Thèse Modèles de Fondation pour la Modélisation du Climat et le Changement Climatique H/F Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : École normale supérieure - PSL (ENS-PSL) École doctorale : Sciences de l'Environnement d'Ile-de-France Laboratoire de recherche : LMD - Laboratoire de Météorologie Dynamique Direction de la thèse : Pierre GENTINE Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-09-30T23:59:59 Offre de doctorat entièrement financée - Modèles de fondation pour la modélisation du climat et le changement climatique

École Normale Supérieure (ENS), Paris - Rue d'Ulm, en collaboration avec INRIA

Nous recherchons un(e) doctorant(e) très motivé(e) pour rejoindre l'École Normale Supérieure (ENS) à Paris (Rue d'Ulm) et développer une nouvelle génération de modèles de fondation destinés à la modélisation du climat et à la recherche sur le changement climatique.

Le projet explorera de nouvelles approches d'intelligence artificielle appliquées aux systèmes physiques complexes, avec un intérêt particulier pour l'apprentissage multi-échelle, la causalité, les dynamiques chaotiques, les rétroactions physiques et les conditions aux limites. L'objectif est de développer de nouvelles méthodologies faisant le lien entre les avancées dans les modèles de fondation, l'apprentissage automatique et la physique du climat, afin de répondre à certains des défis fondamentaux liés à la modélisation et à la prédiction du système terrestre.

Le/la doctorant(e) rejoindra un groupe de doctorants et de chercheurs postdoctoraux recrutés à l'ENS pour travailler à l'interface entre l'intelligence artificielle, la physique et les sciences du climat. Cet environnement fortement collaboratif offrira la possibilité de développer un programme de recherche individuel ambitieux tout en participant à des projets communs au sein du groupe.

Ce poste constitue une occasion unique de travailler à la pointe de l'IA et des sciences du climat, au coeur de Paris, en développant des méthodes susceptibles de transformer notre manière de modéliser, comprendre et prévoir le système climatique.

Profil recherché

Master (M.Sc.) ou diplôme équivalent en intelligence artificielle, physique ou sciences du climat.

Personne à contacter

Pierre Gentine
Professeur Le changement climatique constitue un défi majeur nécessitant des modèles capables de représenter et de prédire avec précision des systèmes physiques complexes. Les progrès récents en intelligence artificielle, apprentissage automatique et modèles de fondation offrent de nouvelles possibilités pour la modélisation climatique. Cependant, l'intégration de phénomènes tels que les dynamiques multi-échelles, la causalité, les comportements chaotiques, les rétroactions physiques et les conditions aux limites reste un défi scientifique important. Cette recherche se situe ainsi à l'interface entre IA, physique et sciences du climat, afin de développer de nouvelles méthodes de modélisation du système terrestre. Développer de nouveaux modèles de fondation basés sur l'intelligence artificielle pour améliorer la modélisation, la compréhension et la prédiction du système climatique et du changement climatique, en intégrant les contraintes et dynamiques physiques complexes. Développer et entraîner des modèles de fondation (Foundation Models) basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour la modélisation climatique. L'approche intégrera des données climatiques et des principes physiques, en tenant compte des phénomènes multi-échelles, de la causalité, des dynamiques chaotiques, des rétroactions physiques et des conditions aux limites. Les modèles développés seront ensuite évalués et validés pour mesurer leur capacité à représenter et à prédire l'évolution du système climatique.