Dans le cadre d’un projet européen INTERREG dédié au suivi des populations de pollinisateurs dans les espaces verts de neuf pays. Le projet mobilise des approches combinant intelligence artificielle, analyse de données massives et capteurs pour contribuer à la préservation de la biodiversité dans un contexte d’urbanisation et de changements environnementaux.
La mission principale sera de développer des outils d’IA permettant d’améliorer l’identification des pollinisateurs et de prédire leur abondance et leur répartition dans le temps et l’espace, sur la base des données collectées (observations terrain et dispositifs visuels).
Le Doctorant en informatique aura pour objectifs de:
* Développer des modèles pour détecter et identifier les espèces à partir de données visuelles (images, vidéos) issues de transect walks et de caméras installées sur le terrain.
* Proposer des modèles prédictifs spatio-temporels (ex : réseaux de convolution graphique, LSTM) pour estimer l’évolution des populations de pollinisateurs.
* Valider les approches sur des jeux de données réels issus de différents écosystèmes (prairies, zones urbaines, etc.).
Vous serez au cœur de défis passionnants :
* Acquisition et qualité des données
* Modélisation et analyse des données
* Défis liés aux modèles d’Intelligence Artificielle (IA)
* Prédiction et applications
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