- Contribuer au développement d’une base de données mondiale des habitats naturels des oiseaux.
- Développer un modèle d’IA générative capable de prédire le plumage des oiseaux à partir d’images de leurs habitats.
- Tester l’hypothèse selon laquelle les motifs de couleurs générés à partir des images d’un nouvel habitat ressemblent davantage à ceux des oiseaux vivant dans cet habitat qu’à ceux d’oiseaux vivant dans d’autres habitats.
- Développer des approches d’IA explicables pour identifier les caractéristiques impliquées.
Activités
- Recherche bibliographique
- Développement de modèles
- Programmation informatique (IA générative)
- Analyses de données
- Rédaction d’articles
Compétences
- Expérience en IA
- Connaissances en biologie évolutive et et en écologie
- Capacité à collaborer dans un environnement interdisciplinaire.
- Bon niveau d’anglais
Contexte de travail
Le projet est co-dirigé par Julien Renoult (CNRS, UMR CEFE), Maximilien Servajean (Université Paul-Valéry, Montpellier, UMR LIRMM INS2I) et Jérôme Pasquet (Université Paul-Valéry, Montpellier, UMR TETIS). L’équipe combine des expertises en biologie évolutive, ornithologie et techniques avancées d’apprentissage machine, incluant l’IA générative.
La personne aura une double affiliation au CEFE et au LIRMM, et aura un temps partagé entre les deux laboratoires.
Le projet est co-dirigé par Julien Renoult (CNRS, UMR CEFE), Maximilien Servajean (Université Paul-Valéry, Montpellier, UMR LIRMM INS2I) et Jérôme Pasquet (Université Paul-Valéry, Montpellier, UMR TETIS). L’équipe combine des expertises en biologie évolutive, ornithologie et techniques avancées d’apprentissage machine, incluant l’IA générative.
La personne aura une double affiliation au CEFE et au LIRMM, et aura un temps partagé entre les deux laboratoires.
Contraintes et risques
Temps d’écran important.
Temps d’écran important.