Chercheur·euse Post-Doctoral·e en Simulations Moléculaires et Numériques H/F

Université Côte d'Azur

Contexte général du projet :
Le travail proposé s'inscrit dans un vaste projet intitulé Intelligent\_Mapping, lui-même inscrit dans le projet PEPR Risques IRIMA financé en 2024 par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) dans le cadre du programme national PIA4 France 2030. IRIMA est piloté par le CNRS, l'Université Grenoble Alpes et le BRGM, et vise à structurer et renforcer la science des aléas et des risques en France. Intelligent\_Mapping est une composante d'IRIMA, soutenue et hébergée par Université Côte d'Azur (Responsable: Isabelle Manighetti, Géoazur; co-responsable: Elena Di Bernardino, LJAD). Plus spécifiquement, Intelligent\_Mapping est intégré au Consortium «Plateformes» porté par le BRGM. L'objectif d'Intelligent\_Mapping est de développer des algorithmes d'Intelligence Artificielle (IA)capables d'identifier, cartographier et mesurer dans des images aériennes et satellitaires de la Terre, les aléas et risques naturels et socio-environnementaux étudiés dans IRIMA(tremblements de terre, tsunamis, éruptions volcaniques, glissements de terrain, avalanches, inondations, incendies de forêt, zones végétalisées détruites, érosion et modifications des zones littorales, etc.). Intelligent\_Mapping développe aussi la modélisation des processus contribuant aux aléas et aux risques naturels et socio-environnementaux. Le travail de post-doc ASSET Advanced modelling of Spatio-temporal Sea-state ExTremes' s'inscrit dans le volet modélisation, et vise le développement de modèles statistiques d'événements extrêmes de type cyclones et submersions marines. Le projet s'effectue en collaboration avec le Consortium ROM (Risques en Outre-Mer) du PEPR IRIMA, spécifiquement axé sur les risques telluriques, environnementaux et hydrométéorologiques en Outre-Mer.

Approche générale
Le travail s'appuiera sur les développements récents en matière de statistiques des valeurs extrêmes avec un traitement explicite de la dépendance. Une attention particulière sera accordée à la nature multivariée des états de mer, typiquement décrits par le triplet [hauteur significative de la vague, période de pointe, direction], ainsi que par des variables supplémentaires telles que le vent ou la houle. Ces quantités doivent être traitées conjointement, leur structure multivariée étant au coeur des développements proposés. Les états de mer évoluent également dans le temps (saisonnalité, tendance à long terme) et dans l'espace, et présentent une dépendance temporelle et spatiale. Le projet explorera des approches génératives, permettant la simulation d'épisodes extrêmes réalistes à partir de sorties de modèles numériques et permettant une exploration basée sur des scénarios dans des conditions modifiées ou amplifiées. L'inférence des paramètres peut également faire appel à des outils d'apprentissage automatique, permettant une modélisation stochastique hybride et une inférence basée sur l'IA tout en conservant l'interprétabilité et le contrôle explicite des structures de dépen