Post-doctorat - Modéliser les Assemblages d’essences et les Dynamiques forestières en Environne[...] (Dolores Hidalgo Cuna de la Independencia Nacional)

Post-doctorat - Modéliser les Assemblages d’essences et les Dynamiques forestières en Environne[...] (Dolores Hidalgo Cuna de la Independencia Nacional)

15 ago
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PEPR FORESTT
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Dolores Hidalgo Cuna de la Independencia Nacional

15 ago

PEPR FORESTT

Dolores Hidalgo Cuna de la Independencia Nacional

Informations générales

Discipline : Mathématiques appliquées, Écologie théorique, Modélisation stochastique, Apprentissage automatique (Machine Learning).

Lieu d’accueil : Laboratoire de Biométrie et de Biologie Évolutive (LBBE), UMR 5558, Université Lyon 1.

Encadrement : Co-encadrement par François Munoz (LBBE) et Youcef Mammeri (ICJ).

Durée : 36 mois.

Contexte : Projet structurant du PEPR Forestt.

Date limite de candidature : 21 septembre 2026

Contexte et objectifs du projet

Ce poste s’inscrit dans le cadre du programme de recherche “Résilience des forêts” (PEPR FORESTT – https://www.pepr-forestt.org/), financé par le Plan Investissement d’Avenir (PIA) France 2030. FORESTT vise à accompagner la transition des socio-écosystèmes forestiers dans un contexte de changement integral, en fédérant l’ensemble de la communauté scientifique française. Le.la personne recrutée devra donc s’intégrer et contribuer aux activités du programme FORESTT et du projet auquel il.elle est rattaché.e.

Dans le cadre de ce PEPR,



le projet MADE IN FRANCE vise à mobiliser les apports théoriques et techniques de l’écologie, des mathématiques et de l’IA pour accroître la résilience des forêts face au changement climatique. Il explore l’optimisation des assemblages d’essences et la prédiction des dynamiques forestières sous fortes incertitudes.

Dans le projet MADE IN FRANCE, un axe de recherche majeur consistera à combler le fossé entre les approches purement mécanistes et les approches guidées par les données. Le projet intégrera le développement de modèles hybrides combinant des systèmes d’équations aux dérivées partielles (EDP) non linéaires et des techniques d’apprentissage profond, s’appuyant notamment sur les réseaux de neurones informés par la physique (Physics-Informed Neural Networks - PINN). Cette méthodologie permettra de capturer finement les interactions réelles au sein des peuplements forestiers multi-espèces à l’échelle spatio-temporelle.

Missions du Postdoctorat (WP3) –

📌 Post-doctorat - Modéliser les Assemblages d’essences et les Dynamiques forestières en Environne[...] (Dolores Hidalgo Cuna de la Independencia Nacional)
🏢 PEPR FORESTT
📍 Dolores Hidalgo Cuna de la Independencia Nacional

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