Détail du poste Établissement : Université de Montpellier École doctorale : I2S - Information, Structures, Systèmes Laboratoire de recherche : ESPACE DEV Direction de la thèse : Emmanuel ROUX ORCID 0000000322668207 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-04T23:59:59 Cette proposition fait suite au financement du projet de stage EcoLink sélectionné par le PTL Colors MIPS. Le contexte de cette thèse s'inscrit dans le cadre des concepts One Health et Planetary Health, qui visent à analyser les perturbations du système terrestre causées par l'activité humaine, notamment les dérèglements climatiques et les événements extrêmes, ainsi que leurs impacts sur la santé. L'enjeu sociétal adressé par cette thèse est de permettre aux populations locales ainsi qu'aux acteurs décisionnaires de mieux interpréter, anticiper et répondre aux impacts du changement climatique d'ores et déjà vécus ou prévus par les scénarios de projection climatique. Cet enjeu s'aligne notamment avec les objectifs du développement durable 3 (Bonne santé et bien-être) et 13 (Mesures relatives à la lutte contre les changements climatiques). De nombreux travaux proposent aujourd'hui des modèles de simulation [20] ou d'apprentissage pour étudier ces interactions, en s'appuyant sur des approches statistiques [21] ou des méthodes d'apprentissage automatique [18, 19]. Ces approches permettent d'identifier des corrélations ou de fournir des prédictions, mais restent souvent limitées en termes d'explicabilité et d'analyse de scénarios. En plus, elles peuvent être coûteuses en ressources de calcul et difficiles à généraliser à différents contextes. De tels modèles s'avèrent également inadaptés aux situations émergentes où les données sont rares et dont les implications pour la santé des populations exposées peuvent être nombreuses et graves. Par exemple, de telles situations peuvent être associées à l'occurrence de phénomènes météorologiques jusque-là non observés dans la région mais dev
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