Post-doc méta-modélisation aléa avalanches rocheuses h/f

BRGM - Cependant ils neteacute;cessitent des ressources de calcul importantes. La meteacute;ta-modeteacute;lisation, baseteacute;e sur des approximations statistiques du modetegrave;le entraeticirc;neteacute;es etagrave; partir d'une base de donneteacute;es de simulations, offre une alternative prometteuse pour preteacute;server les capaciteteacute;s preteacute;dictives des modetegrave;les tout en reteacute;duisant les coetucirc;ts de calcul, permettant ainsi la propagation des incertitudes et la cartographie des risques.
L'objectif de ce projet est d'adapter les meteacute;thodes de meteacute;ta-modeteacute;lisation existantes aux modetegrave;les d'eteacute;coulement en couche mince, avec une application au risque d'avalanches de roches et/ou de glaces en contexte alpin, contribuant ainsi etagrave; l'eteacute;valuation des risques eteacute;mergents glaciaires et peteacute;riglaciaires.
Nous proposons d'entraeticirc;ner un meteacute;ta-modetegrave;le pour estimer les reteacute;sultats de SHALTOP, un code d'eteacute;coulement en couche mince deteacute;veloppeteacute; etagrave; l'IPGP et utiliseteacute; au BRGM, en utilisant la geteacute;ometeacute;trie initiale de la masse et un ou deux parametegrave;tres rheteacute;ologiques comme variable d'entreteacute;e.
Le post-doc testera au moins deux meteacute;thodes de meteacute;ta-modeteacute;lisation (e.g. processus gaussiens et PINNs) sur un cas syntheteacute;tique simple (eteacute;coulement sur plan inclineteacute;) et sur une topographie reteacute;elle pour reproduire un eteacute;veteacute;nement documenteteacute; en contexte alpin.
Des meteacute;thodes avanceteacute;es d'eteacute;chantillonnage adaptatif et de reteacute;duction de dimension seront utiliseteacute;es pour ameteacute;liorer l'efficaciteteacute; numeteacute;rique de la meteacute;thode tout en garantissant l'exactitude des estimations. Une attention particulietegrave;re sera porteteacute;e etagrave; la capaciteteacute; du meteacute;ta-modetegrave;le etagrave; reproduire des comportements non lineteacute;aires comme les deteacute;bordements.
Le meteacute;ta-modetegrave;le sera ensuite utiliseteacute; pour construire une carte probabiliste d'impact. Les distributions des parametegrave;tres d'entreteacute;e seront estimeteacute;es soit par jugement d'expert (par exemple, pour le volume) et/ou de manietegrave;re empirique (loi deteacute;duite de la litteteacute;rature ou de l'eteacute;tape de calibration).
Vos principales missions sont :

Deteacute;veloppement informatique (deteacute;petocirc;t gitlab, package python) pour l'adaptation des meteacute;thodes de meteacute;ta-modeteacute;lisation.
Application des techniques deteacute;veloppeteacute;es etagrave; deux cas d'eteacute;tude (topographie syntheteacute;tique et topographie reteacute;elle).
Reteacute;daction d'au moins un article scientifique preteacute;sentant les reteacute;sultats.
Date de deteacute;but souhaiteteacute;e : 01/09/2025 Formation : Doctorat Expeteacute;rience : 1 - 5 ans
Vous mobiliserez les competeacute;tences et qualiteteacute;s suivantes :

Programmation (python/R), connaissances en fortran appreteacute;ciables mais pas indispensables ;
Modeteacute;lisation statistique (processus gaussiens), machine-learning (TINNS) ;
Utilisation de modetegrave;les d'eteacute;coulements en couche mince ;
Anglais ;
Autonomie et prise d'initiative pour le deteacute;veloppement de solutions innovantes ;
Capaciteteacute;s d'analyse, de synthetegrave;se et de preteacute;sentation des reteacute;sultats ;
Capaciteteacute;s de reteacute;daction en anglais et franetccedil;ais.