Doctorat Calage de modèle en grande dimension avec des méthodes d'apprentissage automatique pour aider

Détail de l'offre

Informations générales

Organisme de rattachement

CNRS  

Référence

UMR9190-LAUVIC-012  

Date de début de diffusion

30/06/2025

Date de parution

01/07/2025

Date de fin de diffusion

21/07/2025

Description du poste

Versant

Fonction Publique de l'Etat

Catégorie

Catégorie A (cadre)

Nature de l'emploi

Emploi ouvert uniquement aux contractuels

Domaine / Métier

Recherche - Chercheuse / Chercheur

Statut du poste

Vacant

Intitulé du poste

Doctorat Calage de modèle en grande dimension avec des méthodes d'apprentissage automatique pour aider

Descriptif de l'employeur

Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Description du poste

Sujet de thèse :
Calage de modèle en grande dimension avec des méthodes d'apprentissage automatique pour aider à la gestion durable des pêches.
Le projet est motivé par la nécessité de disposer d’outils opérationnels d’aide à la décision pour enrayer le déclin de la biodiversité marine causé par la surpêche. A ce jour il n’existe pas de méthode rigoureuse pour le calage en grande dimension des modèles de gestion des pêches.
La thèse (bourse et environnement) est financée par l’Institut Mathématiques Pour la Terre (IMPT). La thèse aura pour objectifs de 1) Développer une méthode générique de calage de modèles complexes, 2) la diffuser sous forme de code libre et 3) proposer une application concrète pour l'aide à la décision avec le modèle ISIS-Fish.
L'objectif de cette thèse est de proposer une approche innovante pour améliorer le calage en grande dimension des modèles de gestion des pêches. Il est motivé par la nécessité de disposer d’outils opérationnels d’aide à la décision pour enrayer le déclin de la biodiversité marine causé par la surpêche. L'accent est mis sur l'innovation méthodologique en explorant des techniques avancées de réduction de dimension comme les auto-encodeurs variationnels, intégrant de la quantification des incertitudes essentielle pour évaluer la fiabilité des modèles et en optimisant cette réduction pour le calage. Les objectifs opérationnels sont 1) de développer une méthode générique de calage applicable à des modèles complexes présentant de la grande dimension dans ses entrées(paramètres à caler)-sorties(variables décisionnelles), 2) de la diffuser sous forme de code libre et 3) de valider ces développements sur une application concrète pour l'aide à la décision avec le modèle ISIS-Fish recalibré pour simuler des scénarios de gestion des pêches. La valorisation des résultats se fera via des publications scientifiques et la diffusion auprès des décideurs.
Les axes de travail seront
Axe 1 : Appropriation de l'état de l'art des méthodes de calage en grande dimension et prise en main du modèle ISIS-Fish.
Axe 2 : Généricité de l'approche applicable à d'autres modèles ayant des paramètres à caler en grande dimension. Diffusion de la méthode sous forme d'un code libre et documenté.
Axe 3 : Validation de la nouvelle méthode de calage sur ISIS-Fish et études de scénarios de gestion des pêches.
Le candidat / la candidate devra présenter un cursus académique en statistiques ou mathématiques appliquées ayant un fort intérêt pour les applications en sciences de l'environnement. Il / Elle devra comprendre ou avoir expérimenté les approches de modélisation mécaniste, les méthodes statistiques classiquement utilisées pour l’exploration de ces modèles (Analyse de sensibilité et calibration) et les outils informatiques tel que R, github,… Une bonne maîtrise de l’anglais est indispensable. Un attrait pour l’halieutique sera un plus.
Contexte :
La personne recrutée intégrera l'UMR M
Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...

Conditions particulières d'exercice

Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Descriptif du profil recherché

Contraintes et risques :
Pas de risque identifié

Temps plein

Oui

Rémunération contractuels (en € brut/an)

La rémunération est d'un minimum de 2200,00 € mensuel

Pays

Localisation du poste

Europe, France, Occitanie, Hérault (34)

Géolocalisation du poste

SETE

Lieu d'affectation (sans géolocalisation)

34203 SETE (France)

Critères candidat

Niveau d'études / Diplôme

Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents

Spécialisation

Formations générales

Langues

Français (Seuil)