Missions

Le scientifique testera plusieurs méthodes d'intelligence artificielle pour caractériser les impacts d'événements extrêmes en fonction des variables météorologiques, pour un ou deux secteurs économiques (dont l'agriculture, ou l'énergie). Cela permettra de développer une approche pour l'attribution et la projection de ces impacts en utilisant les observations et les simulations climatiques disponibles. Ce travail sera effectué en collaboration avec les partenaires du projet européen XAIDA, et d'autres partenariats. Les méthodes développées devront permettre de proposer, à la fin du contrat, un ensemble de « services climatiques ». Le scientifique développera et testera la chaîne des méthodes utilisées sur quelques problématiques ciblées, comme les gels en période de croissance, ou d'autres événements combinés liés au secteur énergétique.

Activités

• Tester de nouvelles méthodes de machine learning pour caractériser l'effet des variables météorologiques pour un ou deux secteurs, dont l'agriculture et/ou l'énergie, pour permettre l'attribution et la projection des effets du changement climatique sur ces secteurs ;
• Développer une chaine de modélisation des impacts pouvant s'insérer dans un ensemble de « services climatiques » permettant d'attribuer et projeter les risques liés aux événements extrêmes ;
• Communiquer sur votre activité à travers des présentations lors de conférences ;
• Rédiger et soumettre des articles à des revues scientifiques internationales.

Compétences

Nous recherchons des personnes motivées, titulaires d'un doctorat en sciences de l'environnement ou physique appliquée, avec la capacité d'intégrer des connaissances scientifiques dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Les compétences requises sont :
- Des connaissances sur les impacts de la météorologie sur l'agriculture et/ou l'énergie;
- Une pratique de la programmation PYTHON/R et Fortran et de l'environnement Unix ;
- Des qualités rédactionnelles (publications scientifiques) et d'expression orale, en anglais ;
- De solides aptitudes au travail en équipe.

Contexte de travail

Le poste proposé s'inscrira dans le cadre du développement des méthodes d'attribution des événements extrêmes au changement climatique, avec l'ambition d'y inclure davantage d'études d'impact des événements extrêmes, notamment pour l'agriculture et l'énergie, en introduisant des méthodes d'intelligence artificielle pour simuler les impacts. Ce cadre se fera notamment dans la dynamique du projet européen XAIDA coordonné à l'IPSL (https://xaida.eu/), un ambitieux projet européen portant sur le développement des méthodes d'attribution des événements extrêmes au changement climatique en utilisant des méthodes d'intelligence artificiel, mais aussi d'autres projets portant sur les événements extrêmes au sein de l'IPSL. Une première étude pourra porter sur l'évolution des « épisodes de gel en période de croissance », notamment en simulant le stades phénologiques, qui conditionne l'impact possible du gel, par méthodes de machine learning. Ce premier travail se fera en lien aussi avec des équipes autres (par exemple à l'INRAE). Il contribuera à la production d'un ensemble de méthodes qui soutiendront les services climatiques, et pourront permettre un développement opérationnel ultérieur. L'IPSL est un pôle de recherche de neuf instituts impliqués dans la recherche sur le changement climatique. L'IPSL emploie plus de 300 chercheurs permanents, 200 personnels techniques et administratifs et plus de 450 doctorants et post-doctorants de 30 nationalités. Leur mission de recherche est de contribuer à une meilleure compréhension des interactions entre les activités humaines dans le système Terre, et la dynamique environnementale et climatique à différentes échelles de temps. L'IPSL supervise le développement d'un modèle de Système Terre (IPSL-CM) contribuant aux rapports d'évaluation du GIEC.

Lieu de travail : Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement, Gif-sur-Yvette, à 25 km au Sud Ouest de Paris et/ou Laboratoire de Météorologie dynamique, Paris.