Ingénieur-e biologiste en analyses de données

Votre mission consistera à améliorer les mesures automatiques des tailles de poissons et à développer des outils opérationnels à partir de données issues de caméras acoustiques. Les caméras acoustiques sont des outils non invasifs en plein développement dans le cadre d’études environnementales et de suivi des populations de poissons. Les très hautes fréquences utilisées et le grand nombre de faisceaux permettent d’obtenir des données acoustiques sous forme d’images dont la résolution est proche de celle d’une vidéo subaquatique, tout en étant très peu dépendant de la turbidité de l’eau. La morphologie et le comportement du poisson (type de nage) apportent des éléments qui participent à l’identification de son espèce. De nombreux développements ont permis d’automatiser en partie les analyses à l’aide d’outils prometteurs, génériques mais incomplets, qui détectent automatiquement les poissons, suivent leurs trajectoires et identifient l’espèce. La détection des échos des poissons ouvre la voie à une mesure centimétrique automatique de leur taille, caractéristique indispensable à l’amélioration des connaissances relatives à l’écologie et nécessaire à la gestion des populations de poissons.

Vous serez plus particulièrement en charge de :

1-                Estimer automatiquement les tailles des poissons sur les vidéos acoustiques : le candidat prendra en main et adapter les scripts existants (Le Quinio et al., 2023 ; 2024) qui visent notamment à segmenter sur chaque image le corps du poisson tout au long de sa détection, et sera en mesure d’extraire leurs caractéristiques morphologiques à partir de ces informations et de leur position dans le faisceau de détection. . Les modules développés par le candidat seront intégrés aux outils déjà existants et fonctionnels : l’outil Eel counter (LNHE, EDF) permettra donc, en plus du comptage en quasi-temps réel du nombre d’anguilles détectées, d’exporter des informations sur les distributions en taille.

2-                Amélioration des algorithmes de détection : les algorithmes développés ont démontré leur efficacité sur les individus les plus grands (taille supérieure à 60 cm), mais leurs performances sont beaucoup plus limitées sur les individus plus petits (Le Quinio et al., 2023 ; Fernandez Garcia et al., 2023). Améliorer les performances de ces outils pour pouvoir plus efficacement détecter les poissons aux tailles plus réduites rendrait possible une évaluation précise du nombre d’individus présents dans le champ de la caméra. 

3-                Généricité des algorithmes : les scripts ont été testés sur les données produites par les caméras acoustiques DIDSON et ARIS converties à un format vidéo générique. Dès lors, ils ont la capacité d’être adaptés sur des vidéos enregistrées par d’autres types de caméras acoustiques (BlueView, Oculus), rendant possible une généricité de cet outil aux différents modèles de caméra.

Les travaux du candidat seront réalisés en collaboration étroite avec les projets en cours, portés par un collectif scientifique dynamique et synergique (INRAE, EDF, Ecole des Mines Paris). Les performances des outils développés par le candidat au cours de son post-doctorat seront évaluées en comparant leurs résultats aux effectifs comptabilisés, tailles mesurées, espèces identifiées par des opérateurs experts. La présentation des nouveaux modules et l’évaluation de leurs performances feront l’objet de publications scientifiques dans des journaux internationaux renommés. Les données utilisées dans le cadre de ce post-doctorat, issues de plusieurs suivis réalisés sur différents sites d’études et sur des populations différentes, feront l’objet d’un data paper, co-porté par le candidat. 

Conditions particulières d’activité : travail d’analyse de données sur ordinateur