Thèses/PostDoc SCIDYN

En cours

Thèses

Apprentissage par renforcement à base de modèles pour le contrôle de processus de décision semi-markoviens déterministes par morceaux, partiellement observables. 
Orlane Rossini

• Résumé :Le traitement au long terme de maladies humaines telles que les cancers est en général basé sur le suivi de la dynamique de variables (marqueurs dans l’organisme) dans le temps, modélisée par une suite de trajectoires continues définies à partir d’un « mode » (conjonction d’un stade de la maladie et d’un traitement). Les transitions entre modes dépendent à la fois de caractéristiques intrinsèques et des traitements appliqués. Les transitions entre stades et les temps de séjour peuvent être modélisés par des noyaux semi-Markoviens (dépendant des traitements appliqués). Le traitement optimal d’une maladie, dans le cas idéal où les marqueurs et les stades sont observés continûment et les modèles de dynamique sont connus, revient à optimiser une stratégie fonction de l’état du patient, pour un proces-sus décisionnel semi-Markovien. Dans la réalité, (i) les stades de la maladie ne sont pas observés, (ii) les marqueurs ne sont observés qu’à l’occasion de prélèvements dont les dates sont à décider au même titre que les traitements et (iii) les modèles de dynamiques ne sont pas connus (on fera l’hypothèse d’une forme paramétrée, dont les paramètres sont inconnus). L’objectif de cette thèse est de proposer un cadre de représentation et des algorithmes d’optimisation pour ces problèmes. Leur caractéristique unificatrice est une dynamique déterministe par morceaux qui devrait permettre le développement d’approches spécifiques, plus efficaces que le

cadre général des processus décisionnels semi-Markoviens partiellement observables. Sur le plan finalisé, nous nous intéresserons au problème de suivi et traitement de cancers, pour lequel les membres du consortium disposent à la fois de données de suivi et collaborent avec des experts.

• Directeurs de thèse : Benoîte de Saporta (IMAG, Montpellier), Alice Cleynen (IMAG-CNRS, Montpellier), Régis Sabbadin (INRAE, MIAT)
• Début de thèse : 1 septembre 2022
• Établissement : Université de Montpellier
• Financement : 100% ANR HSMM-INCA

Nouveaux modèles de Semi-Markov caché multi-chaînes pour les dynamiques de métapopulation avec population partiellement observable. 
Hanna Bacave

• Résumé :Mieux modéliser la dynamique sur patchs d’une métapopulation pour des espèces avec dormance ou stade cryptique est un enjeu pour une meilleure compréhension de la part relative des processus pilotant leur dynamique, et une meilleure gestion ou conservation de ces espèces. Un cadre naturel est celui des Hidden Markov Model (HMM), avec les deux limites que la modélisation de la durée de séjour est très contrainte et que les algorithmes classiques d’estimation et d’inférence ne passent pas à l’échelle des problèmes spatialisés. L’originalité de ce travail de thèse sera de proposer de nouvelles structures de couplage des chaînes cachées dans un HSMM multi-chaînes, pertinente pour l’étude des métapopulations avec population partiellement observable et d’apporter à la fois les éléments théoriques et opérationnels pour l’estimation des modèles correspondants. Les retombées de ce travail iront au-delà du cadre des dynamiques de métapopulation puisque les mêmes limites en modélisation et en estimation se retrouvent en épidémiologie et en séismologie dès lors que l’on veut intégrer la composante spatiale.
• Directeurs de thèse : Nathalie Peyrard (INRAE, MIAT), Nikolaos Limnios (UTC) , Pierre-Olivier Cheptou (CEFE)
• Début de thèse : 1 octobre 2021
• École doctorale : MITT
• Établissement : Université Paul Sabatier
• Financement : 50% ANR, 50% département MathNum

Utilisation de la simulation à base d’agents et de la théorie de l’argumentation pour mieux appréhender la diffusion et l'appropriation des outils numériques en agriculture. 
Loïc Sadou

