Description du sujet de thèse

Le sujet de thèse est "IA bioacoustique embarquée sur capteur autonome sans batterie".

L'instrumentation acoustique a un rôle clé à jouer dans la lutte pour la sauvegarde de la biodiversité. Pourtant, la génération actuelle de capteurs en environnement souffre d'un grave manque d'autonomie. Pour cause, ces capteurs opèrent le plus souvent sur batteries et stockent les enregistrements audionumériques sur des cartes mémoires. Dès lors, les scientifiques doivent revenir périodiquement sur le site naturel pour collecter les données et remplacer les batteries. Une telle dépendance envers l'intervention humaine, ainsi qu'envers les substances toxiques contenues dans les batteries, affaiblit la qualité du suivi, endommage les habitats, et alourdit la masse de déchets électroniques.

Dans ce contexte, cette thèse vise à inventer le premier capteur sans fils ni batteries qui embarque un algorithme d'intelligence artificielle (IA) pour la détection d'évènements bioacoustiques. Les trois objectifs de la thèse, par ordre croissant de prospective, sont :
1. L'autonomie computationnelle : la détection de vocalisations animales s'effectuera sur le capteur (calcul à la périphérie ou "edge computing") plutôt que via une transmission à un serveur distant (calcul en nuage ou "cloud computing"), ce afin d'éviter les dépenses énergétiques dues à la communication haut débit.
2. L'autonomie énergétique : le capteur sera portable et sans fil, ce qui permettra de le déployer en zone spéciale de conservation.
3. L'autonomie opérationnelle : le capteur sera alimenté par panneau solaire et sans batterie, d'où un impact environnemental réduit.

Étant donnés ces objectifs, l'hypothèse de recherche de la thèse est que les méthodes actuelles en IA — réseaux de neurones profonds, notamment — doivent être repensées afin d'obéir aux contraintes matérielles et énergétiques des capteurs en environnement. À ce titre, s'intéressera aux nouvelles techniques de compression de modèle, de quantification numérique, et de calcul intermittent.

Afin d'évaluer les technologies proposées, le ou la doctorant-e aura l'occasion de réaliser deux expériences de terrain :
- En France, en milieu pélagique (haute mer), en partenariat avec l'École Centrale Nantes et la Fondation Open-C
- En République Tchèque, en milieu montagneux, en partenariat avec l'université de Bohème du Sud

Une attention particulière sera portée à l'analyse de consommation énergétique et à l'analyse du cycle de vie des matériaux.

Contexte de travail

Le doctorant ou la doctorante devra être titulaire d'un master en informatique, mathématiques, mathématiques appliquées, statistiques, intelligence artificielle ; ou d'un titre d'ingénieur dans un de ces domaines. Voici le profil attendu :
1. La curiosité scientifique est indispensable.
2. Une capacité à critiquer, approfondir, et transmettre l'état de l'art en recherche est requis. Une expérience de médiation scientifique est utile mais pas requise.
3. Une maitrise de l'anglais scientifique, à l'écrit comme à l'oral, est requise. La maitrise du français est utile mais non requise.
4. Des connaissances de base en traitement du signal, telles que la transformée de Fourier à court terme, sont requises. Une expérience en traitement du signal bioacoustique est utile mais non requise.
5. Une expérience en sciences des données, idéalement en traitement de l'audio ou de la parole, est requise. Une expérience en réseaux de neurones profonds est utile mais pas requise.
6. Une capacité à programmer en langage Python, à utiliser une ligne de commande, et à utiliser le contrôle de version (git). Des expériences en calcul embarqué, calcul intensif (type GPU), ou calcul parallèle sont utiles mais pas requises.

Le doctorant ou la doctorante sera membre du Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), une unité mixte de recherche dont les composantes sont : le CNRS, Nantes Université, l'École Centrale de Nantes, l'IMT Atlantique, et Inria. Voir : https://www.ls2n.fr/

Au LS2N, le doctorant ou la doctorante sera membre de l'équipe "Signal, Image et Son" (SIMS). Voir : https://sims.ls2n.fr/

Le doctorant ou de la doctorante s'inscrira à l'école doctorale "Sciences de l'ingénierie et des systèmes". Voir : https://ed-sis.doctorat-paysdelaloire.fr/

Le doctorant ou la doctorante travaillera sous le co-encadrement de Vincent Lostanlen et de Mathieu Lagrange, tous deux chargés de recherche au CNRS. Mathieu Lagrange étant habilité à diriger des recherches (HDR), c'est lui qui sera le directeur de thèse officiel.

Ce doctorat s'inscrit dans le réseau doctoral européen "Bioacoustic AI" : voir https://bioacousticai.eu
Le coordonnateur du réseau est Dan Stowell. Des réunions de réseau, ainsi que séjours de recherche encadrés par Pim van Gennip et Pavel Linhart, sont prévus au cours du doctorat.

Voici une liste de conférences et workshops pertinents pour présenter les résultats du doctorat : (par ordre alphabétique)
- EUSIPCO
- GRETSI
- IBAC
- ICCB
- IGU
- IEEE ICASSP
- IEEE MLSP
- IEEE WASPAA

Voici une liste de revues pertinentes pour présenter les résultats du doctorat : (par ordre alphabétique)
- EURASIP JASMP
- IEEE Sensors
- JASA
- Nature Sustainability
- Remote Sensing in Ecology and Conservation

Le doctorant ou la doctorante aura un bureau partagé avec un-e autre étudiant-e, sur le site de l'École Centrale de Nantes. Il ou elle aura accès à un ordinateur de travail ainsi que du matériel informatique. Il ou elle aura un accès à une infrastructure de calcul intensif, notamment GPU.

Contraintes et risques

[IMPORTANT] Cette thèse est soumise à une contrainte de mobilité dans le cadre du programme "Marie Sklodowska-Curie Actions" : le ou la candidat-e ne doit pas avoir résidé ou exercé son activité principale (travail, études, etc.) en France pendant plus de douze mois au cours des trois années précédant immédiatement la date limite de l'appel.

Cette thèse ne comporte pas de travail isolé, d'effort physique intense ni de manipulation de machines robotisées.

Cette thèse comporte une quantité importante de travail sur écran, d'où des risques professionnels bien répertoriés : principalement, troubles musculosquelettiques, lombalgies, fatigue visuelle, et stress. Face à ces risques, nous proposons d'agir sur l'aménagement du poste de travail, sur le choix du matériel et sur l'organisation du travail. Lire notamment : https://www.inrs.fr/risques/travail-ecran/ce-qu-il-faut-retenir.html

Le ou la doctorant-e ne sera pas exposé-e à des produits toxiques, à des pathogènes, au bruit, aux vibrations, aux rayonnemnents dangereux, ni à l'électricité à haute tension.

Il est attendu que le ou la doctorant-e parte en mission en France ou à l'international deux à trois fois par an. Les dates et destinations restent à négocier en fonction des contraintes personnelles du ou de la doctorant-e.

Les risques de chute, d'incendie ou d'électrocution sont faibles, et soumis à un contrôle par les assistants de prévention du laboratoire.

Informations complémentaires

https://bioacousticai.eu
https://cordis.europa.eu/project/id/101116715