Thèse en cours

Modéliser la biodiversité en temps continu : exploiter les données de capteurs pour mieux connaître la faune
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Auteur / Autrice : Léa Pautrel
Direction : Olivier GimenezMarie-Pierre Etienne
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : EERGP-Ecologie fonctionnelle et Ecophysiologie
Date : Inscription en doctorat le 01/11/2022
Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....)
Ecole(s) doctorale(s) : Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CEFE - Centre d'Ecologie Fonctionnelle et Evolutive

Résumé

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La transition numérique et le développement des AIoT (intelligence artificielle des objets) conduisent à un changement de paradigme des conditions et capacités de suivis environnementaux. Le programme Nature 2030 de l'UICN met d'ailleurs l'emphase sur l'utilisation de capteurs, du big data et de l'intelligence artificielle pour mieux connaître et comprendre les espèces et écosystèmes. Les méthodologies d'analyse doivent donc s'adapter pour en exploiter le plein potentiel et en tirer des informations pertinentes. L'objectif de cette thèse est de développer des méthodes statistiques en temps continu pour exploiter le plein potentiel des données issues de réseaux de capteurs, aux échelles de l'espèce ou de l'individu. Des modèles d'occupation et de capture-marquage-recapture en temps continu se sont développés ces dernières années, mais ils ont très peu été utilisés. Ils seront évalués et pourront être améliorés, par une approche bayésienne notamment. Ils seront ensuite appliqués dans deux cas d'usages et intégrés dans une chaîne de traitement complète. Sur des images de pièges photographiques, des espèces ou individus seront identifiés, donnant la donnée d'entrée des modèles choisis, qui permettront de répondre à des questions écologiques (suivi de populations, co-occurrence ou estimation de traits d'histoire de vie. Ces résultats seront comparés à ceux de modèles plus classiques afin d'évaluer la pertinence des méthodologies proposées.