Description du sujet de thèse

Calage de modèle en grande dimension avec des méthodes d'apprentissage automatique pour aider à la gestion durable des pêches.
Le projet est motivé par la nécessité de disposer d’outils opérationnels d’aide à la décision pour enrayer le déclin de la biodiversité marine causé par la surpêche. A ce jour il n’existe pas de méthode rigoureuse pour le calage en grande dimension des modèles de gestion des pêches.
La thèse (bourse et environnement) est financée par l’Institut Mathématiques Pour la Terre (IMPT). La thèse aura pour objectifs de 1) Développer une méthode générique de calage de modèles complexes, 2) la diffuser sous forme de code libre et 3) proposer une application concrète pour l'aide à la décision avec le modèle ISIS-Fish.
L'objectif de cette thèse est de proposer une approche innovante pour améliorer le calage en grande dimension des modèles de gestion des pêches. Il est motivé par la nécessité de disposer d’outils opérationnels d’aide à la décision pour enrayer le déclin de la biodiversité marine causé par la surpêche. L'accent est mis sur l'innovation méthodologique en explorant des techniques avancées de réduction de dimension comme les auto-encodeurs variationnels, intégrant de la quantification des incertitudes essentielle pour évaluer la fiabilité des modèles et en optimisant cette réduction pour le calage. Les objectifs opérationnels sont 1) de développer une méthode générique de calage applicable à des modèles complexes présentant de la grande dimension dans ses entrées(paramètres à caler)-sorties(variables décisionnelles), 2) de la diffuser sous forme de code libre et 3) de valider ces développements sur une application concrète pour l'aide à la décision avec le modèle ISIS-Fish recalibré pour simuler des scénarios de gestion des pêches. La valorisation des résultats se fera via des publications scientifiques et la diffusion auprès des décideurs.
Les axes de travail seront
Axe 1 : Appropriation de l'état de l'art des méthodes de calage en grande dimension et prise en main du modèle ISIS-Fish.
Axe 2 : Généricité de l'approche applicable à d'autres modèles ayant des paramètres à caler en grande dimension. Diffusion de la méthode sous forme d'un code libre et documenté.
Axe 3 : Validation de la nouvelle méthode de calage sur ISIS-Fish et études de scénarios de gestion des pêches.
Le candidat / la candidate devra présenter un cursus académique en statistiques ou mathématiques appliquées ayant un fort intérêt pour les applications en sciences de l'environnement. Il / Elle devra comprendre ou avoir expérimenté les approches de modélisation mécaniste, les méthodes statistiques classiquement utilisées pour l’exploration de ces modèles (Analyse de sensibilité et calibration) et les outils informatiques tel que R, github,… Une bonne maîtrise de l’anglais est indispensable. Un attrait pour l’halieutique sera un plus.

Contexte de travail

La personne recrutée intégrera l'UMR MARBEC. L'Unité Mixte de Recherche (UMR) MARBEC, MARine Biodiversity, Exploitation and Conservation, a été créée le 1er janvier 2015. Ses autorités de tutelle sont l’IRD, l’Ifremer, l’Université de Montpellier et le CNRS. MARBEC est l’un des plus importants laboratoires travaillant sur la biodiversité marine et ses usages en France avec environ 300 agents, dont 90 chercheurs et enseignants-chercheurs. L’unité est implantée à Sète, Montpellier et Palavas-les-flots, ainsi que dans l’océan Indien, en Asie, en Afrique et en Amérique du Sud. Elle étudie la biodiversité marine des écosystèmes lagunaires, côtiers et hauturiers, principalement méditerranéens et tropicaux. Ses recherches portent sur différents niveaux d’intégration, des aspects moléculaires, individuels, populationnels et communautaires, aux usages de cette biodiversité par l’Homme.
Conditions scientifiques matérielles:
Le travail s'effectuera essentiellement à Sète, en accueil au sein de l’UMR MARBEC à la station Ifremer de Sète. Des missions régulières à Paris-Saclay seront réalisées pour le travail avec Pierre Barbillon, Maitre de conférence et co-encadrant à AgroParisTech. L'encadrant et le co-encadrant disposent des compétences techniques pour réaliser les objectifs du projet, compétences qui seront transmises à la personne recrutée.
-Conditions financières:
La thèse (bourse et environnement) est financée par l’Institut Mathématiques Pour la Terre (IMPT). Ce financement prendra en charge les déplacements de la personne recrutée pour aller à Paris. En tant que membre de l'UMR MARBEC, il / elle disposera d'un montant personnel de 1500€ pour 3 ans qu'il / elle pourra utiliser dans le cadre de son activité (frais de congrès, de formation spécifique, etc ).
Ce projet fera principalement l'objet d'une thèse sous le co-encadrement de Pierre Barbillon et Stéphanie Mahévas. Le doctorant ou la doctorant sera accueilli / accueillie à AgroParisTech, UMR MIA Paris-Saclay et à Ifremer Sete UMR MARBEC.
Pour satisfaire à une gestion éco-responsable de ce projet, nous nous engageons à réaliser nos missions en train, à privilégier la visio-conférence, à la participation à une conférence internationale en Europe accessible en train et à raisonner l'usage des super-calculateurs en étant vigilants au nombre de lancements des codes de calcul et de sauvegardes des sorties du modèle.
La personne recrutée disposera d’un ordinateur, d’un accès au supercalculateur DATARMOR de l’IFREMER, d’un bureau et du matériel nécessaire pour réaliser ses travaux.
Ce projet sera partie intégrante des réflexions et travaux menés dans le cadre de deux réseaux de recherche nationaux, le réseau INRAE Mexico (https://reseau-mexico.fr/) et le réseau thématique RT-UQ (https://uq.math.cnrs.fr/). La dimension générique de la démarche plus particulièrement mise en avant dans l'axe 2 du projet aura des retombées directes dans la communauté des ces 2 réseaux.
Possibilité d'encadrement de stagiaires.

Contraintes et risques

Pas de risque identifié