Thèse de doctorat en Biodiversité Marine

il y a 1 mois

Montpellier, France CNRS Temps plein

Informations générales

Intitulé de l'offre : Thèse de doctorat en Biodiversité Marine (H/F)
Référence : UMR9190-LAUVIC-009
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : MONTPELLIER
Date de publication : vendredi 2 août 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 novembre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
Section(s) CN : Biodiversité, évolution et adaptations biologiques : des macromolécules aux communautés

Description du sujet de thèse

Prédiction de la biodiversité et de la biomasse des poissons coralliens par imagerie satellite et intelligence artificielle
La thèse présente trois objectifs qui répondent à trois questions, chacune faisant l’objet d’un chapitre :
1 Comment obtenir une représentation contextuelle des facteurs socio-environnementaux en dimension réduite ? Les données massives obtenues par imagerie satellite peuvent renseigner de nombreux aspects socio-environnementaux comme les pressions humaines, la température mais aussi l’habitat. Dans quelle mesure cette multitude d’information, en partie redondante, peut-elle être réduite en dimensionalité pour alimenter les modèles prédictifs ?
2 Comment mieux prédire les occurrences et la biomasse des poissons coralliens à large échelle spatio-temporelle ? De nombreux modèles prédictifs sont déjà utilisés sur les systèmes coralliens qu’ils soient de type linéaires ou basés sur des arbres de régression mais ils se heurtent tous à des limites en capacités prédictives notamment en validation croisée. Les algorithmes de type CNN, qui vont intégrer le contexte sous forme d’images, vont-ils améliorer cette prédiction ?
3 Comment tester la contribution relative des facteurs socio-environnementaux pour une IA « interprétable » ? Il existe toujours un débat dans la littérature sur la contribution relative des pressions humaines (pêche), des actions de protection (AMP), et du climat (vague de chaleur) sur la dynamique des systèmes coralliens. Au-delà de la capacité prédictive de l’IA, pourrons-nous améliorer l’identification des facteurs principaux structurant la biodiversité récifale ?

Contexte de travail

L’étudiant bénéficiera d’un encadrement très complémentaire entre un écologue marin (D. Mouillot) et un modélisateur en IA (A. Joly). Il sera de plus en interaction avec le programme international du Reef Life Survey qui organise une réunion annuelle et qui nous assistera dans la mise en place des données poissons et l’interprétation de nos résultats. L’étudiant sera intégré à plusieurs projets en cours dont l’ANR AI-Biodiv FISH-PREDICT, le projet Biodiversa BioBoost+ qui regroupe des partenaires de 7 pays autour de l’IA appliquée à la biodiversité marine et le programme régional DECOSAR sur la détection automatisée des bateaux de pêche qui lui assureront émulation scientifique et moyens financiers (matériel, congrès . En plus des ressources locales du LIRMM en calcul, l’étudiant bénéficiera du supercalculateur Jean Zay via les plateformes Pl@ntNet et LifeCLEF pilotées par A. Joly.
L’étudiant partagera sont temps entre le laboratoire MARBEC et le laboratoire LIRMM.

Contraintes et risques

Des missions de terrain sur les récifs coralliens sont prévues avec potentiellement de la plongée sous-marine

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