Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Sujet de thèse :
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR LE SUIVI ET LA PRÉVISION DES RISQUES DE FEUX ET DE LEUR IMPACT ÉCOLOGIQUE
Dans un contexte de réchauffement global et accéléré, les événements extrêmes se multiplient. L'évolution des conditions de températures et de sécheresse favorise le développement des feux de forêt et de végétation autour du Bassin Méditerranéen et plus largement en France. Les modèles actuels du danger météorologique de feux ne prennent pas en compte l’aléa humain et les facteurs explicatifs des feux de végétation ne sont actuellement modélisés que de manière empirique. L’objectif de cette thèse est d’introduire de nouvelles méthodes de prévision plus précises, faisant intervenir l’observation de la Terre et les techniques d’apprentissage automatique. On évaluera l’apport de l’apprentissage automatique et sa complémentarité avec les approches de modélisation classiques. On évaluera quelles sont les observations les plus pertinentes pour améliorer le suivi et la prévision du risque, pour divers types de paysages (forêts, cultures, zones naturelles protégées). Appliquées à l’Occitanie et à la France métropolitaine, les méthodes seront également validées à l’échelle mondiale. Dans un premier temps, les données jugées nécessaires (in situ, satellitaires, atmosphériques, …) seront rassemblées et prétraitées. Des modèles seront construits afin de répondre aux questions de recherche de la thèse. Ils seront spatialisés et validés sur l’Occitanie, la France métropolitaine, et l’échelle mondiale. Le travail de thèse impliquera l’analyse de données d’observations (in situ et satellitaires) et de sorties de modèles. Une bonne connaissance est requise des techniques de traitement et analyse de données, d’apprentissage automatique, et de codage informatique (Python, Fortran), ainsi qu’une connaissance de la modélisation des surfaces terrestres. Des compétences en communication écrite et orale sont également indispensables.
# Objectifs #
Météo-France apporte, dans le cadre de sa mission de sécurité des personnes et des biens, un soutien opérationnel aux acteurs de la lutte contre les feux et à la direction générale de la sécurité civile et de la gestion des crises. Ces actions font l’objet d’améliorations continues sur les diagnostics et modélisations utilisées sur le danger météorologique de feux de végétation. Ce projet va favoriser le développement d’un volet recherche associé à ce service, en introduisant de nouvelles méthodes de prévision du risque de feux de végétation ainsi qu’une précision géographique renforcée. Outre l’Occitanie et la France métropolitaine, le projet comportera un volet mondial, afin de valider les méthodes dans des situations climatiques et géographiques contrastées.
# Méthode #
De nombreuses données externes peuvent être intégrées dans des modèles de suivi du risque de feux, comme des données d’observation de la Terre. Les approches d’apprentissage profond perme
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Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Contraintes et risques :
Néant.

La thèse sera co-encadrée par Jean-Christophe Calvet (CNRM), Josiane Mothe (IRIT) et Bertrand Bonan (CNRM).