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INRAE; Paris, Antony; Sur place; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Un poste de thèse est proposé à INRAE pour explorer l'application du Machine Learning dans la prédiction des aléas hydrologiques. Le candidat travaillera dans l'unité HYCAR, rejoignant une équipe de recherche pluridisciplinaire reconnue. Ce projet vise à améliorer les systèmes de prévision hydrologique en utilisant des techniques avancées et en combinant différents types de modélisation.

Qualifications

• Formation en hydrologie, hydrométéorologie, environnement ou mathématiques appliquées.
• Connaissance des problématiques de prévision hydrologique souhaitée.
• Compétences en rédaction et communication en français et anglais scientifique.

Responsabilités

• Explorer l'utilisation du Machine Learning pour améliorer la prédiction des aléas hydrologiques.
• Développer des systèmes de prévision hydrologique intégrant des méthodologies avancées.
• Travailler au sein d'une équipe pluridisciplinaire sur des modèles hydrologiques.

Connaissances

Manipulation de grandes bases de données

Programmation en R

Programmation en Python

Programmation en Fortran

Programmation en C++

Modélisation hydrologique

Analyse numérique

Optimisation

Probabilités

Statistique

Formation

Master/Ingénieur (Bac+5)

Description du poste

L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les leaders mondiaux en sciences agricoles, alimentaires, végétales et animales. Ses recherches visent à développer des solutions pour une agriculture performante, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et écosystèmes.

Environnement de travail, missions et activités

Vous serez accueilli-e au sein de l'unité de recherche HYCAR (Hydrosystèmes Continentaux Anthropisés: Ressources, Risques, Restauration; site d’Antony - 92), regroupant une quarantaine de scientifiques. L’unité offre un contexte de recherche pluridisciplinaire dans la modélisation et l'observation, reconnue internationalement pour ses modèles et bases de données hydrologiques et écologiques. Elle comprend trois équipes : ingénierie écologique (ARTEMHYS), hydroécologie fluviale (HEF) et hydrologie des bassins versants (HYDRO). L’unité dispose d’installations informatiques performantes et de dispositifs expérimentaux avancés.

Vous serez rattaché-e à l’équipe HYDRO, composée d’une vingtaine de personnes, dont dix scientifiques et une dizaine de doctorants, post-doctorants, ingénieurs contractuels et stagiaires. Les travaux de l’équipe visent à répondre à des enjeux environnementaux liés à l’eau, tels que la prévention et la prévision des risques hydroclimatiques, la gestion de la ressource en eau, et l’évaluation des impacts du changement climatique. Elle développe des modèles hydrologiques et des méthodologies d’application, notamment pour la prévision des crues et étiages, en utilisant des logiciels comme airGR.

Anticiper les risques hydrologiques permet de sauver des vies, de mieux gérer la ressource en eau et de réduire les impacts socio-économiques et environnementaux. INRAE développe des systèmes de prévision hydrologique intégrant la météorologie, la modélisation hydrologique, des méthodes statistiques, et l’assimilation de données en temps réel, dans un cadre probabiliste. Ces systèmes alimentent notamment la plateforme nationale Vigicrues et PREMHYCE. Le développement de l’intelligence artificielle et du Machine Learning ouvre de nouvelles perspectives pour optimiser ces systèmes.

Le principal objectif de cette thèse est d’explorer comment les méthodes de Machine Learning peuvent améliorer la prédiction des aléas hydrologiques, en s’appuyant sur une approche hybride combinant méthodes physiques et techniques de Machine Learning, notamment pour dépasser les limites des méthodes traditionnelles d’assimilation de données. La recherche portera sur la cohérence entre stratégies d’assimilation, post-traitement, et modélisation multi-variables et spatiale dans différents contextes climatiques et hydrologiques.

Les travaux se baseront sur un large échantillon de bassins français, dans un contexte de modélisation hybride utilisant des stratégies d’évaluation adaptées aux prévisions probabilistes. L’objectif est de faire émerger une nouvelle génération de systèmes de prévision hydrologique opérationnels, pouvant évoluer dans le cadre du réseau Vigicrues et de la plateforme PREMHYCE en France.

Formations et compétences recherchées

Master/Ingénieur (Bac+5)

• Formation en hydrologie, hydrométéorologie, environnement ou mathématiques appliquées (analyse numérique, optimisation, probabilités, statistique), en lien avec le climat ou les sciences de la Terre et de l’environnement.

Connaissances techniques et expériences souhaitées :

• Manipulation de grandes bases de données ;
• Programmation en R, Python, Fortran, C++ ;
• Modélisation hydrologique, environnementale ou statistique ;
• Connaissance des problématiques de prévision hydrologique et expérience avec les outils associés serait un atout.

Qualités recherchées :

• Organisation, autonomie, rigueur ;
• Travail en équipe ;
• Rédaction et communication en français et anglais scientifique ;
• Intérêt pour l’environnement et les risques associés.

Votre qualité de vie à INRAE

En rejoignant INRAE, vous bénéficierez, selon le contrat, de :

Les employés d’INRAE, établissement public, sont soumis au Code de la fonction publique, notamment en matière de neutralité et laïcité. Ils doivent manifester leurs convictions de manière professionnelle.

• Rémunération : 2 200 € bruts mensuels, puis 2 300 € à partir du 01/01/2026

UR Hydrosystèmes continentaux anthropisés : ressources, risques, restauration (HYCAR)