Description du poste
Le projet IntForOut (2024-2027) financé par l’ANR, vise à proposer des solutions au dérangement de la faune sauvage en montagne dû aux activités récréatives, et notamment à proposer des itinéraires résilients pour limiter ce dérangement.
Il mobilise des données multi-sources et ambitionne de définir des méthodes et des outils afin de mieux comprendre les dynamiques croisées entre animaux et humains.
Les laboratoires LECA, LIFAT, LASTIG et le CREA Mont-Blanc, partenaires du projet, travaillent sur l’estimation de la présence animale, sur des protocoles de suivi de la fréquentation humaine et sur la construction d’un réseau support à cette fréquentation (incluant sentiers et lieux de passage non matérialisés).
Le stage s’insère en particulier dans les travaux de recherche du LASTIG concernant l’intégration et la fusion de données multi-sources et la modélisation des incertitudes de ces données dans des analyses du territoire.
La problématique du stage est la représentativité de données multi-sources dans l’estimation de la fréquentation humaine.
L’objectif est de construire un estimateur du nombre de personnes fréquentant l’espace géographique modélisé par le réseau support mentionné, et d’en qualifier ses biais.
Afin d’étudier la représentativité des données de fréquentation, les missions prévues sont les suivantes :
Réaliser un état de l’art sur la représentativité de la fréquentation à partir de données multi-sources et sur la modélisation et la propagation des incertitudes ;
Décrire les sources de données disponibles sur la fréquentation humaine, incluant les décomptes issus d’éco-compteurs, des traces GPS, des captations photos le long d’un parcours, des enquêtes ;
Définir un ou plusieurs cas d’étude correspondant aux sites du projet IntForOut dans les Bauges et sur la zone Chamonix Mont-Blanc, ou en région parisienne à proximité du lieu de stage ;
Identifier les imperfections des données et caractériser la représentativité d’un point de vue temporel (saisons, heures de la journée), spatial (concentrations localisées, types de sentiers parcourus) et des usagers (âges, pratiques en groupe ou individuelles) ;
Déterminer un estimateur du nombre de personnes par arc du réseau support.
Plusieurs approches pourront être testées, par exemple numérique (moindres carrés), probabiliste (inférence bayésienne), apprentissage (arbres de décision) ;
Modéliser les biais liés aux imperfections des sources de données et influençant leur représentativité ;
Propager à l’estimateur (ex.
propagation linéaire, méthode de Monte Carlo, théorème de Bayes).
Ce stage s'adresse à un.e candidat.
actuellement en Master 2 ou 3ème année de cycle ingénieur, idéalement dans le domaine de la géomatique ou de l'informatique
Géodata Paris se situe au cœur d’un campus universitaire verdoyant à 20 minutes de Paris, la Cité Descartes.
L’école est localisée au sein d’un bâtiment monumental imaginé par les architectes Chaix et Morel prenant le parti pris d’un système unique de barres reliées par un atrium central.
Composé d’écoles et d’une université reconnue internationalement, le campus oriente ses formations et sa recherche autour de la ville durable.
Disposant d’équipements de pointe en terme d’enseignements et de recherche, le campus propose plusieurs avantages aux personnels de l’école grâce à sa proximité et à son partenariat avec l’Université Gustave Eiffel ainsi que l’Ecole des Ponts ParisTech.
Un espace d’innovation pédagogique La Centrif’
De nombreux laboratoires de recherche
Un accès au restaurant d’entreprise et à la cafétéria
Une mise à disposition de l’ensemble des équipements sportifs du campus (salle de sport et de musculation, cours collectifs, piscine…)
Une possibilité d’adhérer aux associations des personnels proposant des activités créatives et billetterie
Un accès au cendre de documentation de l’IGN
La prise en charge dès votre arrivée d’une formation autour de la Fresque du Climat
Une prise en charge à hauteur de 50% de la carte de transport
Avantages:
• Restaurant d'entreprise
