Détail du poste Établissement : Le Mans Université École doctorale : École doctorale Mathématiques et Sciences et Technologies du numérique, de l'Information et de la Communication Laboratoire de recherche : LABORATOIRE D'INFORMATIQUE DE L'UNIVERSITE DU MANS (LIUM) Direction de la thèse : Marie TAHON ORCID 0000-0002-6782-0332 Date limite de candidature : 2026-05-15T00:00:00 Le suivi de biodiversité est un enjeu majeur pour la préservation des milieux naturels et pour un urbanisme à faible impact écologique . Ce suivi nécessite souvent de faire l'inventaire des espèces présentes. Les méthodes de détection automatique d'espèces à partir d'un enregistrement audio (Suivi Acoustique Passif) se développent mais peinent à être déployées sur le terrain. Cette limitation est due à de nombreux facteurs dont (i) le manque de robustesse des modèles à la distance entre l'animal et le microphone et (ii) l'absence de score de confiance dans la détection du modèle. La thèse vise à pallier ces deux limites en (1) enregistrant des données acoustiques en conditions réelles avec l'information de distance, (2) exploitant ces données pour estimer la distance d'un animal et (3) intégrant la distance dans un score de confiance pour les modèles de détection automatique, dans un contexte de sobriété numérique. Equipe encadrante : Théo Mariotte (LIUM), Manuel Melon (LAUM), Marie Tahon (LIUM, dir) L'étudiant·e en thèse sera inscrit.e dans l' ED MaSTIC et bénéficiera de l'expertise des deux laboratoires afin de mener à bien les objectifs envisagés. Le ou la doctorant·e aura accès à un bureau dans les locaux du LIUM, ainsi qu'aux équipements nécessaires à son travail (ordinateur, écran). Les laboratoires s'engagent à lui fournir les moyens nécessaires sur fonds propres (financiers et matériels) pour lui permettre de publier ses travaux dans les conférences et journaux majeurs du domaine. Le LAUM dispose d'ingénieur·e·s de recherche pouvant mettre en oeuvre des systèmes d'acquisition acou
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