Ingénieur.e d’étude (H/F) : Production, traitement et analyse de données, Anthracologie (ANR AI-WOOD)

Job Description

Missions

L’ingénieur·e d’études contribuera à la production, à l’organisation, à la qualification et à l’analyse des données (anthracologiques) nécessaires au développement et à l’évaluation des modèles d’apprentissage.
Il/elle assurera l’interface entre les spécialistes de l’anatomie du bois, les archéologues et les équipes d’intelligence artificielle afin de garantir la qualité scientifique des données utilisées pour l’apprentissage et la validation des modèles.
Ses activités s’articuleront autour de deux phases :

Phase 1) Constitution et qualification des données d’apprentissage
• Participer à la collecte et à l’organisation de corpus d’images anatomiques de bois archéologiques.
• Mettre en œuvre des protocoles de production, de description, d’annotation et de contrôle qualité des données.
• Contribuer à la structuration des métadonnées associées aux images.
• Collaborer avec les partenaires du projet pour identifier les critères anatomiques pertinents pour l’apprentissage automatique.
• Participer aux échanges avec les équipes d’intelligence artificielle afin d’adapter les données aux besoins des modèles développés.

Phase 2) Validation et exploitation des données archéologiques
• Produire et traiter des images anatomiques de charbons de bois archéologiques.
• Constituer des jeux de données destinés à l’évaluation des modèles.
• Participer à l’analyse critique des résultats produits par les algorithmes.
• Contribuer à l’évaluation des performances des outils développés et à leur amélioration.

Activity

- Collecter des photographies d'anatomie de bois existantes auprès de la communauté des anthracologues
- Assurer la prise de clichés anatomiques (par microscopie optique et électronique) des charbons de bois archéologiques de Gymnospermes, Ericacées et Rosacées
- Collaborer à la mise en œuvre des algorithmes adaptés aux caractéristiques anatomiques du bois
- Tester la validité des sorties de l’algorithme
- Participer aux réunions de l’équipe et aux activités menées sur le terrain
- Proposer des identifications pour les charbons de bois non identifiés à partir de méthodes classiques.

Your Profil

Skills

Connaissances :
- Anatomie du bois et anthracologie.
- Archéologie environnementale et archéobotanique.
- Principes généraux de l’apprentissage automatique appliqué aux données d’images.
- Gestion, structuration et documentation de données scientifiques.
- Connaissance générale des règles de sécurité et d'hygiène applicables aux activités
Savoir-faire :
- Utiliser des microscopes optiques à réflexion et à transmission.
- Utiliser un microscope électronique à balayage (MEB).
- Réaliser des acquisitions d’images selon des protocoles standardisés.
- Mettre en œuvre des procédures de contrôle qualité.
- Utiliser des outils informatiques de gestion et d’analyse de données.
Savoir-être :
- Goût pour le travail de laboratoire
- Organisation rigoureuse du travail
- Capacité à rendre compte de ses activités
- Travail en équipe interdisciplinaire

Your Work Environment

L’anthracologie est une méthode d’étude robuste des peuplements forestiers et de leurs transformations sous l’effet des changements climatiques ou des pratiques humaines, mais aussi des usages du bois comme combustible et comme matériau. Cette méthode repose sur l’identification botanique de larges corpus de bois et de charbons de bois conservés dans les sites archéologiques. Elle est fondée sur une lecture visuelle ou morphométrique, en microscopie, de la structure anatomique du bois, préservée grâce à la carbonisation. La qualité des travaux repose sur la capacité des chercheurs à identifier les taxons. Si l’expertise du spécialiste reste opérante pour l’identification d’une majorité de taxons, la proximité anatomique de certaines essences reste un verrou pour l’identification d’autres taxons à forte valeur informative. En recourant aux dernières avancées et développements de la recherche en IA, et à de nouveaux développements, l’objectif du projet AI-WOOD est de proposer, via des modèles d’apprentissage, un outil d’aide à la décision pour l’identification de taxons pour lesquels les méthodes classiques sont inopérantes alors même que les enjeux archéologiques et paléo-environnementaux associés à leur identification sont nombreux (principalement Gymnospermes, Ericacées et Rosacées). En autorisant l’identification de taxons clés, le projet apportera des informations inédites sur l’évolution des peuplements forestiers et de leurs usages, du Paléolithique au sub-actuel. À l’issue du projet, une banque d’images labélisées libre de droits ainsi qu’une interface inter-opérable seront mises à la disposition de la communauté science du bois au sens large. Elle pourra également trouver des applications dans l’industrie pour la reconnaissance des essences.

Constraints and risks

Placé.e sous la responsabilité d’Isabelle Théry-Parisot, porteuse du projet, l’activité du/de L’ingénieur·e s’inscrira dans le cadre de l’ANR AI-WOOD. Il/elle sera accueilli·e au CEPAM, à Nice, au sein de l’équipe IAMAHA et participera activement aux réunions et activités de terrain. Il/Elle possède les connaissances générales des règles de sécurité et d'hygiène applicables aux activités

Compensation and benefits

Compensation

Entre 2521 € et 2688 € brut mensuel selon expérience

Annual leave and RTT

44 jours

Remote Working practice and compensation

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

About the offer

About the CNRS

The CNRS is a major player in fundamental research on a global scale. The CNRS is the only French organization active in all scientific fields. Its unique position as a multi-specialist allows it to bring together different disciplines to address the most important challenges of the contemporary world, in connection with the actors of change.

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