Offre en lien avec l’Action/le Réseau : MACLEAN/– — –

Laboratoire/Entreprise : IMBE Aix-Marseille University (Marseille, Campus S
Durée : 5 à 6 mois
Contact : laure.berti@ird.fr
Date limite de publication : 2022-12-31

Contexte :

Le stage se définit dans le cadre d’une collaboration entre l’IMBE (https://www.imbe.fr/), ESPACE-DEV (https://www.espace-dev.fr/) et l’Université Fédérale de Paraíba – Campus IV (https://www.biodiversidade.info/rafael-raimundo/index.php).

Le ou la candidat.e retenu travaillera sur des approches de modélisation pour découvrir des voies alternatives de transition durable en agroécologie pour les paysages du Nord-Est brésilien.

En particulier, le travail portera sur l’élaboration de modèles informatiques pour comprendre et faire des inférences et des prédictions sur les menaces à la biodiversité et les vulnérabilités sociales afin de (i) proposer des stratégies pour favoriser le développement de systèmes agroécologiques durables combinant conservation de la biodiversité et inclusion sociale, et (ii) fournir des recommandations pour des solutions adaptatives et une gouvernance face à la crise de la biodiversité et au changement climatique.

Sujet :
Le travail consiste en 4 objectifs :

1) Recueillir toutes les données déjà disponibles (identifiées en amont du stage par les équipes encadrantes) pour cartographier les services écosystémiques et d’autres indicateurs socio-économiques liés à l’état des agroécosystèmes dans le Nord-Est brésilien, à l’échelle régionale, et plus précisément dans l’état de Paraíba où un corridor agroécologique impliquant des fragments restant de la forêt atlantique a été proposé pour combiner restauration de la biodiversité et transitions agroécologiques à l’échelle du paysage.

2) Cartographier les changements (qui peuvent être des dégradations) entre différentes périodes ; cependant, nous nous intéressons surtout à la restauration observée suite à une transition vers l’agroécologie. Les données multi-sources seront intégrées et préparées pour être ensuite utilisées par les différentes approches de modélisation, notamment les modèles d’apprentissage.

3) Mener une première étude conjointe de la littérature :
– du point de vue agroécologique, à partir d’un corpus d’articles rassemblés par les équipes encadrantes, extraire des informations dans le but de quantifier l’effet des pratiques agroécologiques sur certaines variables de l’agroécosystème (séquestration du carbone, capacité de rétention d’eau du sol, vulnérabilité des cultures aux ravageurs et aux maladies, stabilité des rendements, etc.) et sur certains indicateurs socio-économiques (coûts, emplois requis, etc.) Cette synthèse sera comparée aux données recueillies en 1). Pour les effets qui semblent significatifs, quelques fonctions simples seront dérivées.

– du point de vue de l’Intelligence Artificielle, afin d’étudier l’état de l’art dans le domaine de l’apprentissage, notamment pour évaluer comment les modèles existants d’apprentissage par renforcement peuvent être appliqués à la gouvernance agroécologique ;

4) Développer un prototype en Python pour déterminer la durabilité des pratiques agroécologiques (espace d’actions, récompense en apprentissage par renforcement à partir des données collectées) sur des scénarios de stress simplifiés de changement climatique.

Profil du candidat :
PRÉREQUIS:
– Bonne expérience de la programmation en Python
– Connaissance des méthodes, outils et librairies en apprentissage automatique
– Formation en modélisation (et idéalement en agroécologie)

CANDIDATURE: Envoyer votre CV et lettre de motivation à laure.berti@ird.fr, sophie.gachet@imbe.fr, et alberte.bondeau@imbe.fr

Formation et compétences requises :
Etudiant.e de Master 2 en Informatique

Adresse d’emploi :
IMBE Aix-Marseille Université – Campus Étoile Faculté des Sciences St-Jérôme Case 421 Av Escadrille Normandie Niémen 13 397 Marseille cedex 20