Proposition de stage de M1

 

Nous recherchons une personne intéressée pour effectuer un stage de 2 mois maximum (M1 ou césure, non gratifié), disponible pour commencer dès mars 2026 au Laboratoire Ethologie, Cognition, Développement (LECD) à l'Université Paris Nanterre.

Exploration & régularités temporelles sonores chez le diamant mandarin

Le cadre théorique de ce stage est celui des régularités temporelles et de ses bénéfices. Chez l’humain, les régularités temporelles apparaissent soutenir la mobilisation de l’attention, notamment au cours du développement précoce. Mais aucun argument fort ne semble soutenir un effet équivalent chez les espèces animales non humaines. Or, on sait que les oiseaux capables d’apprentissage vocal sont compétents à traiter les régularités temporelles. L’idée de cette étude est que les régularités temporelles de l’environnement puissent soutenir la mobilisation des individus, ici les diamants mandarins, pour explorer un nouvel environnement.

La personne stagiaire aura pour missions :

1.       prioritairement de réaliser les passations ,

2.       de participer aux analyses vidéos

3.       et si l’avancement le permet, de participer au traitement statistique des données.

Compétences recherchées

×          Solides connaissances dans les domaines de l’éthologie et des sciences cognitives.

×          Autonomie et rigueur nécessaire à l’expérimentation et aux analyses.

×          Maîtrise des logiciels d’analyse vidéo (Boris) et de traitement statistique (type R).

Encadrement : Anne Bobin-Bègue (LECD)

https://lecd.parisnanterre.fr/

Modalité de candidature : envoyer parcours académiques, expériences et motivation à abobinbe@parisnanterre.fr

Merci par avance pour la diffusion de cette annonce.

Anne Bobin-Bègue

Maître de Conférences en Psychologie du Développement
Laboratoire Ethologie, Cognition, Développement, Université Paris Nanterre

@LecdNanterre
01 40 97 74 70 (pas de répondeur ni affichage de numéro)

Offre de poste : Chargé.e de mission

 Dans le cadre de son développement, Akongo recrute !
En étroite collaboration avec l’équipe du bureau d’études, vous êtes en charge de l’analyse des données collectées dans les différents projets scientifiques relatifs à l’évaluation du bien-être des animaux en captivité, et vous serez pleinement impliqué dans l’évolution et le développement de notre outil de suivi du bien-être animal.
Présentation des activités de l’entreprise
AKONGO est un bureau d’études spécialisé dans le conseil pour le suivi et l’amélioration du bien-être animal. Nous travaillons avec des parcs zoologiques, des fermes pédagogiques et des laboratoires en France et en Europe. Notre mission est d’accompagner les équipes dans une approche OneWelfare, et d’effectuer un suivi du bien-être des animaux en utilisant des outils d’évaluation basés sur des paramètres zootechniques, nutritionnels et comportementaux. Notre équipe travaille de façon pluridisciplinaire et collaborative afin de développer et systématiser des pratiques plus respectueuses de l’animal, de l’environnement et de l’humain.
Missions principales
• Analyse des données collectées en parcs zoologiques (données comportementales et questionnaires d’évaluation du bien-être, analyses descriptives et statistiques)
• Coordonner le support et gérer les retours utilisateurs sur l’outil de suivi
• Assurer une veille scientifique et réaliser des synthèses bibliographiques notamment sur les pratiques en parcs zoologiques et laboratoires et les aspects réglementaires relatifs au bien-être des animaux
• Participation au développement et à l’évolution de notre outil de suivi du bien-être animal
• Appui à l’équipe sur les projets scientifiques (planification, préparation, analyses de données, mise en forme des résultats, bilan…) et les audits (préparation des audits, saisie et analyse des données, rédaction de rapports d’expertises).
• Rédaction scientifique (publications scientifiques, communications écrites et orales)
• Rédaction de notes, recommandations, dossiers techniques et argumentaires à destination des professionnels
• Encadrement de stagiaires
• Participation à la formation continue des professionnels : création de contenu, mise en application
Profil et compétences requises
– Diplômé.e Master ou Doctorat, de formation scientifique, cursus universitaire (éthologie, biologie) ou ingénieur agronome
– Grandes capacités d’organisation et de gestion
– La personne recrutée travaillera sur plusieurs projets en même temps
Compétences opérationnelles :
• Savoir coordonner différents projets et en assurer l’expertise technologique et scientifique
• Savoir réaliser des analyses descriptives et statistiques des données (ex : mise en forme de jeux de données, utilisation du logiciel R)
• Rigueur scientifique, excellente capacité d’analyse et de synthèse
• Capacités pour synthétiser et vulgariser des sujets
• Maîtrise du français et de l’anglais
Compétences comportementales
• Gérer les relations avec des interlocuteurs très variés
• Ouverture d’esprit et curiosité intellectuelle
• Aptitude pour le travail en autonomie comme en équipe
• Faire preuve de pédagogie
• Appétence pour la communication et la vulgarisation scientifique
Conditions de travail
• CDI, temps complet
• Poste de bureau basé à Nantes
• Déplacements sur le territoire français et/ou en Europe possibles (formations, conférences)
• Prise de poste souhaitée : printemps 2026
• Salaire basé sur le barème Syntec, Ingénieurs et cadre, échelon 1.2 - coefficient 100 - échelon 2.1 - coefficient 115, en fonction de l’expérience
Clôture des candidatures
Offre ouverte jusqu’à ce que le poste soit pourvu. Les dossiers seront examinés au fur et à mesure de la réception des candidatures.
Contact
Merci d’envoyer un CV, une lettre de motivation, ainsi que le nom et l’adresse électronique de 1 personne pouvant fournir des références à contact@akongo.fr

