Stage M2 : Krigeage pour la métamodélisation d'un modèle physique d’océan côtier avec entrées/sorties de type image

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Présentation INRAE

L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Environnement de travail, missions et activités

Vous serez accueilli.e au sein de l'unité de Mathématiques et Informatiques du centre Occitanie-Toulouse d'INRAE (MIAT, https://miat.inrae.fr/). Vous serez co-encadré.e par  Nathalie Peyrard (Unité MIAT, INRAE Toulouse), Ronan Trépos (unité MIAT, INRAE Toulouse) et Héloïse Muller (IFREMER Brest). 

Le stage peut débuter à partir de mars ou avril et pour une durée de 5 ou 6 mois.

Dans un contexte de changement global, il est essentiel de pouvoir modéliser les trajectoires des habitats biogéniques côtiers (tels que les herbiers marins, les récifs coralliens ou les mangroves) afin de prédire leur évolution sous l’influence des forçages environnementaux et anthropiques. Ces modèles sont indispensables pour anticiper les mesures de gestion, préserver les écosystèmes et simuler différents scénarios de changement. Parmi les méthodes développées pour modéliser ces écosystèmes, les modèles couplés physique–biologie occupent une place centrale. Ils permettent de représenter à la fois :

• l’environnement physique (courants, température, turbidité, hauteur d’eau),
• et la dynamique biologique des habitats biogéniques, influencée par ces forçages physiques et modifiant en retour cet environnement.

Par exemple, la présence d’un herbier ralentit les courants et améliore la clarté de l’eau, tandis qu’une température trop élevée peut provoquer sa disparition. Cependant, les modèles de la composante physique reposent sur la résolution d’équations différentielles aux dérivées partielles avec des pas de temps très courts, ce qui rend les simulations extrêmement coûteuses en calcul.

L’objectif du stage est de réduire le coût de calcul de ces modèles couplés en développant un métamodèle capable de représenter la composante physique et de fournir au modèle écologique (un réseau bayésien dynamique) des données environnementales synthétiques. Le site d’étude choisi est le bassin d’Arcachon, où des simulations de modèles couplés physique–biologie (modèle d’océan côtier et réseau bayésien dynamique de croissance des herbiers) sont déjà disponibles. 

Les spécificités du problème sont d’une part que les entrées et sorties du modèle physique sont des cartes et d’autre part que nous disposons de très peu de cartes d’entrées réelles pour l’apprentissage. Un premier stage a permis de développer une approche basée sur la réduction de dimension et l’augmentation de la base d’apprentissage, via la construction de deux Variational Auto-Encoder (VAE), un pour les cartes d’entrée et un pour les cartes de sorties. L’étape suivante, qui est l’objet du stage proposé, est de développer un métamodèle au niveau des versions encodées des cartes, ce qui permet du fait de leur petite dimension, d’envisager une approche de type krigeage par champ gaussien. Plusieurs solutions plus ou moins complexes sont envisageables : krigeage sur les paramètres de l’espace latent (moyenne, variance), krigeage sur les vecteurs latents eux-mêmes, prise en compte de corrélation entre les dimensions de l’espace latents, …. 

Les principales étapes du stage porteront sur :

• la compréhension de l’approche par couplage d’un modèle physique de la composante hydrodynamique et d’un réseau bayésien dynamique de la composante écologique
• une bibliographie sur le krigeage et les champs gaussiens
• la compréhension et prise en main des deux VAE déjà construits pour la réduction de dimension des entrées/sorties et la génération de nouvelles cartes d’entrée
• l'identification des méthodes les plus pertinentes pour l’application du stage
• l'implémentation d’une ou deux de ces méthodes
• le test de leurs performances en termes de précision des prédictions, temps de calcul (apprentissage et prédiction), facilité de paramétrage et robustesse.

Formations et compétences recherchées

Formation en statistique, compétences en programmation python.

Votre qualité de vie à INRAE

En rejoignant INRAE, vous bénéficiez (selon le type de contrat et sa durée) :

- jusqu'à 30 jours de congés + 15 RTT par an (pour un temps plein)
- de dispositifs de développement des compétences : formation, conseil en orientation professionnelle ;
- de la prise en charge à 50 % de votre cotisation à la complémentaire santé collective ;
- d'un soutien à la parentalité : CESU garde d'enfants, prestations pour les loisirs ;
- d'un accompagnement social : conseil et écoute, aides et prêts sociaux ;
- de prestations vacances et loisirs : chèque-vacances, hébergements à tarif préférentiel ;
- d'activités sportives et culturelles ;
- d'une restauration collective.

Modalités pour postuler

Merci d'envoyer votre candidature, avec un CV, une lettre de motivation et les relevés de notes de Licence et Master ou d’École d’ingénieur à  nathalie.peyrard@inrae.fr, ronan.trepos@inrae.fr  et heloise.muller@ifremer.fr