Doctorant (F/H) Générateurs Stochastiques de

Il y a 3 mois


Montpellier, France Inria Temps plein

**Type de contrat **:CDD

**Niveau de diplôme exigé **:Bac + 5 ou équivalent

**Fonction **:Doctorant

**A propos du centre ou de la direction fonctionnelle**:
Le centre Inria d'Université Côte d'Azur regroupe 37 équipes de recherche et 8 services d’appui. Le personnel du centre (500 personnes environ) est composé de scientifiques de différentes nationalités, d’ingénieurs, de techniciens et d’administratifs. Les équipes sont principalement implantées sur les campus universitaires de Sophia Antipolis et Nice ainsi que Montpellier, en lien étroit avec les laboratoires et les établissements de recherche et d'enseignement supérieur (Université Côte d’Azur, CNRS, INRAE, INSERM...), mais aussi avec les acteurs économiques du territoire.

Présent dans les domaines des neurosciences et biologie computationnelles, la science des données et la modélisation, le génie logiciel et la certification, ainsi que la robotique collaborative, le Centre Inria d’Université Côte d’Azur est un acteur majeur en termes d'excellence scientifique par les résultats obtenus et les collaborations tant au niveau européen qu'international.

**Contexte et atouts du poste**:
Cette thèse s’insère dans le cadre du projet _Eau-PI-UM_ financée par le programme IDIL. L’objectif général du projet est de proposer des modèles mathématiques et physiques permettant de mieux comprendre les inondations en milieu urbain et contribuer à un système d’aide à la décision.

**Encadrement**: Gwladys Toulemonde (IMAG, Université de Montpellier et Inria LEMON), Nicolas Meyer (IMAG, Université de Montpellier et Inria LEMON), Carole Delenne (HSM, Université de Montpellier et Inria LEMON)

**Mission confiée**:
**Contexte scientifique**

Le changement climatique contribue à fortement augmenter les risques naturels liés aux aléas environnementaux. Ces phénomènes sont d’autant plus présents dans les zones à l’interface de différents milieux, souvent exposés à plusieurs aléas, comme les zones littorales touchées par des inondations suite à des crues de rivières, du ruissellement urbain, ou des raz-de-marée. Une analyse statistique des données de précipitations, quand elles sont disponibles et exploitables, s'avère donc primordiale pour proposer une modélisation adaptée des aléas environnementaux.

Les catalogues d’observation recensant des données de précipitations extrêmes sont par définition peu nombreux et donc difficiles à utiliser d’un point de vue statistique. Pour obtenir une base de données plus fournie, une méthode consiste à simuler des données de pluie à l’aide de générateurs stochastiques. Ces générateurs sont des outils numériques construits de sorte qu’ils reproduisent correctement les propriétés statistiques des épisodes pluvieux observés.

**Objectifs**

Le premier objectif de la thèse sera de développer un générateur stochastique spatio-temporel de précipitations, à mettre en œuvre pour l’étude de la région montpelliéraine, dans le sud de la France associé à un climat spécifique. L’originalité de l'approche proposée consistera à combiner deux aspects cruciaux en un seul modèle : (i) une modélisation stochastique des événements pluvieux qui soit similaire aux événements effectivement observés ; (ii) une haute résolution spatiale sur une fine grille de pixels et une haute résolution temporelle.

Les données simulées pourront alors être utilisées pour alimenter un modèle numérique d'écoulement en zone urbaine. Le deuxième objectif de la thèse consistera alors à mener des études corrélatives entre les entrées et les sorties du modèle numérique en développant de nouveaux outils méthodologiques pour l'analyse de sensibilité et la mesure du risque dans le contexte des extrêmes spatiaux.

**Principales activités**:
D'un point de vue méthodologique, cette thèse s'inspirera fortement de la théorie des valeurs, de la statistique spatio-temporelle, de la statistique du risque, et des modèles graphiques. Il s’agira d’exploiter et d’approfondir les outils de l’apprentissage automatique probabiliste et de l'analyse du risque, tels les modèles additifs généralisés, les champs aléatoires trans-gaussiens, l'approche SPDE, les mesures du risque, et l’analyse de sensibilité.

**Compétences**:
**Compétences recherchées** : Statistique/probabilité ; R et/ou Python

**Mots-clés** : valeurs extrêmes, statistique spatio-temporelle, analyse de sensibilité, aléas climatiques

**Avantages**:

- Restauration subventionnée
- Transports publics remboursés partiellement
- Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
- Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
- Équipements professionnels à disposition (visioconféren



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    Informations générales Intitulé de l'offre : Thèse chimie organique H/F Référence : UMR5247-JEAGAL-001 Nombre de Postes : 1 Lieu de travail : MONTPELLIER Date de publication : jeudi 25 juillet 2024 Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral Durée du contrat : 36 mois Date de début de la thèse : 1 octobre 2024 Quotité de travail :...


  • Montpellier, France CNRS Temps plein

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    Cette offre est disponible dans les langues suivantes: - Français - Anglais Date Limite Candidature : jeudi 26 septembre 2024 23:59:00 heure de Paris **Informations générales**: **Intitulé de l'offre **:Thèse sur la pharmacologie de automatisme cardiaque H/F** Référence : UMR5203-MATMAN-009 Nombre de Postes : 1 Lieu de travail : MONTPELLIER Date de...

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    il y a 4 semaines


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    il y a 4 semaines


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