Chercheur(se) en géosciences h/f

Mission

La connaissance de la sismicité historique (avant ) est un élément essentiel pour évaluer l'aléa sismique dans une zone à sismicité faible à modérée comme la France. Cette sismicité est connue au travers des témoignages contenus dans les archives, convertis en intensité décrite par une échelle d'intensité macrosismique. Cette donnée d'intensité est encore collectée de nos jours, permettant la calibration de modèles reliant intensité et magnitude. Ces modèles sont ensuite appliqués aux données d'intensité des séismes historiques pour en estimer la magnitude. La calibration est effectuée par des méthodes de régression linéaires ou d'inversion non-linéaire. De plus en plus d'outils d'IA sont développés dans le domaine de la sismologie, mais aucun pour construire des catalogues des séismes historiques. Parallèlement, aujourd'hui, de nombreuses données d'intensité sont collectées et disponibles en Europe, rendant possible l'entrainement d'outils d'IA pour estimer la magnitude des séismes historiques. La question qui se pose est l'apport de ces techniques d'IA par rapport aux méthodes classiques déployées aujourd'hui.
Les objectifs de cette thèse sont donc de développer un outil d'IA pour l'estimation de la magnitude et la localisation des séismes à partir des données d'intensité et de comparer celui-ci aux outils et méthodes classiques utilisées aujourd'hui. Il s'agit donc également de développer une méthodologie de comparaison d'outils différents ayant les mêmes objectifs.
La thèse se divise en trois parties principales : collecte des données, développement de l'outil d'IA et comparaison de l'outil d'IA avec les méthodes classiques
L'entrainement d'outil IA nécessite un nombre important de données, la première étape donc la collecte de données à l'échelle de l'Europe. Puis ces données devront être mises en forme afin de répondre de manière optimum au problème donné et à l'architecture de l'outil d'IA choisi. (Oct. à avril-mai ).
Plusieurs architectures de l'outil d'IA seront testées et comparées entre elles (juin -Oct.), afin de savoir quelle est la meilleure pour la problématique abordée, aucun outil d'IA ayant été développé à ce jour pour l'estimation de la magnitude à partir des données d'intensité. Les différentes architectures seront tirées de la littérature (e.g. Mousavi and Beroza, Zhang at al., Hourcade et al. ).
Enfin, l'outil d'IA développé sera comparé a minima à deux méthodes classiquement utilisées par la communauté scientifique (Gasperini et al.,, Provost and Scotti ) pour localiser et estimer la magnitude de séismes historiques (Nov. ).

Profil recherché

Diplômé de master 2 ou d'école d'ingénieur en géosciences ayant suivi des cours sur l'IA lors de leur parcours
Ou
Diplômé de master 2 ou d'école d'ingénieur en mathématiques, Data Science ou sciences informatiques avec une forte appétence/curiosité pour les sciences de la Terre


Télétravail

Régulier

Diversité

La diversité est une des composantes de la politique RSE, RH et Qualité de Vie au Travail à lASNR. Nous accordons la même considération à toutes les candidatures, sans discrimination, pour inclure tous les talents.

Quelles que soient les différences, nous souhaitons attirer, intégrer et fidéliser nos candidats et nos collaborateurs au sein dun environnement de travail inclusif.

LASNR conduit une politique active depuis de nombreuses années en faveur de l'égalité des chances au travail et l'emploi des personnes handicapées. Si vous êtes en situation de handicap, n'hésitez pas à nous faire part de vos éventuels besoins spécifiques afin que nous puissions les prendre en compte.

Localisation du poste

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Europe, France, Ile-de-France, Hauts-de-Seine