BRGM - Thèse: Méta-modélisation pour la cartographie des aléas gravitaires : application aux avalanches de bloc

BRGM

Autres PARIS Environnement / Développement durable
Publiée le
24/04/2026
Contrat
Autres · 25-36 mois
Localisation
PARIS
Taille équipe
Inconnue emp.
Rémunération
Inconnue
Télétravail fréquent Inconnue ans exp. Francais Anglais

Avantages

Jours de bénévolat offertsTickets restaurantRTT
Missions clés Conduire une étude bibliographique approfondie de l'état de l'art du domaine · Définir et tester la méthodologie de méta-modélisation · Construire les bases d'apprentissage permettant d'entraîner les méta-modèles · Valider les outils développés sur des sites d'étude à définir · Rédiger et publier au moins deux articles dans des revues internationales
Profil recherché Capacité d'analyse · Communication · Travail en équipe
Outils & compétences Python, R, modélisation numérique, statistiques

Le poste en détail

Au sein de l'équipe projet, vous serez amené à :• Conduire une étude bibliographique approfondie de l'état de l'art du domaine ; • Définir et tester la méthodologie de méta-modélisation pour chaque volet de l'étude ; • Construire les bases d'apprentissage permettant d'entraîner les méta-modèles ; • Valider les outils développés sur des sites d'étude à définir ; • Assurer la diffusion et la bancarisation (dépôt github) des codes développés ; • Présenter et discuter régulièrement les résultats obtenus avec l'équipe d'encadrement ; • Rédiger et publier au moins deux articles dans des revues internationales ;• Présenter les résultats de l'étude dans au moins une conférence internationale. La thèse s'articule autour de trois axes principaux :• L'adaptation de méthodes de méta-modélisation appliquées aux modèles découlements en couches minces, pour prendre en compte la position initiale comme variable d'entrée. La méthodologie sera testée sur des topographies synthétiques ; • La construction d'un méta-modèle pour le cas d'étude de La Réunion ; • L'exploitation de ce méta-modèle pour construire des cartes d'aléa avec des approches purement statistiques (propagation directe des incertitudes) ou ensemblistes (scénarios enveloppes).