Les missions du poste Établissement : Université de Toulouse École doctorale : SDU2E - Sciences de l'Univers, de l'Environnement et de l'Espace Laboratoire de recherche : CESBIO - Centre d'Etudes Spatiales de la BIOsphère Direction de la thèse : Mathieu FAUVEL ORCID 0000000233046932 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-01T23:59:59 Dans ce projet de thèse, nous visons à approfondir l'intégration de modèles de croissance et de modèles d'IA pour les prairies, en nous appuyant sur des travaux entrepris depuis plusieurs années au CESBIO et à l'UREP. L'objectif est de développer et d'évaluer des approches de modélisation hybride qui combinent des modèles de croissance de prairies et l'intelligence artificielle avec des données de télédétection afin d'améliorer le suivi, la prédiction et la compréhension de la dynamique et de la productivité des prairies. Ce modèle sera utilisé pour étudier la réponse des pâturages et des prairies de fauche au changement climatique sur une ferme expérimentale de l'UREP à l'Herbipôle (INRAE-Laqueuille). Nous déploierons ensuite le modèle pour suivre des parcelles intégrées à l'observatoire des prairies du Massif Central afin de tester la généralité du modèle à grande échelle spatiale sur différents types de prairies. Plus précisément, le doctorant travaillera sur les objectifs spécifiques suivants : 1. Développer des modèles hybrides couplant un modèle de croissance parcimonieux et l'IA, où les modèles d'IA sont guidés par les sorties du modèle de croissance de prairies. Quantifier les incertitudes et la sensibilité du modèle. 2. Intégrer des données de télédétection multi-sources (optiques, radar et données météorologiques) et réduire la nécessité de données in-situ pour calibrer les modèles d'IA. 3. Améliorer l'estimation de la biomasse et de la productivité et démontrer le potentiel opérationnel pour le suivi des prairies. La phase de déploiement à grande échelle du modèle sera réalisée dans le cadre du pro