Développement de méthodes d’optimisation avancées pour les scénarios électronucléaires

L’étude des évolutions possibles du parc passe par la réalisation de scénarios électronucléaires. Le scénario simule avec précision les différents flux de matière du cycle combustible, depuis l’extraction des matières premières, en passant par la fabrication du combustible, l’irradiation en cœur, le refroidissement des combustibles irradiés, leur retraitement éventuel et la mise aux déchets. Le scénario est un formidable outil permettant aux différents acteurs du secteur d'identifier les stratégies les plus intéressantes pour le futur et les axes de recherche à prioriser. En revanche, le scénario est extrêmement sensible aux hypothèses initiales considérées. Les plus grandes variations d'hypothèses sont aussi les plus difficiles à anticiper car découlent de décisions politiques. Par exemple, la limite de la part de la production nucléaire fixée à 50% a récemment été retirée dans le cadre de la loi d'accélération du nucléaire de 2023. Ce changement récent impacte le nombre de réacteurs qu'il est possible de déployer et donc le dimensionnement des usines et la consommation de ressources associée. Les méthodes de calcul de scénarios utilisées aujourd'hui ne permettent pas d'absorber de telles variations d'hypothèses.

Pour faire face à ces incertitudes, un nouveau champ de recherche a vu le jour ces dernières années : l'étude de la robustesse et la résilience des scénarios. Dans ce cadre, on ne cherche plus à quantifier les performances d'un scénario figé, mais sa capacité à être rectifié en cas de changement d'objectif ou de contrainte (une variation de la puissance installée par exemple). L'application de ce genre de méthodes demande un grand nombre de calculs, dont la plupart mène à des scénarios non viables. L'enjeu du travail de thèse est de s'inspirer des méthodes d'optimisation utilisées dans le domaine de la recherche opérationnelle et de la logistique afin de mettre au point des méthodes performantes de production rapide d'inputs pour les scénarios. Les inputs générés devront correspondre à des scénarios optimaux pour un ensemble d'objectifs donnés. On pourra alors identifier les scénarios capables de répondre à différents objectifs, et quantifier dans quelle mesure ils peuvent être modifiés pour répondre à de nouvelles contraintes.