• Résumé : Ces dernières années ont connu un fort développement des technologies numériques en agriculture, qui ont déjà largement commencé à impacter les pratiques des agriculteurs. Si ces technologies offrent une opportunité unique pour participer à l’émergence d’une agriculture plus respectueuse de l’environnement, elles posent également de nombreuses questions sur les effets négatifs dont elles pourraient être la cause (inégalités entre agriculteurs, industrialisation de l’agriculture, propriété et fuites des données, etc.). Ce projet de thèse vise à étudier différents leviers qui pourraient permettre une appropriation et une diffusion vertueuse des outils numériques en agriculture. Il se propose pour cela de passer par la construction d’un modèle de simulation permettant d’évaluer différentes politiques (formation d’agriculteurs, communication autour d’outils numériques, etc.) à l’échelle d’un territoire. Le modèle sera fondé sur le couplage entre la modélisation à base d’agents et la théorie de l’argumentation. L’objectif est en effet de partir du terrain à l’aide de méthodes issues de l’économie expérimentale et d’enquêtes et d’analyser les arguments utilisés par les différents acteurs sur l’utilisation de ces outils pour proposer une modélisation riche et réaliste des phénomènes d’appropriation et de diffusion d’innovations. Cette démarche de modélisation sera appliquée pour étudier le cas des compteurs d'eau communicants (principe similaire à Linky pour les compteurs d'électricité) chez les agriculteurs en Occitanie. Ces dispositifs, qui pourraient permettre une meilleure gestion des ressources en eau, sont aujourd’hui une source de crispation chez de nombreux agriculteurs. L’enjeu applicatif est ainsi de mieux saisir ces crispations et d’évaluer des stratégies pour les lever.
• Directeurs de thèse : Patrick Taillandier (INRAE, MIAT), Rallou Thomopoulos (INRAE, IATE), Stéphane Couture (INRAE, MIAT)
• Début de thèse : 1 novembre 2020
• École doctorale : MITT
• Établissement : UT3 - Université de Toulouse
• Financement : 50% #Digitag, 50% département MathNum

Comprendre et contrôler les phénomènes de priming des plantes par stimulation acoustique pour la résistance aux stress biotiques.
Khaoula Adj Amor

• Résumé : L’enjeu biologique et agronomique de ce projet de thèse est de mieux comprendre et contrôler les phénomènes de priming des plantes par stimulation acoustique pour la résistance aux stress biotiques. Cela passe par l’élaboration d’un modèle de prédiction de l’impact d’une séquence de stimuli sonores (instants de stimulation, durées, modalités) sur le niveau de résistance d’une plante à l’infection d’un champignon, via la prédiction intermédiaire de l’expression de gènes clés au cours du priming. L’objectif scientifique de la thèse consiste à mettre au point un tel modèle dynamique, avec les méthodes d’inférence associées, à partir de données expérimentales issues du pathosystème constitué par la plante Arabidopsis thaliana et le champignon Sclerotinia sclerotiorum. La modélisation développée s’inscrira principalement dans le cadre de l'inférence de réseaux de régulation génique dynamiques.
• Directeurs de thèse : Frédérick Garcia, Adelin Barbacci (LIPM)
• Début de thèse : 1 novembre 2019
• École doctorale : Mathématiques, Informatique et Télécoms, Toulouse (MITT).
• Établissement : UT3 - Université de Toulouse
• Financement : 50 % INRAe + 50 % Région Occitanie

Ils sont passés par l'unité

Thèses

Identification, développement et test d'indicateurs de la vulnérabilité au changement climatique de systèmes de culture maïsicoles intégrant des pratiques agroécologiques. 
Marine Albert

• Directeurs de thèse : Magali Willaume (INRAE AGIR), Jacques-Eric Bergez (INRAE, AGIR), Stéphane Couture
• Soutenance : 9 février 2023
• École doctorale : SEVAB
• Financement : bourse ACCAF-Région

Apprentissage statistique pour l'identification d'OTUs et la caractérisation de la biodiversité. 
Anwar Abouabdallah

• Directeurs de thèse : Alain Franc (INRA BioGeCo), Olivier Coulaud (INRIA Hiepacs), Nathalie Peyrard
• Soutenane : 2 février 2023
• École doctorale : EDMI (Bordeaux)
• Financement : bourse INRA-INRIA

Algorithmique des jeux pour la gestion en agro-écologie. 
Paul Jourdan

• Directeurs de thèse : Hélène Fargier (IRIT, CNRS-Université de Toulouse), Régis Sabbadin
• Soutenance : 24 novembre 2022
• École doctorale : Mathématiques, Informatique et Télécoms, Toulouse (MITT°.
• Établissement : UT3 - Université de Toulouse
• Financement : 50 % INRAe + 50 % Région Occitanie

La représentation compacte des jeux ordinaux.
Arij Azzabi

• Directeurs de thèse : Nahla Ben Amor (ISG Tunis), Régis Sabbadin
• Soutenance : 10 juin 2021
• École doctorale : Informatique et Sciences de gestion
• Établissement : Institut Supérieur de Gestion, Tunis.
• Financement : ISG

Améliorer les prévisions à court et moyen termes des modèles agronomiques en prenant mieux en compte l'incertitude des prévisions météorologiques. 
Ivana Aleksovska

