doctorant /doctorante (H/F) en physique de la matière complexe et vivante

Sujet de thèse :
Titre : Inférence de la dynamique stochastique dans les systèmes biologiques actifs en développement

Les tissus vivants, les cellules migratrices ou les particules actives constituent des systèmes hors d'équilibre dans lesquels les forces internes, les interactions collectives et la géométrie de l'environnement façonnent des dynamiques complexes. Leur description quantitative requiert des méthodes capables d'extraire, à partir de trajectoires bruitées et partiellement observées, les forces effectives, les interactions, les lois du mouvement, ainsi que l'influence de variables cachées ou de bruits non blancs.

Ce projet de thèse vise à développer et appliquer une nouvelle génération de méthodes d'inférence de la dynamique stochastique, à la croisée de la physique statistique, de la biophysique et de l'apprentissage automatique. Ces approches s'appuieront sur des outils récemment introduits dans le groupe, en particulier :
• des méthodes non linéaires d'inférence paramétrique et non paramétrique ;
• l'augmentation de variables latentes couplée à des schémas EM pour améliorer l'identifiabilité ;
• l'extension du formalisme aux systèmes dynamiques soumis à un bruit coloré (mémoire, sous-diffusion, corrélations temporelles), particulièrement pertinent pour les systèmes biologiques actifs.
Plan scientifique indicatif
1. Développement méthodologique
◦ Extension des méthodes d'inférence non linéaires (paramétriques et non paramétriques).
◦ Intégration d'un schéma EM avec augmentation de variables pour traiter les variables cachées et les biais d'identifiabilité.
2. Validation sur des systèmes modèles
◦ Simulations contrôlées (EDS non linéaires, modèles actifs, dynamiques à mémoire).
◦ Étude de la robustesse des méthodes (bruit, faible fréquence d'échantillonnage, observabilité partielle).
3. Application à des données biologiques
◦ Analyse de trajectoires dans des tissus en développement (ex. : embryon de Drosophile, épithélium cilié, systèmes multicellulaires).
◦ Reconstruction des interactions effectives, des champs de force et des contributions actives.
◦ Interprétation biophysique en collaboration avec des partenaires expérimentaux.


Contexte :
La personne recrutée rejoindra un groupe actif en biophysique théorique et en inférence computationnelle (groupe SuperStoc, ERC), avec des liens étroits vers des collaborations expérimentales au sein du Turing Centre for Living Systems (Centuri, Aix-Marseille Université). La thèse combinera développement théorique, analyse de données réelles et interaction avec des applications biologiques. Le projet offre un cadre propice à des contributions originales, tant conceptuelles que méthodologiques.

L'environnement de travail est international et pluridisciplinaire.La personne recrutée bénéficiera d'un encadrement régulier, et participera à des écoles d'été et conférences nationales et internationales.