Détail du poste Établissement : Université de Montpellier École doctorale : GAIA - Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau Laboratoire de recherche : ISEM - Institut des Sciences de l'Evolution -Montpellier Direction de la thèse : Céline DEVAUX ORCID 0000000251922828 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-07T23:59:59 Le projet proposé utilisera les développements récents en analyse d'images par intelligence artificielle afin d'établir une méthode quantitative, efficace, robuste et automatique de la composition en espèces végétales entomophiles échantillonnées par des abeilles. L'idée est de pouvoir obtenir rapidement l'état d'une communauté végétale simplement en échantillonnant quelques pollinisateurs en un site, et ainsi de contribuer à construire des protocoles réplicables et simples qui permettent le suivi temporel ou spatial de la diversité végétale, tant affectée par les changements globaux. Pour y parvenir, le travail de doctorat devra lever plusieurs verrous, techniques, fondamentaux ou encore théoriques, et se fera à l'interface de plusieurs disciplines, comme la palynologie, l'écologie, l'informatique, et les statistiques. La reconnaissance d'objets dans des images est maintenant réalisée par intelligence artificielle (IA) avec de bonnes performances (justesse et précision). En palynologie, l'IA sert à identifier l'espèce végétale de grains de pollen à partir de leur morphologie et leurs ornementations, afin de publier, par exemple, des bulletins préventifs d'allergologie (Buters et al. 2024) ou des changements de composition végétale (Bourel et al. 2020). Le projet souhaite construire une telle méthode d'IA de reconnaissance de grains de pollen dans le but de décrire, avec le plus de justesse et de précision possibles, la composition des plantes visitées par des abeilles, en identifiant les espèces de pollen sur leur corps. Malgré la progression spectaculaire de l'IA en reconnaissance de pollen, i.e.
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