• Directeurs de thèse : Laure Raynaud (Météo-France), Robert Faivre
• Co-directeur : François Brun (ACTA)
• Soutenance : 8 décembre 2020
• École doctorale : Sciences de l'Univers, de l'Environnement et de l'Espace (Toulouse 3)
• Établissement : UT3 - Université Toulouse 3 Paul Sabatier
• Financement : 50 % #DigitAg + 50 % ACTA-Arvalis-IFV

Métamodélisation et optimisation robuste : application à la recherche d'idéotypes de plantes sous incertitude climatique.
Léonard Torossian

• Directeurs de thèse : Aurélien Garivier (IMT) et Robert Faivre
• Co-directeur : Victor Picheny
• Soutenue le : 17 décembre 2019
• Ecole doctorale : MITT
• Etablissement : UPS
• Financement : 50% région Midi-Pyrénées, 50% INRA
• Labellisation : #DigitAg

Conservation based on ecosystem complexity using network theory.
Hui Xiao

• Directrice de thèse : Eve MacDonald-Madden (Univ. of Queensland)
• Co-directeurs : Iadine Chadès (CSIRO) et Régis Sabbadin.
• Thèse obtenue en : 2019
• Ecole doctorale : School of Geography,  Planning and Environmental Management
• Etablissement : University of Queensland
• Financement : UQ

Optimisation en haute dimension pour l'aéodynamique interne et externe de véhicules.
David Gaudrie

• Directeurs de thèse : Rodolphe Le Riche (LIMOS, Mines Saint Etienne)
• Co-directeur : Victor Picheny
• Soutenue le : 28 octobre 2019
• Ecole doctorale : Saint Etienne
• Etablissement : Mines Saint Etienne
• Financement : CIFRE PSA
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''Méthodes d'optimisation combinatoire en programmation mathématique. Application à la conception des systèmes de verger-maraîcher.
Sara Maqrot

• Directeurs de thèse : Simon De Givry, Gauthier Quesnel et Marc Tchamitchian (UR Ecodéveloppement, INRAE Avignon)
• Soutenue le : 23 septembre 2019
• Ecole doctorale : MITT
• Etablissement : Université de toulouse
• Financement : MITT
• [Manuscrit]

Vers des agents cognitifs, affectifs et sociaux dans la simulation.
Mathieu Bourgais

• Directeur de thèse : Laurent Vercouter
• Co-directeur : Patrick Taillandier
• Soutenue le : 30 novembre 2018
• Ecole doctorale : SPMII
• Etablissement : INSA de Rouen
• Financement : ANR ACTEUR
• [Manuscrit]

Un modèle de Markov caché pour la dynamique des adventices dans un agrosystème.
Sebastian Le Coz

• Directrice de thèse : Nathalie Peyrard
• Co-directeur : Pierre-Olivier Cheptou (CEFE Montpellier)
• Début de thèse : 1 novembre 2015
• Soutenue le 12 mars 2019
• Ecole doctorale : MITT
• Etablissement : UPS
• Financement : 50% région Midi-Pyrénées, 50% projet Agrobiose
• Manuscrit (français), transparents de la soutenance

Réseau bayésien dynamique étiqueté : cadre et apprentissage de structure pour application aux réseaux écologiques.
Etienne Auclair

• Directeur de thèse : Régis Sabbadin
• Co-directrice : Nathalie Peyrard
• Début de thèse : 1 novembre 2015
• Soutenue le : 24 janvier 2019
• Ecole doctorale : MITT
• Etablissement : UPS
• Financement : MITT
• Manuscrit, transparents de la soutenance

Comprendre le processus de prise de décision opérationnelle en agriculture : une approche en rationalité limitée.
Charlotte Dayde

• Directeur de thèse : Roger Martin-Clouaire
• Co-directeur : Stéphane Couture
• Soutenue le : 17 janvier 2017
• Ecole doctorale : SEVAB
• Etablissement : INPT
• Financement : 50% MIA, 50% SAE2
• [Manuscrit]

Résolution de processu décisionnels de Markov à espace d'état et d'action factorisés. Application en agroécologie.
Julia Radoszycki

• Directrice de thèse : Nathalie Peyrard
• Co-directeurs : Régis Sabbadin, Sabrina Gaba (UMR Agroécologie, INRA Dijon)
• Soutenue le : 9 octobre 2015
• Ecole doctorale : MITT
• Etablissement : INSA
• Financement : MITT
• Manuscrit (français), transparents de la soutenance

Outiller l'adaptation des élevages fourragers au changement climatique: de l'analyse de la vulnérabilité à la conception participative de systèmes d'élevage.
Marion Sautier

