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Title: Postdoc classification de scènes paysagères par machine/deep learning
Date: 2020-10-20 14:36
Slug: job_225e95a880ae38f1da406c8412b83d2f
Category: job
Authors: Gilles Vuidel
Email: gilles.vuidel@univ-fcomte.fr
Job_Type: Post-doctorat
Tags: postdoc
Template: job_offer
Job_Location: Besançon
Job_Duration: 12 mois
Job_Website: http://thema.univ-fcomte.fr/actualites/offres-d-emploi/544-appel-%C3%A0-candidature-post-doctorat-de-12-mois-en-informatique-data-science
Job_Employer: Laboratoire ThéMA - CNRS/Université de Franche Comté
Expiration_Date: 2020-11-30
Attachment: job_225e95a880ae38f1da406c8412b83d2f_attachment.pdf


## Contrat post-doctoral de 12 mois en informatique/data science

Dans le cadre du projet RESIDE (RElevé et SImulation DEspréférences résidentielles), le laboratoire ThéMA propose un contrat post-doctoral de 12 mois (début souhaité février 2021, salaire brut d’environ 2850 €), ouvert à des jeunes chercheurs en informatique/data science. 

#### Contexte et objectif 

La   durabilité   des modes  d’habiter  contemporains  est  aujourd’hui  largement  questionnée  par  les externalités négatives associées à l’étalement urbain et à son corollaire, la dépendance automobile. Si un consensus se forme sur la nécessité de coordonner transport et urbanisme en favorisant densification et mixité  fonctionnelle,  de  telles  initiatives,  se  heurtent  au  choix  résidentiel  des  ménages  qui  tend,  bien souvent,  à  privilégier  le  modèle  pavillonnaire  prévalant  dans  les  périphéries  des  agglomérations.  La compréhension des préférences résidentielles est donc un enjeu majeur pour anticiper le succès probable de tel ou tel projet de développement résidentiel promouvant une ville durable. Un ensemble de dispositifs d’analyse innovants émergent aujourd’hui pour dépasser les verrous  méthodologiques  classiques  de l’analyse des préférences résidentielles. Le projet RESIDE repose sur le couplage d’une enquête en ligne, basée  sur  l’évaluation  d’un  échantillon  de  photographies  de  paysages  urbains,  et  d’algorithmes d’intelligence artificielle permettant de généraliser ces évaluations à un ensemble d’images couvrant de manière plus complète un territoire donné. Les résultats attendus fourniront aux acteurs de l’aménagement une base de connaissance inédite pour l’aide à la décision.
La contribution attendue repose notamment sur:
* un  travail de  collecte  systématique  des  photographies de  paysages  urbains  dans  les  agglomérations de Besançon et Dijon à partir de techniques de webscrapping.
* une classification de ces photographies selon l’identification de métriques paysagères issues du logiciel PixScape.
* la mise en œuvre ou le développement de méthodes de scoring automatique de ces photos par des algorithmes de classification d’image de type réseaux de neurones.

#### Encadrement et moyens mis à disposition 

Le travail de post-doctorat sera encadré par Samuel Carpentier-Postel (UMR ThéMA, université de Franche-Comté) et Gilles Vuidel (UMR ThéMA, CNRS). Il bénéficiera également de l’appui financier du projet RESIDE et  de  l’appui  scientifique  des  participants  à ce   projet : en   modélisation   spatiale,   géomatique   et développement informatique. Le lieu de travail principal sera situé dans les locaux de l’UMR ThéMA au 32 rue Mégevand à Besançon. 

### Compétences attendues et candidature 

Le ou la candidat(e) doit être titulaire soit d’une thèse en informatique, soit d’une thèse en statistique/data science. Le ou la candidat(e) devra en particulier maîtriser les méthodes et outils de machine/deep learning appliqués à la reconnaissance visuelle. 

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Les  candidatures  doivent  être adressées jusqu’au 30 novembre 2020 par mail (CV détaillé, publications réalisées, lettre de motivation) à Samuel Carpentier-Postel : <samuel.carpentier_postel@univ-fcomte.fr>
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Pour    toute    information    complémentaire,    contacter    Samuel    Carpentier-Postel    ou    Gilles    Vuidel (<gilles.vuidel@univ-fcomte.fr>)