Description du sujet de thèse

Bientôt, le développement de capteurs acoustiques intelligents et autonomes permettra de conduire des missions d'observation en écologie statistique s'étendant sur plusieurs années. Ces capteurs trouvent des applications vastes, particulièrement en éco-acoustique et en suivi de bruit en milieu urbain.

L'autonomisation de ces capteurs est basée sur une récolte d'énergie ambiante, solaire notamment, alimentant des supercondensateurs plutôt que des batteries traditionnelles, ce afin de minimiser le besoin de maintenance. Cette configuration peut mener à une intermittence dans la disponibilité de l'énergie. En conséquence, le système doit être capable de partitionner des tâches efficacement. Dans le cas des capteurs solaires, l'apport énergétique est contraint par le cycle jour–nuit.

Les capteurs envisagés doivent avoir la capacité de traiter des données localement en flux, dans le but de faciliter la transmission dans un réseau LPWAN et de réduire l'empreinte en mémoire des données acquises.

L'application phare de cette thèse est la classification automatique d'espèces d'oiseaux à partir de leur chant. La méthode employée sera un réseau de neurones profond embarqué sur le capteur éco-acoustique solaire.

Contexte de travail

Le doctorant ou la doctorante devra être titulaire d'un master en informatique, systèmes embarqués, 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 intensif (type GPU), ou calcul parallèle sont utiles mais pas requises.
7. Une capacité à programmer en langage C est requise. Une expérience sur cible embarquée (p. ex. microcontrôleurs, Raspberry Pi) est utile et pas requise.

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 deux équipes : "Signal, Image et Son" (SIMS) et "Systèmes Temps Réel" (STR). 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 Pierre-Emmanuel Hladik, Sébastien Faucou, et Vincent Lostanlen. Pierre-Emmanuel Hladik sera le directeur de thèse officiel.
Ce doctorat s'inscrit dans le projet ANR "Operating Within Limits" (OWL).

Voici une liste de conférences et workshops pertinents pour présenter les résultats du doctorat : (par ordre alphabétique)
- EUSIPCO
- GRETSI
- IEEE ICASSP
- IEEE Internet of Things
- IEEE WASPAA
- IEEE/ACM EMSOFT

Voici une liste de revues pertinentes pour présenter les résultats du doctorat : (par ordre alphabétique)
- EURASIP JASMP
- IEEE Sensors
- IEEE TPAMI
- Journal of System Architectures

Le doctorant ou la doctorante aura un bureau partagé 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 et calcul embarqué.

Contraintes et risques

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

Il est attendu que le doctorant ou la doctorante 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 le doctorant ou la doctorante.

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