Stage Informatique Bac+4 ou +5

il y a 7 jours

Tours, France Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours Temps plein

**Stage informatique Bac+4 ou +5 : Démonstrateur - usage du machine learning pour la prédiction de séries temporelles environnementales**:

- Réf **ABG-127645**
- Stage master 2 / Ingénieur
- Durée 4 mois
- Salaire net mensuel 620€ env.
- 19/12/2024
- Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours
- Lieu de travail- Tours Centre Val de Loire France
- Champs scientifiques- Informatique
- Ecologie, environnement
- Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse)
- Mots clés- Démonstrateur, visualisation de données scientifiques, vulgarisation, IA, environnement- 14/02/2025

**Établissement recruteur**:
**Site web**:

- Laboratoire d'Informatique de l'Université de Tours (LIFAT),
- équipe Reconnaissance de Formes et d'Analyse d'Images (RFAI)

**Description**:
**Contexte**:

- Le projet JUNON, porté par le BRGM, est financé par la région Centre-Val de Loire à travers le programme ARD (« Ambition Recherche Développement ») dont l'objectif est de développer un pôle de recherche et d'innovation autour des ressources environnementales (agriculture, forêt, eaux...). L'objectif principal de JUNON est d'élaborer des services numériques à travers des jumeaux numériques à grande échelle afin d'améliorer le suivi, la compréhension et la prédiction de l'évolution des ressources naturelles. Les jumeaux numériques permettront de reproduire virtuellement l’évolution des phénomènes naturels observés en utilisant une combinaison d'IA et d'outils environnementaux.
- JUNON se concentre sur l'élaboration de jumeaux numériques concernant la qualité et la quantité des eaux souterraines, ainsi que les émissions de gaz à effet de serre et de polluants, à l'échelle de la région Centre-Val-de-Loire.

**Objectifs**:

- L'objectif de ce stage sera de construire un démonstrateur montrant l’évolution des phénomènes observés au cours du temps ainsi que le résultat de prédictions à court, moyen et long termes. Ces prédictions pourront dépendre de scénarios spécifiques définis a priori représentant différentes évolutions de l’environnement (évolutions climatiques possibles, reproduction d’années antérieures, restriction sur le pompage par exemple ). Les modèles d’IA (ou leurs résultats) ainsi que les données seront fournis et l’objectif sera de produire des interfaces graphiques compréhensibles pour un large public afin de paramétrer les simulations et de visualiser les résultats de façon ludique. Ce démonstrateur sera utilisé pour la fête de la science à l’automne 2025. Le code sera développé avec une documentation utilisateur et développeur et sera centralisé sur un Git.

**Salaire**: selon la législation française (environ 620€/mois en moyenne) ; plus indemnité de transport en commun, aide sociale

**Supervision**: Nicolas RAGOT (LIFAT, Polytech Tours), Quentin Besnard (LIFAT)

**Profil**:
**Profil**: Niveau académique équivalent à un Master 1 ou 2 en cours ou Ingénieur en 4ème ou 5ème année en informatique

**Compétences**:

- De bonnes compétences en programmation (modélisation, Java, Python) et dans la génération d’IHM
- Une expérience en analyse de données et en apprentissage automatique (en Python) est requise
- Des connaissances en analyse de séries chronologiques et en prévision seront appréciées
- Curiosité et capacité à communiquer et à partager vos progrès et à rédiger des rapports et des présentations.
- Autonomie et bon sens de l'organisation

**Prise de fonction**:

- 03/03/2025

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