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STAGE – laboratoire MaIAGE (INRIA) – Modélisation mécaniste de réseaux commerciaux d’animaux

Rémunération
554,00 €
Lieu

UR1404 INRAE MaIAGE, Domaine de Vilvert, 78350 Jouy-en-Josas

Date de début
N/C
Date de fin
N/C

Depuis quelques années, l’afflux de grands jeux de données (génétiques, interaction sociale,. . .) requiert l’invention de nouvelles méthodes capables de les analyser en un temps raisonnable et de proposer des modèles décrivant ces données, notamment dans un but prédictif. Nous travaillons en particulier sur des données de détention d’animaux, issues de la Base de Données Nationale d’Identification (BDNI), qui rassemble depuis 2005 les mouvements des dizaines de millions de bovins détenus dans plus de 200.000 exploitations agricoles bovines en France ([DEV14]). Pour comprendre en particulier la façon dont les maladies infectieuses animales (dynamiques endémiques ou épidémiques) se propagent sur le territoire national, il est nécessaire de considérer les mouvements marchands d’animaux, voie majeure de propagation à large échelle. Ces données forment un réseau dont les noeuds sont les exploitations agricoles et les arêtes les mouvements d’animaux entre ces exploitations. Un enjeu essentiel pour la compréhension, la prévention et le contrôle d’épidémies se propageant sur ce réseau est la conceptualisation des phénomènes marchands en jeu et leur intégration dans un modèle permettant de reproduire fidèlement les dynamiques commerciales observées empiriquement ([HGB+17]) et de les prédire.

Ce stage s’inscrit dans une collaboration pluridisciplinaire financée par l’ANR dans le cadre du projet Cadence, impliquant des modélisateurs, des mathématiciens, des épidémiologistes des économistes.

Laboratoire d’accueil

UR1404 INRAE MaIAGE (Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l’Environnement) Domaine de Vilvert, 78350 Jouy-en-Josas

Responsables du stage

Description du projet de stage

Au cours de ce stage, le stagiaire devra lire et s’approprier les travaux antérieurs des partenaires de Cadence autour de la modélisation de filières bovines, ainsi que trois études qualitatives consacrées à la description de filières particulières. Une recherche bibliographique devrait porter 1 sur les travaux de la littérature traitant de modélisation mécaniste de processus sous-jacents à la dynamique de réseau.

Avec l’aide des encadrants, l’essentiel du stage sera ensuite consacré à la formulation et l’implémentation d’un modèle stochastique intégrant ces connaissances, comportant des dynamiques démographiques et économiques locales (au niveau de l’exploitation) couplées par les échanges d’animaux. Les paramètres du modèle devraient être calibrés ou estimés à partir des données disponibles en utilisant des méthodes d’inférence adpatées, capables de gérer les grandes dimensions paramétriques. Idéalement, le modèle permettra, dans un deuxiéme temps, d’intégrer d’autres processus, comme par exemple la diffusion d’un pathogène sur le réseau commercial, avec de possibles rétroactions (aversion au risque des agents commerciaux).

Le stage pourra comporter une partie d’analyse mathématique du modèle obtenu (ou d’une de ses simplifications) pour étudier la convergence en loi ou l’existence d’une loi stationnaire pour le processus (dans la veine de [Mon19a], [Mon19b]).

Compétences attendues/souhaitées du candidat

  • Mathématiques : processus de Markov en temps continu/discret, systèmes d’EDO, méthodes d’inférence à base de filtre particulaire, avec ou sans vraisemblance.
  • Programmation en Python ou C/C++
  • Goût pour la modélisation
  • Autonomie, curiosité et intérêt pour les approches interdisciplinaires

Durée et indemnité

De 4 à 6 mois, à débuter entre février et avril 2020. Une gratification de 554€ par mois est prévue.

Références

[DEV14] Bhagat Lal Dutta, Pauline Ezanno, and Elisabeta Vergu. Characteristics of the spatiotemporal network of cattle movements in France over a 5-year period. Preventive Veterinary Medicine, 117(1) :79–94, 2014. doi:10.1016/j.prevetmed.2014.09.005.

[HGB+17] Patrick Hoscheit, Sébastien Geeraert, Gaël Beaunée, Hervé Monod, Christopher A. Gilligan, João A. N. Filipe, Elisabeta Vergu, and Mathieu Moslonka-Lefebvre. Dynamical network models for cattle trade : towards economy-based epidemic risk assessment. Journal of Complex Networks, 5(4) :604–624, 2017. doi:10.1093/comnet/cnw026.

[Mon19a] Pierre Montagnon. Stability of piecewise deterministic Markovian metapopulation processes on networks. Stochastic Processes and their Applications, 2019. doi:10.1016/j.spa.2019.05.012.

[Mon19b] Pierre Montagnon. A stochastic SIR model on a graph with epidemiological and population dynamics occurring over the same time scale Journal of Mathematical Biology, 79 :31–62, 2019.

 

Vous devrez avoir ces compétences :


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