Big data et science des données pour le suivi de l’aquaculture

Ce travail vise à proposer de nouvelles méthodes théoriques dans le domaine de la science des données et de nouveaux outils informatiques pour traiter et analyser des données complexes générées pour le suivi des ressources naturelles. Cette thèse se focalisera sur le problème du suivi et de la gestion des bassins aquacoles en Nouvelle-Calédonie. Elle s’appuiera pour cela sur différentes sources de données disponibles telles que les données d’élevage (base de données Stylibase), les données de qualité du produit et les données météorologiques. L’analyse croisée de ces données visera à mettre en évidence des typologies de réussite des élevages et de qualité des produits dans un contexte de maladies.

Ces résultats seront susceptibles de permettre la construction d’outils d’aide à la décision à l’échelle des fermes et à l’échelle de la filière. L’aspect générique des méthodes et des algorithmes proposés sera validé dans d’autres domaines d’application pour confirmer la portée des avancées méthodologiques et assoir leur diffusion.

En savoir plus : site web de l’IFREMER

Doctorant : Janai Tokotoko (UNC, ISEA)

Financé par le gouvernement calédonien (bourse de thèse)

Co-directions : Nazha Selmaoui-Folcher (UNC, ISEA) et Hugues Lemmonier (Ifremer, Lead)

Co-encadrements : Frédéric Flouvat (UNC, ISEA) et Benoît Soulard (IFREMER, Lead)

Partenaires du projet : GFA – SOPAC