Doctorant F/H Doctorant(e) en intelligence artificielle scientifique et modélisation spatio-temporelle de la biodiversité

Doctorant F/H Doctorant(e) en intelligence artificielle scientifique et modélisation spatio-temporelle de la biodiversité Download job offer in PDF format The offer description be low is in French Contract type : Fixed-term contract Level of qualifications required : Graduate degree or equivalent Fonction : PhD Position About the research centre or Inria department L’Inria est l’Institut national de recherche en sciences du numérique, dont le centre Inria d’Université Côte d’Azur fait partie. Avec une forte expertise en informatique et mathématiques appliquées, les projets de recherche du centre Inria d’Université Côte d’Azur touchent toutes les dimensions des sciences et technologies du numérique, et génèrent de l’innovation. Implanté principalement à Sophia Antipolis, mais également à Nice ou Montpellier, il regroupe 47 équipes de recherche et neuf services d’appui. Il est présent dans les domaines de l’intelligence artificielle, la science des données, la sécurité des systèmes informatiques, la robotique, l’ingénierie de réseaux, la prévention des risques naturels, la transition écologique, la biologie numérique, les neurosciences computationnelles, les données de santé… Le Centre Inria d’Université Côte d’Azur est un acteur majeur en termes d'excellence scientifique par les résultats obtenus et les collaborations tant au niveau européen qu'international. Context Cette thèse s'inscrit dans le cadre du PEPR DynaBiod, qui vise à faire progresser la compréhension et la modélisation des dynamiques de la biodiversité, notamment en mobilisant les avancées récentes de l'intelligence artificielle et de la modélisation mathématique. Le projet sera mené à Montpellier, dans un environnement de recherche interdisciplinaire associant Inria et des équipes spécialisées en intelligence artificielle, écologie quantitative et modélisation des systèmes dynamiques. Il bénéficiera de la complémentarité des compétences des encadrants, ainsi que de l'écosystème scientifique développé autour de Pl@ntNet et de l'IA pour la biodiversité. Le doctorant ou la doctorante contribuera à un programme de recherche ambitieux, à l'interface entre apprentissage profond, modélisation mécaniste et écologie. Le poste offre l'opportunité de développer des méthodes originales, notamment autour des Process-Informed Neural Networks (PINNs), et de les confronter à des données écologiques réelles, dans un contexte de collaborations interdisciplinaires. Assignment L'objectif de cette thèse est de développer de nouvelles approches d'intelligence artificielle permettant de mieux comprendre et prédire la dynamique spatio-temporelle des communautés végétales. Les travaux exploreront notamment le potentiel des Process-Informed Neural Networks (PINNs) pour combiner apprentissage à partir de données et connaissances issues de l'écologie théorique. L'ambition est de dépasser les limites des approches purement corrélatives en intégrant des contraintes et des processus écologiques dans les modèles d'apprentissage. Un enjeu central sera d'identifier les formulations mathématiques et les architectures d'apprentissage les plus adaptées à la dynamique des communautés végétales, puis d'étudier leur capacité à inférer des processus et paramètres écologiques à partir d'observations spatiales et temporelles incomplètes, hétérogènes et bruitées. Main activities • Étudier l'état de l'art en modélisation dynamique des systèmes écologiques, en Scientific Machine Learning et en PINNs. • Explorer différentes formulations mathématiques des dynamiques écologiques et leur intégration dans des architectures d'apprentissage profond. • Concevoir et développer des approches fondées sur les PINNs et, si pertinent, d'autres méthodes hybrides combinant modèles mécanistes et apprentissage automatique. • Étudier l'inférence de paramètres écologiques et la reconstruction de dynamiques spatio-temporelles à partir d'observations partielles. • Développer des outils de simulation et d'évaluation sur des données synthétiques et réelles (inventaires de végétation, données environnementales, télédétection). • Évaluer la robustesse, la généralisation et la pertinence écologique des modèles proposés. • Publier les résultats dans des conférences et revues scientifiques internationales et contribuer à leur diffusion en logiciel libre. Skills Formation : • Master 2 ou diplôme d'ingénieur en informatique, intelligence