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

Sujet de thèse :
Titre : Dynamique stochastique de la matière vivante et active : théorie, inférence et applications

Les systèmes biologiques et la matière active — tissus vivants, cellules, particules autopropulsées, micro-organismes, assemblées moléculaires — sont des systèmes hors d'équilibre dont la dynamique émerge du couplage entre fluctuations stochastiques, forces internes, interactions collectives et géométrie. Leur compréhension quantitative nécessite à la fois de nouveaux développements théoriques en physique statistique hors d'équilibre et des méthodes capables d'extraire, à partir de données expérimentales bruitées et partiellement observées, les lois effectives qui les gouvernent.

Selon le profil et les intérêts de la personne recrutée, la thèse pourra se développer selon un ou plusieurs des axes suivants, à la croisée de la physique statistique, de la biophysique et de l'apprentissage automatique :
• Développement de méthodes d'inférence de la dynamique stochastique : approches paramétriques et non paramétriques, augmentation de variables latentes, traitement des bruits colorés (mémoire, sous-diffusion, corrélations temporelles).
• Théorie de la matière active et des processus stochastiques hors d'équilibre : thermodynamique stochastique, production d'entropie, dynamiques collectives.
• Approches d'apprentissage automatique pour la physique des systèmes vivants.
• Application à des données expérimentales réelles : tissus en développement, migration cellulaire, dynamique microbienne, comportement animal, systèmes multicellulaires.
Plan scientifique indicatif
1. Développement méthodologique
◦ Développements théoriques et méthodologiques selon l'axe retenu (inférence, théorie de la matière active, ou apprentissage automatique).
◦ Mise en œuvre algorithmique et validation des outils développés.
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 systèmes réels
◦ Analyse de données issues de systèmes vivants ou actifs (tissus en développement, migration cellulaire, dynamique microbienne, comportement animal).
◦ Reconstruction des interactions effectives, des champs de force et des contributions actives.
◦ Interprétation 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'environn
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