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Disc: "surveillance intelligente des zoonoses: intégration de l’intelligence artificielle et des données multicanaux pour la détection précoce dans les antilles

Besançon
FEMTO-ST
Publiée le 24 juin
Description de l'offre

Descriptif de la thèse :
Les Antilles françaises, comprenant la Martinique et la Guadeloupe, font face à des défis uniques en matière d'élevage de volailles, notamment en ce qui concerne la gestion des maladies zoonotiques telles que la grippe aviaire. Le climat tropical de ces îles, caractérisé par une forte humidité, des températures élevées et des précipitations saisonnières, favorise la survie et la transmission rapide des agents pathogènes. Cette situation est aggravée par l'isolement géographique des Antilles, limitant l'échange de connaissances et de ressources avec les régions continentales et retardant les réponses aux menaces émergentes. De plus, la diversité des systèmes d'élevage, allant des petites exploitations familiales aux grandes opérations intensives, complique la mise en œuvre de mesures de biosécurité standardisées. Le projet TALEDZ (Typologie des Élevages des Antilles et Détection Précoce des Zoonoses) vise à renforcer la détection précoce, la surveillance et la gestion des maladies zoonotiques, en particulier la grippe aviaire, au sein des systèmes avicoles des Antilles. Compte tenu des risques accrus de transmission virale par les oiseaux migrateurs, TALEDZ se concentre sur le développement d'un
cadre intégré et spécifique à la région, visant à anticiper et à contrôler les épidémies avant qu'elles ne dégénèrent en crises généralisées.
Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet TALEDZ (Typologie des Élevages des Antilles et Détection Précoce des Zoonoses), soutenu par le PEPR PREZODE. Le WP5 du projet vise à développer une plateforme intelligente de surveillance en temps réel des zoonoses, en intégrant des données issues de la génomique, des réseaux sociaux, de la presse locale et de capteurs déployés sur les fermes.

Le ou la doctorant(e) contribuera à :
- Développer des algorithmes de NLP (LLM) pour détecter des signaux faibles de maladies dans la presse, réseaux sociaux et PubMed.
- Automatiser la collecte et l’analyse de données génomiques (H5N1) avec les API de NCBI/GISAID.
- Concevoir une plateforme web temps réel multi-sources pour l’alerte des autorités sanitaires.
- Participer à la validation terrain avec les partenaires antillais.

Dossier à envoyer pour le 10 juin 2025
Début du contrat : 1er Octobre 2025
Salaire mensuel brut : 2200€ (à partir du 1er janvier 2026 : 2300€ brut)

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