artificielle, mathématiques appliquées ou discipline équivalente. Compétences attendues : • Bonnes connaissances en apprentissage automatique, optimisation numérique et/ou modélisation mathématique. • Solides compétences en programmation scientifique (Python). • Capacité à concevoir et évaluer des méthodes numériques. • Autonomie, rigueur scientifique et goût pour la recherche. • Bonne maîtrise de l'anglais scientifique. Compétences appréciées : • Connaissances en écologie quantitative, données spatiales ou télédétection. • Expérience en apprentissage profond (PyTorch, JAX ou équivalent). • Connaissances en équations différentielles, systèmes dynamiques ou PINNs. • Expérience en simulation numérique et en inférence de paramètres. Benefits package • Restauration subventionnée • Transports publics remboursés partiellement • Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement) • Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail • Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.) • Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria) • Accès à la formation professionnelle • Sécurité sociale Remuneration Rémunération brute mensuelle : 2300€ Apply for this position Share • Facebook • Linkedin • Twitter • Email General Information • Theme/Domain : Earth, Environmental and Energy Sciences Biologie et santé, Sciences de la vie et de la terre (BAP A) • Town/city : Montpellier • Inria Center : Centre Inria d'Université Côte d'Azur • Starting date : 2027-02-01 • Duration of contract : 3 years • Deadline to apply : 2026-11-13 Warning : you must enter your e-mail address in order to save your application to Inria. Applications must be submitted online on the Inria website. Processing of applications sent from other channels is not guaranteed. Instruction to apply Defence Security : This position is likely to be situated in a restricted area (ZRR), as defined in Decree No. 2011-1425 relating to the protection of national scientific and technical potential (PPST).Authorisation to enter an area is granted by the director of the unit, following a favourable Ministerial decision, as defined in the decree of 3 July 2012 relating to the PPST. An unfavourable Ministerial decision in respect of a position situated in a ZRR would result in the cancellation of the appointment. Recruitment Policy : As part of its diversity policy, all Inria positions are accessible to people with disabilities. Contacts • Inria Team : IROKO • PhD Supervisor : Joly Alexis / Alexis.Joly@inria.fr The keys to success Nous recherchons une personne curieuse, créative et motivée par la recherche interdisciplinaire, souhaitant développer de nouvelles méthodes d'intelligence artificielle pour répondre à des questions fondamentales en écologie. Le sujet se situe à l'interface entre apprentissage profond, modélisation mathématique et sciences de l'environnement. Une bonne capacité d'abstraction, un goût pour la modélisation et l'expérimentation ainsi qu'un intérêt pour les problématiques de biodiversité seront particulièrement appréciés. Nous recherchons une personne curieuse, créative et motivée par la recherche interdisciplinaire, souhaitant développer de nouvelles méthodes d'intelligence artificielle pour répondre à des questions fondamentales en écologie. Le sujet se situe à l'interface entre apprentissage profond, modélisation mathématique et sciences de l'environnement. Une bonne capacité d'abstraction, un goût pour la modélisation et l'expérimentation ainsi qu'un intérêt pour les problématiques de biodiversité seront particulièrement appréciés. About Inria Inria, the French national institute for research in digital science and technology, supports the French government in national research and innovation strategies in the digital field, acting as Digital Programs Agency. Inria leads over 300 research and innovation projects with its 3,500 scientists, engineers, and support staff, in partnership with universities and the digital ecosystem (businesses, entrepreneurs, and public stakeholders). Together, we explore strategic fields such as artificial intelligence, cybersecurity, quantum computing, cloud technologies, digital transformation in healthcare, digital twins, and digital technologies for defence. We develop practical solutions such as software, tech startups, partnerships with national companies, and cutting-edge training programmes. Our goal is to drive scientific, technological, and industrial excellence to ensure France’s digital sovereignty.