TotalEnergies est une compagnie multi-énergies mondiale de production et de fourniture d'énergies : pétrole et biocarburants, gaz naturel et gaz verts, renouvelables et électricité. Ses 105 000 collaborateurs s'engagent pour une énergie toujours plus abordable, propre, fiable et accessible au plus grand nombre. Présent dans plus de 130 pays, TotalEnergies inscrit le développement durable dans toutes ses dimensions au cœur de ses projets et opérations pour contribuer au bien-être des populations.

TotalEnergies s'est fixé pour objectif d'atteindre la neutralité carbone d'ici 2050 et ambitionne de développer une capacité mondiale de production d'électricité bas carbone de 100 GW d'ici 2030. Dans le cadre de cette stratégie, le groupe Integrated Power Modeling (IPM) joue un rôle clé en accompagnant TotalEnergies dans son positionnement en tant qu'acteur majeur du secteur électrique.

Le projet calcul quantique s’intéresse, au sein d'IPM, à des problématiques d’optimisation de portefeuilles d’actifs énergétiques ou d’éléments de réseau électrique. L’objectif est de développer et d’évaluer des algorithmes quantiques qui permettront dans le futur de passer à l’échelle sur des applications d’intérêt industriel.

Vous évoluerez au sein d'une équipe de professionnels expérimentés en algorithmie et optimisation, accompagné(e) au quotidien par le leader du projet calcul quantique chez TotalEnergies, qui sera votre tuteur. Cet accompagnement individualisé vous permettra de développer votre autonomie et de vous conduire vers l'obtention de votre diplôme. Au-delà, il constituera une immersion dans la recherche en algorithmie quantique.

Au cours de votre STAGE - Calcul quantique pour problématiques d’optimisation de portefeuille : étude et développement de la méthode QAOA pour de l’échantillonnage H/F, vos missions seront :

• Évaluer les performances de QAOA pré-entraîné sur l’échantillonnage gains/risque dans un cadre d’optimisation de portefeuilles.
• Formaliser le problème dans un cadre statistique plus large.
• Implémenter la méthode (Qiskit ou myQLM) et comparer les résultats avec ceux obtenus via un algorithme classique.
• Effectuer les tests sur émulateur en utilisant des données réelles (issues des applications IPM et/ou open source sur des cas similaires).

QAOA est un algorithme quantique basé sur une formulation Hamiltonienne permettant de résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire. Ce stage propose d’évaluer les potentialités de l’algorithme QAOA pour de « l’échantillonnage », un aspect ouvrant diverses questions et qui pourrait présenter un réel intérêt dans le cadre de l’optimisation de portefeuille. 

Les développements de ce stage pourront potentiellement ouvrir à publication, selon les avancées.

Vous évoluerez au sein d'une équipe de professionnels confirmés et auprès d'un tuteur-coach, le référent de votre futur métier. Un accompagnement individualisé vous permettra de favoriser votre autonomie et de vous mener à votre diplôme !

Actuellement en dernière année d’école d’ingénieur ou de Master (calcul quantique, mécanique quantique, algorithmie scientifique avec une composante quantique), vous recherchez un stage de fin d’études de 6 mois orienté recherche, à partir de mars-avril 2026.

Vous possédez de solides compétences en calcul quantique ou en formalisme de la mécanique quantique, avec une affinité pour les aspects numériques et mathématiques appliquées.

Vous maîtrisez Python et LaTeX.

Vous avez une première expérience avec des outils d’implémentation et de tests de circuits quantiques (Qiskit ou myQLM).

Vous communiquez efficacement en français et en anglais et disposez de bonnes capacités rédactionnelles.

Vos compétences techniques et votre proactivité vous permettront de vous épanouir dans ce stage. 

Vous vous reconnaissez ? Alors n’attendez plus, postulez et rejoignez-nous !

Cette offre concerne un stage conventionné à temp plein, les stages alternés ne sont possibles.
Pour postuler, merci de joindre un CV + lettre de motivation (vos dates de stage doivent être indiquées).