En particulier, l’algorithme DVS (Direct Value Search) a été mis au point. Il permet de traiter le problème d’optimisation de la gestion des moyens de stockage d’électricité, notamment hydrauliques, et présente plusieurs avantages par rapport aux algorithmes classiquement utilisés tels que MPC (model predictive control) ou SDDP (Stochastic Dual Programming) : résultats approximés accessibles immédiatement, sans hypothèse sur la convexité des coûts, sans hypothèses sur les processus aléatoires.

L’intégration de cet algorithme au sein de la solution opérationnelle Artelys Crystal a été testée avec succès. La collaboration entre Artelys et Inria dans le domaine de l’optimisation des systèmes énergétiques s’est poursuivie au sein du projet POST(dimensionnement de grands systèmes électriques).

Marc Schoenauer, directeur de recherche Inria et responsable de l'équipe TAU (ex TAO)

"L'expérience de TAO dans le cadre de l'Innovation Lab Métis avec Artelys a été des plus enrichissante : non seulement pour les retombées contractuelles qui ont suivi (un projet FP7 et deux projets soutenus par le Programme d'investissements d'avenir opéré par l’Ademe – POST et NEXT) mais avant tout pour l'acculturation de l'équipe aux problèmes de management de l'énergie qu'elle a apportée. Nous avons découvert "de l'intérieur" les vrais problèmes qui se posent aux industriels, en apparence assez proches des problèmes académiques, mais avec quelques subtiles différences qui débouchent sur des vrais sujets de recherche, comme par exemple la prise en compte d'incertitudes non stochastiques qui interviennent dans les problèmes d'optimisation des investissements sur les grands réseaux électriques. Nous sommes particulièrement fiers d'avoir, à l'inverse, contribué à l'acculturation du monde industriel aux techniques de pointe en optimisation et apprentissage automatique, par exemple concernant l'usage systématique de la validation croisée pour des résultats plus robustes face à cet inconnu qu'est le futur."

Mots-clés : TAO team Optimisation Aide à la décision Artelys Inria Innovation Lab

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