Date de clôture de réception de candidatures : 10/02/2026 Des projets précédents ont permis, d'une part, le développement d'un environnement de simulation 3D pour les engins de pêche (FineLab) et, d'autre part, la collecte de données à haute résolution sur le comportement des poissons à l'intérieur des chaluts (projets : ESCAPE, Game of Trawls, MarineBeacon, etc.).  Missions principales  L'objectif de ce poste est de développer un cadre de modélisation individuelle (IBM) pour étudier les interactions entre les poissons et les engins de pêche. Ce travail ira au-delà des approches de modélisation traditionnelles, car il nous permettra de manipuler des variables internes et externes. Les modèles IBM sont puissants car ils peuvent représenter de manière flexible les processus naturels observés, tels que les comportements de nage et de fuite. Ils permettent d'étudier le lien entre les comportements individuels et la dynamique collective qui en résulte. Cette approche quantitative doit nous permettre d'estimer les principaux paramètres de sélectivité des engins en fonction de l'environnement, des espèces présentes et de leurs comportements spécifiques, ce qui n'a jamais été entrepris jusqu'à présent. Activités principales  La modélisation comportementale s'appuiera en partie sur les résultats obtenus dans le cadre d'autres taches du projet ESCAPE (https://www.francefilierepeche.fr/projets/escape-etude-echappement-poissons-engins-peche ), dans lesquels plusieurs archétypes comportementaux sont actuellement définis. Le principal défi de ce poste consistera à intégrer ces connaissances et ces données dans un modèle IBM.  Vous améliorerez le code Qt C++ existant afin de mettre en œuvre des règles comportementales et d'optimiser le temps de calcul. Des indicateurs seront définis afin de comparer les résultats locaux issus de la modélisation et ceux issus des expériences. Les paramètres des règles comportementales seront optimisés afin de minimiser les fonctions d'objectifs sur la base des résultats globaux issus de la modélisation et des expériences. Ce travail devra faire l'objet d'au moins une publication scientifique de rang A. Champs relationnel  - En interne : Le service HALGO/LTBH - En externe : Réseaux de collaboration nationaux et internationaux des membres du laboratoire Master 2, Ingénieur(e) en écologie quantitative ou doctorat en écologie ou mathématiques appliquées. Compétences techniques - Compétence en écriture de code C++ et Qt. - Compétence en simulation numérique et en optimisation du temps de calcul. - Expérience en optimisation à l'aide d'algorithmes spécifiques (par exemple, algorithmes génétiques). - Expérience avec les modèles IBM est souhaitable, en particulier dans le domaine de l'écologie. - Expérience avec un framework graphique tel que OpenSceneGraph serait un avantage. Qualités personnelles  - Capacité à s'intégrer dans l'équipe et le projet  - Capacité à travailler de manière autonome.