2019-01269 - Doctorant F/H Vers une théorie et une implémentation algorithmique cohérentes des modèles statistiques de changement d'usage des sols [PHD Campaign 2019 - Campagne Doctorants Grenoble Rhône-Alpes]
The offer description below is in French

Contract type : Public service fixed-term contract

Level of qualifications required : Graduate degree or equivalent

Fonction : PhD Position

About the research centre or Inria department

Le centre de recherche Inria Grenoble Rhône-Alpes regroupe un peu moins de 800 personnes réparties au sein de 35 équipes de recherche et 9 services support à la recherche.

Ses effectifs sont distribués sur 5 campus à Grenoble et à Lyon, en lien étroit avec les laboratoires et les établissements de recherche et d'enseignement supérieur de Grenoble et Lyon, mais aussi avec les acteurs économiques de ces territoires.

Présent dans les domaines du logiciel, du calcul haute performance, de l'internet des objets, de l'image et des données, mais aussi de la simulation en océanographie et en biologie, il participe au meilleur niveau à la vie scientifique internationale par les résultats obtenus et les collaborations tant en Europe que dans le reste du monde.

Context

Contexte

Les changements d’usage et de couverture des sols sont un des principaux moteurs des changements globaux. A ce titre, ils sont fréquemment modélisés dans les sciences de l’environnement dans l’objectif d’une part d’évaluer leurs impacts sur les écosystèmes ou leur contribution au changement climatique, et d’autre part d’informer les décideurs publics de la planification territoriale sur les impacts potentiels des politiques d’aménagement du territoire. Ces modèles sont mobilisés sur des territoires allant de l’entité paysagère jusqu’aux dimensions continentales, à des degrés divers de résolution spatiale, et sur un horizon de temps de quelques dizaines d’années au plus.

Plusieurs stratégies de modélisation sont disponibles à cet effet. L’une des plus courantes repose sur une approche statistique du problème. Les changements passés sont décrits de façon probabiliste, en corrélant les changements observés avec différentes caractéristiques géographiques et/ou socio-économiques des territoires considérés, d’une façon spatialement explicite, et les changements sont alloués dans le futur de façon statistique sur la base de ces corrélations en fonction de scénarios globaux d’évolution du territoire. En pratique, plusieurs logiciels implémentent des stratégies de ce type.

Il est bien connu dans la littérature spécialisée que ces logiciels donnent des résultats différents et quelquefois incohérents sur un même problème à partir d’un même jeu de données, alors que la fiabilité des résultats obtenus est critique tant sur le plan scientifique que pour l’aide à la décision publique. Toutefois, pour l’instant, l’origine de ces différences de comportement n’est pas identifiée, pour deux raisons principales : i/ les choix de modélisation implémentés dans ces logiciels sont différents au niveau même de la théorie des probabilités, et ne sont pas toujours explicités dans la littérature ou la documentation de ces logiciels ; ii/ selon toute vraisemblance, les concepteurs de ces logiciels ne disposent pas d’une compétence suffisante en théorie des probabilités pour définir des stratégies de modélisation conceptuellement satisfaisantes tout en conservant un haut niveau de simplicité d’implémentation et de souplesse d’utilisation.

 

 

 

Assignment

Missions :

En pratique, les principaux résultats théoriques nécessaires à la réalisation de ce travail ont déjà été obtenus sur ces quatre points par l’un des encadrants (Pierre-Yves Longaretti). Le travail du doctorant consistera à les systématiser et à développer des stratégies d’implémentation numérique adaptées, ainsi que des démonstrations de principe dans des cas concrets. Il ne s’agit pas d’élaborer un nouveau logiciel de changement d’usage des sols — tâche qui excéderait très largement le cadre d’une thèse — mais de mettre en évidence théoriquement et numériquement où les principaux logiciels existant introduisent des erreurs soit conceptuelles, soit d’implémentation, en vue de l’appropriation de ces résultats par les concepteurs desdits logiciels.

Ce travail de thèse vise directement l’un des principaux verrous théoriques et pratiques de la modélisation de changement d’usage des sols. L’intérêt potentiel de ce travail pour les communautés concernées est considérable (écologie et géographie quantitative, principalement) du fait de l’usage généralisé de ce genre de modélisation en sciences de l’environnement.

Pour une meilleure connaissance du sujet de recherche proposé :

Un état de l'art, une bibliographie et des références scientifiques sont disponibles par demande directe auprès de Pierre-Yves Longaretti (pierre-yves.longaretti@inria.fr)

Collaborations et responsabilités :

Le travail de thèse proposé impliquera des échanges avec les concepteurs et développeurs des principales plateformes logicielles de modélisation de changements d'usage des sols, notamment LCM (Clark Labs, Massachussets, Etats-Unis) et Dinamica EGO (Centre de Télédétection, Université Fédérale de Minas Gerais, Brésil).

A terme, des déplacements sur place seront nécessaires. Les financements de ces déplacements seront obtenus en cours de thèse.

Main activities

Principales activités :

  • Poursuivre l'élaboration d'un cadre générique en théorie des probabilités qui définisse, sur le plan des principes, la formulation la plus cohérente et satisfaisante de l'approche statistique dans la modélisation des changements d'usage des sols
  • Poursuivre la définition de différents niveaux d’approximation permettant des implémentations plus ou moins complexes de ce cadre, de façon contrôlée et testable
  • Illustrer les erreurs théoriques et méthodologiques présentes dans les logiciels existants sur des cas d’étude réels (ces erreurs ont déjà été identifiées par l'un des encadrants)
  • Implémenter une méthode alternative correcte déjà partiellement développée, en évaluant sa pertinence et son efficacité sur des exemples variés. Il s'agira de montrer notamment en quoi cette alternative est plus performante que les méthodes existantes, tant sur le plan théorique que sur le plan pratique

Skills

Compétences techniques et niveau requis :

  • Une formation en probabilités et statistiques est un pré-requis pour ce travail de thèse.
  • Programmation: pratique antérieure sur la base d'un langage interprété moderne (Matlab, Python, Julia, etc)  au niveau ingénieur de grande école, ou mastère de l'université.

Langues :

Anglais, niveau intermédiaire.

Compétences relationnelles :

  • Travail en petit groupe
  • Capacité à initier un contact avec d'autres scientifiques
  • Capacité à présenter son travail en séminaire ou en colloque

Compétences additionnelles appréciées :

  • Esprit d'initiative
  • Indépendance sur les aspects numériques du projet de thèse

Benefits package

  • Restauration subventionnée
  • Transports publics remboursés partiellement
  • Sécurité sociale
  • Congés payés
  • Aménagement du temps de travail
  • Installations sportives

Remuneration

1982€ brut (1ère et 2ème année); 2085€ 3ème année hors impôt.