Postdoc position in bioacoustics

 

We are looking for a Postdoc with experience in Bioacoustics to join our team on the ANIML project, where the goal is to study the complex units of budgerigar (Melopsittacus undulatus, a small parrot species) warble song. In prior work, we showed that these song units contain subunits that are similar to consonants and vowels in human speech. However, our recordings were limited to mostly male songs that were produced directly by willing individuals into an experimenter’s microphone.This project has been running for 1.5 years with a team with backgrounds in signal processing/machine learning to develop a pipeline to record individual budgerigar vocalizations while they are all vocalizing naturally together in a group. We are now looking for someone with expertise to study this dataset as it becomes available. 

This project is being hosted at the Acoustics Research Institute, which is an interdisciplinary institute with researchers of many fields (e.g., biology, phonetics, mathematics, physics, psychoacoustics etc). This allows us to address interdisciplinary problems in acoustics and is a unique work environment.

Deadline: February 15

Start date: June 2026 (with some flexibility)

The position is limited to 2 years but a short-term (max 12 months) extension may be possible. 

For details and how to apply, see: https://www.oeaw.ac.at/en/oeaw-home/jobs?jh=a16ucy4z9sicr0g4bj0wvv3ritd0kml

Offre de Stage de 2 mois – Réentraînement et Optimisation du Modèle de Reconnaissance Faciale des Macaques Japonais de Kōjima

