UMR MARBEC (IRD, Ifremer, Université de Montpellier, CNRS): Développement de simulateurs IA pour la modélisation populationnelle
Contexte Stratégique : UMR MARBEC (IRD, Ifremer, Université de Montpellier, CNRS)
Service / Projet concerné : UMR MARBEC, laboratoire de recherche en biodiversité marine
Enjeux de Transformation : Développement d’un cadre d’évaluation de simulateurs IA individu-centrés pour passer à une échelle populationnelle, en s’appuyant sur des données longitudinales et internationales, afin de mieux prédire la viabilité des colonies d’oiseaux marins face aux changements climatiques et pressions anthropiques.
Enjeu Majeur Identifié : Créer un cadre d’évaluation de simulateurs IA pour passer à l’échelle populationnelle.
Indice clé : « …L’objectif principal de cette thèse est de créer un cadre d’évaluation de simulateurs IA… »
Source de l’Opportunité : Consulter l’offre originale
Analyse de l’Opportunité Commerciale
La Douleur (Pain Point)
Manque d’outils robustes permettant de passer des données individuelles à des conclusions fiables à l’échelle populationnelle, freinant la prédiction des impacts environnementaux.
Élément déclencheur : « …L’objectif principal de cette thèse est de créer un cadre d’évaluation de simulateurs IA, individus centrés, basés sur des données d’observation de biologging… »
L’Accroche (Hook)
Fournir des solutions d’IA avancées et des plateformes de simulation capables d’intégrer et d’analyser des données longitudinales complexes pour des prédictions précises à grande échelle.
Le Sésame (Door Opener)
Comment envisagez-vous d’intégrer les technologies d’intelligence artificielle pour améliorer la modélisation et la prédiction à l’échelle populationnelle dans vos projets de recherche ?
Analyse BANT Détaillée
Besoin: Critique
Le projet de thèse vise directement à combler ce manque pour permettre des avancées scientifiques majeures.
Autorité: Directeurs de recherche et responsables de l’UMR MARBEC
Le projet est porté par l’UMR MARBEC, impliquant ses autorités de tutelle et responsables scientifiques.
Échéance: Moyen Terme (1-3 ans)
Durée typique d’un doctorat et étapes de développement prévues sur plusieurs années.
Budget: Confirmé
Financement assuré par la Mission pour les Initiatives Transverses et Interdisciplinaires du CNRS.
Technologies, Solutions & Plateformes
- Intelligence Artificielle
- Machine Learning
- Simulateurs individu-centrés
- Bases de données longitudinales
- Biologging
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