Apprentissage profond et modélisation multi-espèces pour la cartographie des interactions écolo[...]

Université de Montpellier; Montpellier; Sur place; EUR 20 000 - 40 000; Plein temps

Résumé du poste

Une institution académique française à Montpellier propose une thèse de doctorat sur la modélisation des interactions écologiques et la régulation des ravageurs. Le candidat doit posséder des compétences en apprentissage profond et en collecte de données environnementales. La thèse débutera le 1er octobre et est financée par des fonds publics.

Qualifications

• Compétences en modélisation de distribution d'espèces et en apprentissage profond.
• Expérience dans la collecte de données environnementales et d'enquêtes systématiques.
• Capacité à utiliser des outils d'IA explicable.

Responsabilités

• Développer des modèles de distribution multi-espèces basés sur l'apprentissage profond.
• Créer un vaste jeu de données environnementales.
• Identifier les interactions écologiques pertinentes entre cultures et ravageurs.

Description du poste

Overview

Topic description

Cette thèse s'inscrit dans le projet EcoControl, qui vise à améliorer la compréhension des services de régulation des arthropodes et à identifier des leviers agroécologiques favorisant la régulation naturelle des ravageurs agricoles en France continentale, en Corse et en Guadeloupe.

L'objectif scientifique central est de développer et déployer des méthodes permettant de cartographier la probabilité d'interactions écologiques pertinentes pour la propagation et la régulation des ravageurs. Pour cela, il s'agira de combiner données de terrain, données opportunistes et enquêtes systématiques avec des approches numériques innovantes, en s'appuyant sur des modèles de distribution multi-espèces basés sur le deep learning (Ryckewaert et al.).

La démarche prévoit :

1. la constitution d'un vaste jeu de données environnementales (OSO, Corine Land Cover, SAFRAN, Worldclim, Landsat, Sentinel)
2. l'entraînement de modèles de distribution d'espèces (SDMs) intégrant observations opportunistes et enquêtes (Isaac et al.)
3. l'intégration d'informations issues de réseaux écologiques pour identifier les zones favorables à des interactions multiples entre cultures, ravageurs et auxiliaires
4. l'utilisation d'outils d'IA explicable afin de rendre les prédictions interprétables et exploitables par les écologues et agronomes

This PhD thesis is part of the EcoControl project, aiming to better understand arthropod regulatory services and identify agroecological levers for enhancing natural pest regulation in mainland France, Corsica and Guadeloupe.

The goal is to map the likelihood of ecological interactions relevant to pest spread and regulation by developing deep learning-based multi-species distribution models (SDMs).

This will involve :

1. creating a large-scale dataset of environmental and remote sensing variables
2. training SDMs combining opportunistic observations and systematic surveys
3. using ecological network information to identify locations supporting multiple ecological interactions
4. applying explainable AI tools to improve interpretability and probabilistic predictions

Début de la thèse : 01 / 10 /

Funding

Funding category

Other public funding

Funding further details

ANR Financement d'Agences de financement de la recherche