Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- projet [2026/09/10 11:21] – Magali Tournus
+++ projet [2026/09/17 10:10] (Version actuelle) – Magali Tournus
@@ Ligne 1: / Ligne 1: @@
 **Voici la liste des projets proposés pour cette année 2026-2027**
-======   Modélisation de la production Eolienne dans un parc éolien   ======
-__Contact__:[[mfouladirad@centrale-marseille.fr|Mitra Fouladirad]]
-° Etude bibliographique
-° Analyse de données de vent
-° Simulation de la production avec Pywake
-° Analyse de la production suivant des différents scenarii de changement climatique
@@ Ligne 102: / Ligne 83: @@
 Le projet S9 consistera à organsier cette demi-journée et à l'encadrer. Le rendu du projet sera la journée passée avec les enfants.
-====== Bilan carbone du CIRM  ======
+====== Empreinte environnementale d'un laboratoire à l'heure de l'IA======
 __Contact__: [[pierre.guillon@univ-amu.fr| Pierre Guillon]]
+L'objectif est d'établir le bilan carbone de l'I2M, et plus
+particulièrement:
+* de reprendre le précédent bilan en analysant ses limites et en le
+mettant à jour
+* de l'enrichir d'une étude sur l'utilisation des ressources de calcul
+et d'une étude sur l'utilisation de l'IA
+Le travail attendu comporte une veille sur les démarches et
+méthodologies existantes, la conception et la conduite d'enquêtes auprès
+des membres du laboratoire, des échanges avec les différents acteurs, la
+production d'un livrable présentant les résultats et la méthodologie
+pour dresser de futurs bilans.
-Le Centre International de Rencontres Mathématiques (Cirm) est né en 1981, créé par la communauté mathématique française. Il est devenu depuis l’une des destinations les plus populaires pour les participants de rencontres en mathématiques. Le centre fournit les infrastructures et l’équipement nécessaires aux organisateurs et participants, afin de leur permettre de se focaliser sur le travail de collaboration en sciences mathématiques et autres sciences.
+Encadrement:
+* Pierre Guillon, chercheur à l'I2M (sites Saint Charles et Luminy)
- Le gros du travail serait de faire une extraction de base
+* Valentin Emiya, enseignant-chercheur au LIS en délégation à l'I2M
-de données sur les missions (avec possibles questionnements RGPD), puis
+(sites ECM et Saint Charles)
-branchement sur une base qui sortirait des émissions à partir d'un trajet,
+* Constance Douwes, enseignante-chercheuse au LIS (site ECM)
-représenté par deux villes.
-Inlcus dans ce projet: une visite du CIRM
@@ Ligne 150: / Ligne 139: @@
 Cette synthèse fournira ainsi une première cartographie des mortalités piscicoles associées à l’été 2026 et permettra d’identifier les milieux et les espèces potentiellement les plus vulnérables aux épisodes de chaleur extrême. Ces résultats pourront contribuer à orienter et à prioriser les actions de suivi, de prévention et de gestion des milieux aquatiques face à l’intensification des événements climatiques extrêmes. Pour ce projet, des compétences en programmation (Python), en traitement et analyse de données, ainsi qu’un intérêt pour le développement d’approches basées sur l’intelligence artificielle et le traitement automatique du langage (NLP/LLM) sont attendus.
+====== Etude de la dynamique des flux de radiocésium aux exutoires des bassins versants de Fukushima par deux approches (modèles empiriques et modèles d’apprentissage automatique) ======
+__Contact__: [[valerie.nicoulaudgouin@asnr.fr| Valerie Nicoulaud Gouin]]
+Ce travail vise spécifiquement à reconstruire la dynamique des flux de radiocésium particulaire et dissoute aux exutoires de bassins versants instrumentés de la préfecture de Fukushima.
+Deux approches seront étudiées durant ce projet. Une première approche de calibration bayésienne avec 3 modèles de type fonction de transfert. Une seconde approche utilisant des modèles d’apprentissage automatique (ML) de d’apprentissage profond (DL).
+°
+Analyse des sources d’information concernant le bassin versant Ohta: inventaire en radiocésium du bassin, précipitations, concentration en radiocésium particulaire et dissoute dans la rivière, débit, température de l’eau et charge. (5 h)
+°
+Des modèles de type coefficient d’entrainement ou de type fonction de transfert sont proposés pour tester différentes hypothèses concernant la réponse du bassin versant. Les analyses statistiques (calibration et prédiction) seront conduites par inférence bayésienne, car cette approche autorise une large gamme de modèles d’erreur, elle quantifie directement l’incertitude des paramètres et elle permet la comparaison de modèles non emboîtés. L’étude se fera sous R avec le package BayesianTools. (30 h)
+°
+Des modèles de type Machine Learning comme Random Forest et Gradient Boosting ainsi que des modèles de type Deep Learning comme LSTM et Transformer seront testés pour prédire la concentration de radiocésium aux exutoires du bassin versant. Les études se feront sous python (avec la librairie pytorch pour les modèles de Deep Learning). (50 h)
+°
+Une comparaison entre les deux approches (modèles empiriques + Calibration Bayésienne et modèles automatiques basés sur les données) sera effectuée avec des scores de performance sur les mêmes jeux de données test. (5 h)
+°
+Les scripts en R et en python documentés de réalisation du travail devront être fournis. (5 h)
+°
+Un rapport détaillé devra également être rédigé. (5 h)