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Chaire de Professeur Junior : Machine Learning Appliquée Aux Sciences Marines

Stratégie d’établissement

La création de l’Institut des Sciences de la Mer et du Littoral (ISML), résulte d’une dynamique menée par l’ULCO depuis plusieurs années sur la thématique mer et littoral. Cette dynamique a permis de mettre en place plusieurs projets d’excellence structurant la recherche, la formation et la valorisation dans les HdF autour des thématiques phares des sciences de la mer. On peut citer, parmi d’autres, la structure fédérative de recherche SFR - campus de la mer (ULCO, ULille, IFREMER, ANSES, NAUSICA, etc), les CPER MARCO (2015 – 2020 : 6,6 M€) et IDEAL (2021 -2027 : 6,59 M€, et l’EUR IFSEA (2020). Le développement des sciences marines est donc l’une des priorités fortes de l’ULCO. La chaire de recherche proposée s’intègrera pleinement dans cette dynamique et favorisera les relations transdisciplinaires entre les différentes acteurs scientifiques et sociétaux autour des thématiques des sciences de la mer.

Stratégie du laboratoire d’accueil

Le Laboratoire d'Océanologie et de Géosciences (LOG), UMR CNRS/ULCO/ULille/IRD, vise de plus en plus à fédérer son activité de recherche à travers des projets de recherche interdisciplinaires qui ont le potentiel de répondre aux questions fondamentales liées à la durabilité des écosystèmes côtiers face aux facteurs de stress à la fois climatiques et anthropiques. Le laboratoire est hautement interdisciplinaire, permettant ainsi de répondre au mieux à ces questions scientifiques et sociétales. Le nombre croissant de données 1nécessaires à l’étude des milieux côtiers, aussi bien en volume qu’en type de données (biologique, physique, chimique, ...) nécessite le développement et l’utilisation de méthode adaptées à ces milieux complexes. Une chaire de professeur junior sur les méthodes en intelligence artificielle appliquées aux questions environnementales permettra d’aborder au mieux ces problèmes complexes nécessitant l’utilisation de données multidisciplinaires.

Ce poste s’inscrira dans le cadre des recherches développées au sein des équipes 1, 2, 3, et 4 du LOG, en particulier autour des données acquises à partir de l’observation satellite, de la cytométrie en flux, et en biologie moléculaire, différentes thématiques de recherche qui s’inscrivent au sein des préoccupation du CPER IDEAL. Cette chaire permettra de monter des projets d’envergure (ERC, etc) en collaboration avec différents partenaires nationaux et internationaux, mais aussi au sein de l’ULCO avec d’autres laboratoires.

Projet scientifique

La combinaison d'une multitude de sources de données, d'une puissance de calcul accrue et des progrès récents de la modélisation statistique et de l'apprentissage automatique offrent de nouvelles opportunités passionnantes pour élargir nos connaissances sur le système Terre à partir de données multiples. Au cours de la dernière décennie, les méthodes d'apprentissage automatique (Machine Learning- ML) ont commencé à permettre l'étude "intelligente" de tels ensembles de données multi-dimensionnelles. ML est devenu une approche universelle de l’inversion et de la classification en géosciences et des problèmes de détection de changements et d'anomalies, se prêtant tout à fait à l’étude de l’évolution des systèmes côtiers et hauturiers océaniques. Le candidat devra croiser son expertise en ML et en sciences océanologiques pour permettre l'extraction d'information pertinentes à partir d'un énorme ensemble de données variées combinées à des connaissances physiques et biologiques bien développées. Le candidat cherchera à exploiter des structures complexes de données spatiales et temporelles provenant des capteurs de couleur de l’océan, des données in-situ de campagnes de mesure et de laboratoire, pour résoudre des problématiques en sciences océanologiques.

Projet d’enseignement

Le candidat devra développer un projet d’enseignement mettant en œuvre des techniques de ML appliquées aux sciences de la mer dans le cadre de l’EUR IFSEA. Cela permettra de donner une double compétence aux étudiants. Le candidat sera impliqué dans le master Ecologie Marine et Halieutique et devra adapter ses enseignements en ML à un public hétérogène. Le but est d’avoir aussi des spécialistes de ML que des utilisateurs capables d’extraire des informations pertinentes. La double compétence permettra aux étudiants de s’intégrer dans des bureaux d’études, des SSII et dans la R&D publique et privée. Ce profil de double compétence est vivement recherché.

Diffusion scientifique

La diffusion scientifique se fera à travers :

  • Des publications scientifiques dans des revues à fort facteur d’impact
  • Par des communications à des conférences internationales de haut niveau
  • Par le développement de collaborations nationales et internationales

Science ouverte

Le projet s’inscrit pleinement dans une démarche de science ouverte, tant il s’intègre naturellement dans la démarche de science participative développée par le Laboratoire d’Océanologie et de Géoscience à l’échelle du littoral des hauts-de-France, en particulier en partenariat avec Nausicaa, le Parc Naturel Marin des Caps et Marais d’Opale et le partenariat avec différents artistes, notamment international Nicolas Floc’h avec qui le LOG collabore depuis plus de 5 ans. De plus, les publications seront mises en accès ouvert via des archives ouvertes telles que HAL, et les jeux de données seront publiés et rendus public.

Science et société

Le LOG entretien depuis plusieurs années des collaborations avec le Parc Naturel Marin des Estuaires Picards et de la Mer d'Opale et avec le centre National de la Mer Nausicaa. Ces structures possèdent les compétences et les moyens pour la communication vers le grand public, à l'échelle locale et nationale, voire au-delà (environ 850 000 visiteurs par an à Nausicaa dont près d'un quart d'étrangers). Les opérations de diffusion seront donc faites-en collaboration avec ces structures et discutées en amont de la mise en place du projet. Le LOG participe par ailleurs régulièrement à des opérations de sensibilisation/vulgarisation auprès des scolaires de la Côte d'Opale (écoles maternelles, primaires, collèges, lycées) via un réseau maintenant bien établi (notamment les Aires Marines Éducatives, sous l'égide de Nausicaa). Enfin, le Laboratoire est régulièrement impliqué dans des opérations récurrentes de communication vers le grand public, comme les fêtes de la Mer (Boulogne/Mer) et les fêtes de la Sciences (Wimereux/Lille).

3 Indicateurs

Les différents indicateurs suivants seront utilisés au cours du projet. Il est à noter que ceux-ci peuvent évoluer jusqu’à la date de la signature de la convention :

  1. Publications dans des revues internationales de haut niveau
  2. Plusieurs thèses initiées
  3. Dépôts de projets à des appels d’offre nationaux et internationaux
  4. Mise en place ou intégration d’un réseau de recherche sur la thématique (avec communications associées)
  5. Développement de cours de master sur la thématique

Modalites de la mise en situation professionnelle

  • 40 minutes de présentation
    •   5 minutes de présentation générale
    • 20 minutes sur la recherche incluant l’insertion du projet de recherche au LOG
    • 15 minutes décrivant l’expérience d’enseignement et les enseignements proposés pour les formations ULCO et liés à l’utilisation du «Machine Learning» pour l’océanographie, incluant la présentation du programme d’un cours type niveau Master).
  • 20 minutes de questions