Détail du poste Établissement : Université de Lille École doctorale : Sciences de la Matière du Rayonnement et de l'Environnement Laboratoire de recherche : LGCgE - Laboratoire Génie Civil & Géo-Environnement Direction de la thèse : Annabelle DERAM ORCID 0000000289936475 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-10T23:59:59 Ce projet de thèse porte sur l'étude de la qualité de l'air et des risques sanitaires associés aux particules atmosphériques, avec pour objectif le développement d'un outil d'aide à la décision basé sur l'intelligence artificielle (IA). Bien que les effets de la pollution de l'air sur la santé soient établis, des incertitudes subsistent quant au rôle précis des caractéristiques physico-chimiques des particules dans leur toxicité. Le projet s'inscrit dans le cadre du programme IARISQ, qui vise à proposer une approche innovante et holistique de l'évaluation des risques sanitaires (ERS). Il repose sur deux axes principaux : l'analyse des effets sanitaires des particules en fonction de leurs propriétés physico-chimiques, et l'évaluation de l'exposition quotidienne des populations à la pollution atmosphérique. L'objectif final est de produire un outil prédictif performant, capable d'améliorer la gestion de la qualité de l'air et d'anticiper les épisodes de pollution, en complément des modèles existants. Les travaux de thèse s'organisent autour de trois volets. Le premier consiste à constituer et enrichir une base de données (BD PC2) regroupant les caractéristiques physico-chimiques des particules et leurs effets toxicologiques (notamment stress oxydatif et inflammation), à partir de données expérimentales, bibliographiques et épidémiologiques. Ces données seront harmonisées et préparées pour leur exploitation par des modèles d'IA. Dans le 2ème volet, le/la doctorant(e)contriv-buera à l'évaluation et la validation de modèles d'IA capables de prédire les seuils de toxicité des particules selon leurs propriétés. Enfin, dans le c
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