Détail du poste Établissement : Université Rennes 2 École doctorale : École doctorale Espaces, Sociétés, Civilisations Laboratoire de recherche : LITTORAL, ENVIRONNEMENT, TELEDETECTION, GEOMATIQUE Direction de la thèse : Laurence MOY Date limite de candidature : 2026-05-17T00:00:00 Face aux enjeux du changement climatique, de l'urbanisation et de l'érosion de la biodiversité, le suivi de la santé des arbres en milieu urbain constitue un enjeu central pour les politiques d'adaptation des territoires. Toutefois, ces diagnostics reposent encore largement sur des expertises de terrain coûteuses, ponctuelles et difficilement généralisables à grande échelle. Dans ce contexte, l'exploitation de données ouvertes et participatives (images 2D, relevés 3D, observations citoyennes), combinées à des données spatiales (Sentinel-2), offre de nouvelles perspectives, tout en posant des défis liés à leur hétérogénéité. Les approches d'intelligence artificielle, et plus particulièrement l'apprentissage auto-supervisé, notamment à travers les architectures de type JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), constituent un levier prometteur pour intégrer ces données sans dépendre fortement de données préalablement labellisées. Cette thèse vise ainsi à développer des méthodes capables de mobiliser des données multimodales afin d'améliorer le diagnostic de la santé des arbres en milieu urbain, en s'appuyant sur une démarche de co-construction avec les acteurs territoriaux (Laboratoire Commun CNRS/UR2 RENNAT). Le projet de thèse bénéficie d'un environnement scientifique et technique structuré, appuyé par plusieurs programmes de recherche en cours (NUMENAT, ANR MONITREE, PEPR Ville Durable - projet NEO, LabCom RENNAT). Ces projets apportent un soutien financier, des jeux de données existants et des terrains d'expérimentation, en lien direct avec les acteurs du territoire, notamment Rennes Métropole. Sur le plan humain, la thèse s'inscrit dans une dynamique interdisciplinaire associant c
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