Invalid parameter alpha for estimator Pipeline with ElasticNetCV

I'm new to using pipelines. and I will need to use the ElasticNetCV.

I start by making a parameter grid

scaler = StandardScaler()  # Transformeur : Normalisation
selector = SelectKBest()   # Transformeur : Séléction de variables
enCV = ElasticNetCV()                # Modèle : Support Vector Classifier

enCV_pipe = Pipeline([('scaling', scaler),       # Etape 1 : Normalisation des données
                      ('selection', selector),   # Etape 2 : Sélection des k meilleures variables
                      ('model', enCV)])           # Etape 3 : Entrainement d'un modèle SVC

param_grid = {
    "selection__k" : [3, 5, 10, 20, 50, 'all'],  # On teste avec 10, 20, ... , 50 et toutes les variables de X
    "max_iter" : [1, 5, 10],
    "alpha" : [0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100],
    "l1_ratio" : np.arange(0.0, 1.0, 0.1)
}

Then in a new cell I start my pipeline.

grid = GridSearchCV(estimator = svc_pipe, param_grid = param_grid, cv = 5, iid = True) # Instanciation d'une GridSearchCV
grid = GridSearchCV(estimator = enCV_pipe, param_grid = param_grid, cv = 2) # Instanciation d'une GridSearchCV
grid.fit(X_train,y_train)  # Entraînement de la GridSearchCV pour trouver les meilleurs paramètres de la pipeline.
    
print(grid.best_params_) # Affichage des meilleurs paramètres pour la pipeline svc_pipe.
print(grid.best_score_) # Affichage du score obtenu par validation croisée avec les meilleurs paramètres.

and I get this error for an invalid parameter it seems. but I can't find what is wrong

ValueError: Invalid parameter alpha for estimator Pipeline(steps=[('scaling', StandardScaler()), ('selection', SelectKBest()), ('model', ElasticNetCV())]). Check the list of available parameters with estimator.get_params().keys().

Can you give me your advice to improve my code?

Thanks in advance