Offre d’une bourse pour une thèse sur la pêcherie à la senne des thons tropicaux

Recrutement terminé

Bac+5

Durée : 3 ans

Date limite de candidature : 25/06/2021

#thèse #pêcherie #thons #intelligenceartificielle #ird

Proposition d’un sujet de thèse, par l’IRD, portant sur l’étude de la pêcherie à la senne des thons tropicaux, à partir de l’intelligence artificielle.

Structure d’accueil

L’Institut français de Recherche pour le Développement (IRD) étudie les pêcheries de thons tropicaux dans les océans Atlantique et Indien depuis plus de 50 ans. L’Unité Mixte de Recherche MARBEC (Marine Biodiversity, Exploitation and Conservation) s’occupe tout particulièrement de ces travaux en collectant et en gérant un certain nombre de données sur la pêche, les trajectoires des navires et le déploiement d’objets flottants. L’IRD offre aujourd’hui une bourse à un.e étudiant.e souhaitant réaliser un projet de thèse sur la pêcherie à la senne des thons tropicaux à partir des technologies d’intelligence artificielle.

Résumé du projet de thèse

La France, grâce à son importante flotte de senneurs, capture en moyenne plus de 100 000 tonnes de thons tropicaux par an dans les océans Atlantique et Indien. La gestion de cette pêcherie est essentielle pour en assurer sa durabilité. Or, évaluer l’état des stocks sur la base d’indice de capture par unité d’effort (CPUE) n’est pas une chose aisée. Par ailleurs, ces taux de capture sont affectés par un certain nombre de changements environnementaux qui entraîne une variation à long terme de la taille des stocks et des modifications à court terme de la vulnérabilité du thon à la pêche : ces facteurs rendent d’autant plus complexe l’interprétation des fluctuations dans taux de capture et l’évolution de la la taille du stock, affectant ainsi la gestion de la pêcherie. Des études se fondant sur des outils statistiques plus sophistiqués sont donc nécessaires pour comprendre ces effets et les distinguer : De ce fait, l’objectif primordial de la thèse proposée par l’IRD est d’analyser un amalgame de données à fine échelle grâce à l’intelligence artificielle. Le but est de comprendre les dynamiques entrelacées des fluctuations de la taille des stocks et des changements dans la pêche d’une part et de la vulnérabilité des poissons d’autre part, en vue d’améliorer la gestion de la pêcherie.

La thèse pourra alors se pencher sur deux questionnements principaux :

  • Le premier portera sur les différents modes de comportement des pêcheurs qui seront analysés par le biais de l’intelligence artificielle pour mieux quantifier chaque composante de l’effort de pêche à la senne.
  • Le second portera sur les données de capture des « années dorées » qui ont été une période au cours de laquelle les taux de capture ont été multipliés par deux, rendant l’utilisation de la CPUE comme indice d’évaluation difficile. Ces données seront étudiées en relation avec des indices environnementaux et des données sur les changements technologiques et de gestion des pêches pour mieux comprendre l’impact des facteurs environnementaux et l’évolution des pêcheries. Cela permettra, à terme, d’obtenir de meilleurs indices d’abondance pour l’évaluation des stocks.

Profil et compétences

Formation initiale : Master en biostatistiques, informatique ou en sciences marines avec une exposition significative à l’intelligence artificielle. Une connaissance des sciences de la mer et de la pêche est un avantage mais n’est pas indispensable (à condition que l’étudiant.e possède de solides compétences en mathématiques, calculs, statistiques et soit ouvert.e à l’apprentissage des sciences de la mer au cours du projet). Une expérience préalable avec l’utilisation des bases de données R, Python, Matlab et/ou SQL est fortement souhaitable.

Lieu

UMR MARBEC, Sète, France

Durée

Durée de 3 ans sur la période 2021-2024.

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