• Directeur de thèse : Roger Martin-Clouaire
• Co-directeur : Michel Duru (UMR AGIR, INRA Toulouse)
• Soutenue le : 12 Décembre 2013
• Ecole doctorale : SEVAB
• Etablissement : Université Paul Sabatier (Toulouse III)
• Financement : 100% INRA (ASC)
• Manuscrit (français), transparents de la soutenance

Approche modulaire pour la planification continue. Application à la conduite des systèmes de cultures.
Mahuna Akplogan

• Directeur de thèse : Frédérick Garcia
• Co-directeurs : Alexandre Joannon (INRA, SAD Rennes), Gauthier Quesnel
• Soutenue le : 15 Mai 2013
• Ecole doctorale : Mathématiques Informatique Télécommunications de Toulouse (Toulouse III)
• Manuscrit (français), transparents de la soutenance

Développement d'une méthode adaptative d'échantillonnage spatialisé pour caractériser la composition du stock semencier des espèces adventices à l'échelle de la mosaïque paysagère.
Mathieu Bonneau

• Directeur de thèse : Régis Sabbadin
• Co-directrices : Sabrina Gaba (UMR BGA, INRA Dijon), Nathalie Peyrard
• Soutenue le : 30 Novembre 2012
• Ecole doctorale : Mathématiques Informatique Télécommunications de Toulouse (Toulouse III)
• Manuscrit (français), transparents de la soutenance

Analyse des interactions dynamiques entre le développement de la plante hôte, l’architecture du couvert et le développement d’une épidémie de maladie fongique aérienne : cas du pathosystème pois/ascochytose.
Benjamin Richard

• Directeur de thèse : Bernard Tivoli  (UMR BiO3P, INRA Rennes)
• Co-directeur : Robert Faivre
• Soutenue le : 19 Novembre 2012
• Ecole doctorale : Vie Agro Santé (Agrocampus Ouest)
• Manuscrit (français)

Les décisions d'assolement : une approche par modélisation et simulation a l'échelle de l'exploitation agricole.
Jérôme Dury

• Directeur de thèse : Jacques-Eric Bergez (UMR AGIR, INRA Toulouse)
• Co-directeurs : Arnaud Reynaud (LERNA, INRA Toulouse), Frédérick Garcia
• Soutenue le : 9 Décembre 2011
• Ecole doctorale : Sciences Ecologiques Vétérinaires Agronomiques Bioingénieries (Toulouse III)
• Manuscrit (anglais)

Analyse et conception de systèmes fourragers flexibles par modélisation systémique et simulation dynamique.
Guillaume Martin

• Directeur de thèse : Roger Martin-Clouaire
• Co-directeur : Michel Duru (UMR AGIR, INRA Toulouse)
• Soutenue le : 9 Novembre 2009
• Ecole doctorale : Sciences Ecologiques Vétérinaires Agronomiques Bioingénieries (Toulouse III)
• Mots-clés : système fourrager, modélisation, simulation, diversité, flexibilité, comportement gestionnaire
• Manuscrit (français)

 

Post-doctorats

PostDocs

Reconstruction de réseaux de régulation de résistance pour un couple plante/pathogène, par des méthodes de statistiques et d'intelligence artificielle. 
Lise Pomiès

• Encadrants : Sylvain Raffaele (LIPM) et Frédérick Garcia.
• Début de PostDocs : Avril 2020 (12 mois).
• Financements : ANR, projet PROBITY.
  

Multi-objective optimization applied to the management of landscapes provisioning several ecosystem services.
Yann Dujardin

• Responsables: Nathalie Peyrard et  Régis Sabbadin
• Période : 09/17 à 02/19
• Laboratoires : Collaboration entre INRA-MIAT et INRA-DYNAFOR

Design of mathematics and artificial intelligence tools for the mapping and sustainable management of crops pests using autonomous UAVs.
Alexandre Albore

• Responsables: Nathalie Peyrard,  Régis Sabbadin et Florent Teichtel
• Période : 11/13 à 11/15
• Laboratoires : Collaboration entre MIAT et ONERA-DCSD
  Echantillonnage et cartographie d'adventices, mise en oeuvre sur drônes autonomes.

Optimal management of food-webs.
Will Probert

• Période(s) : 6 mois en 2012, 3 mois en 2013
• Laboratoires : Collaboration entre MIAT et CSIRO/Univ. of Queensland

Control of competitive contact processes on graphs : application to the control of interacting invasive species on a network of sites.
Alana Moore

• Période : 5 mois en 2010.
• Laboratoires : Collaboration entre MIAT et University of Melbourne, Australian Centre of Excellence for Risk Analysis.