Dans le cadre d’un partenariat via le PEPR Agroécologie et Numérique, en collaboration avec les partenaires académiques et scientifiques du programme.
L’objectif est de développer des méthodes et algorithmes d’optimisation multiobjectif robustes, prenant en compte les incertitudes inhérentes aux modèles et aux données, plus particulièrement dédiés à la modélisation et à l’optimisation de problèmes complexes en agroécologie numérique.
La thèse visera notamment à développer de nouveaux algorithmes d’optimisation multiobjectif adaptés à des problèmes réalistes et incertains, en allant au-delà des formulations linéaires classiques. Elle comportera également un volet important de modélisation et de formalisation des problèmes multiobjectifs issus des applications en agroécologie.
Le ou la doctorante sera amené(e) à interagir avec les différents acteurs et partenaires du PEPR afin d’identifier, formaliser et modéliser des problèmes d’optimisation multiobjectif pertinents pour les applications étudiées. L’objectif sera notamment de prendre en compte la complexité des systèmes agroécologiques, les interactions entre objectifs, ainsi que les incertitudes liées aux données, aux modèles et aux conditions environnementales.
Les travaux combineront ainsi développement méthodologique en optimisation, prise en compte des incertitudes, modélisation de problèmes applicatifs et interaction avec les partenaires du PEPR, avec pour objectif de proposer des méthodes robustes et pertinentes pour l’aide à la décision en agroécologie numérique.
Des déplacements réguliers sont prévus pour ce poste ?
Des déplacements ponctuels sont à prévoir dans le cadre des réunions, séminaires et interactions avec les différents partenaires du PEPR. Les frais de déplacements seront pris en charge dans la limite du barème en vigueur.