 Contexte
L'identification individuelle joue un rôle clé dans la conservation des espèces et l'étude des réseaux sociaux animaux. Notre équipe a développé avec succès un premier modèle de reconnaissance faciale des macaques japonais (Macaca fuscata) de l'île de Kōjima (Japon) basé sur YOLO (Paulet et al., 2024, Primates). Ce modèle a atteint une précision de 82,2% pour la détection faciale et 91% pour l'identification individuelle de 42 individus. Ce stage vise à améliorer significativement ces performances en réentraînant les modèles avec de nouvelles données et en optimisant les hyperparamètres, afin de permettre une génération automatique et fiable de réseaux sociaux à partir de vidéos de terrain.
Missions
1. Enrichissement et annotation de la base de données
• Extraire de nouveaux frames à partir du répertoire vidéo existant de Kōjima
• Annoter les visages des macaques sur Roboflow (détection et identification individuelle)
• Équilibrer le dataset pour améliorer la représentativité de tous les individus
• Appliquer des techniques d'augmentation de données adaptées
2. Réentraînement et optimisation des modèles YOLO
• Réentraîner le détecteur de visages (YOLOv8) avec le dataset enrichi
• Réentraîner le classificateur individuel avec les nouvelles annotations
• Explorer différents hyperparamètres (batch size, learning rate, epochs) pour optimiser les performances
• Tester différentes versions de YOLO (v8 Nano, Small, Medium) selon les ressources disponibles
3. Évaluation comparative des performances
• Mesurer la précision, l'IoU (Intersection over Union) et produire des matrices de confusion
• Comparer les résultats avec le modèle initial (Paulet et al., 2024)
• Analyser les erreurs de classification (faux positifs/négatifs) et proposer des améliorations
4. Documentation et valorisation
• Documenter le pipeline de traitement et les choix méthodologiques
• Préparer un rapport technique détaillé avec recommandations
• Contribution potentielle à une publication scientifique
Profil Recherché
Formation :
• Étudiant(e) en Master 1 ou Master 2 en informatique, IA, mathématiques appliquées ou vision par ordinateur
Compétences techniques requises :
• Expérience en deep learning et vision par ordinateur
• Maîtrise d'un framework de deep learning (PyTorch ou TensorFlow)
• Connaissance de YOLO (YOLOv5/v8) et d'Ultralytics
• Expérience avec Roboflow ou outils d'annotation similaires (LabelImg, CVAT)
• Programmation Python (OpenCV, pandas, numpy)
Compétences appréciées :
• Connaissance des métriques d'évaluation en computer vision
• Expérience avec Google Colab ou environnements GPU cloud
• Intérêt pour l'éthologie et la biologie comportementale
Qualités personnelles :
• Rigueur dans l'annotation des données
• Autonomie et capacité à tester différentes approches
• Sens de la documentation et de la reproductibilité scientifique
Conditions du Stage
• Durée : Moins de 2 mois (8 semaines maximum)
• Gratification : Non rémunéré (stage < 2 mois)
• Période : Libre
• Lieu : Institut Pluridisciplinaire Hubert Curien (IPHC), Université de Strasbourg-
CNRS, Strasbourg
• Type : Stage de License, de Master 1 obligatoire ou stage volontaire
• Ressources techniques :
o Accès à Google Colab Pro (GPU A100)
o Dataset vidéo existant de Kōjima (+ de 5985 frames annotés)
o Code source GitHub disponible (https://github.com/AxelCodaeMolina/AI-Saru)
Encadrement
• Cédric Sueur – Professeur à l'Université de Strasbourg (directeur de stage)
• Julien Paulet – Doctorant à l'Université de Strasbourg (encadrant principal, premier
auteur de l'article)
• Collaboration scientifique :
o Benoit Naegel (Professeur, expert en traitement d'images)
o Jérôme Pansanel (Ingénieur de recherche CNRS)
o Takafumi Suzumura et Shinya Yamamoto (Wildlife Research Center, Kyoto University)
Atouts du Stage
✅ Travail concret : Suite directe d'une publication scientifique récente (Primates, 2024)
✅ Impact visible : Amélioration mesurable d'un système déjà fonctionnel
✅ Données réelles : Dataset unique de primates sauvages étudiés depuis 60 ans
✅ Valorisation : Possibilité de co-signature sur une future publication
✅ Compétences IA : Expérience pratique en deep learning appliqué à la conservation
✅ Collaboration internationale : Lien avec le Wildlife Research Center de Kyoto University
Candidature
Envoyer à cedric.sueur@iphc.cnrs.fr :
• CV détaillé (mentionner vos expériences en deep learning et computer vision)
• Lettre de motivation (expliquer votre intérêt pour ce projet spécifique)
• Exemples de projets en vision par ordinateur (GitHub, rapports, etc.) si disponibles

Offre de Stage de 2 mois – Annotation Comportementale et Entraînement IA pour l'Étude Automatique des Comportements Culturels du Macaque Japonais avec LabGym2

 Contexte
Le macaque japonais (Macaca fuscata) présente des comportements culturels transmis socialement depuis plus de quatre décennies, notamment la manipulation de pierres (stone-handling) et le toilettage social (grooming). L'étude de ces comportements nécessite traditionnellement des centaines d'heures d'observation manuelle et d'annotation vidéo, un processus chronophage et coûteux pour les chercheurs.
Notre équipe a développé avec succès un premier pipeline d'analyse automatique basé sur LabGym2 (Ardoin & Sueur, 2024), un outil de deep learning permettant la détection et la classification automatique de comportements animaux sans nécessiter de GPU. Les résultats préliminaires sont prometteurs avec un détecteur de macaques atteignant 95,4% de précision (mAP@0.5).
Ce stage vise à enrichir massivement le dataset d'entraînement pour améliorer la reconnaissance automatique des comportements de toilettage et de manipulation de pierres, en vue d'une publication dans l'American Journal of Primatology.
Missions
1. Annotation comportementale intensive avec LabGym2
Détection des macaques et objets :
• Annoter des macaques japonais sur des milliers d'images issues de vidéos de Kōjima (format COCO)
• Annoter les pierres manipulées lors des comportements de stone-handling
• Utiliser Roboflow pour l'annotation et la gestion du dataset
• Participer à l'amélioration du détecteur existant (actuellement à 95,4% mAP@0.5)
Classification des comportements :
• Annoter finement les séquences de toilettage social (grooming) :
• Annoter les séquences de manipulation de pierres (stone-handling) :
Objectifs quantitatifs :
• Enrichir le dataset existant
• Créer au minimum 2000 nouvelles annotations comportementales
• Équilibrer les classes sous-représentées (transitions, comportements rares)
2. Support à l'entraînement des modèles LabGym2
Détecteur (Detector) :
• Contribuer à l'entraînement/réentraînement du détecteur de macaques
• Tester la robustesse du détecteur sur différents contextes (luminosité, arrière-plans, poses)
• Documenter les performances (mAP, IoU, matrices de confusion)
Catégoriseur (Categorizer) :
• Participer à la création des datasets d'entraînement pour le categorizer
• Extraire et labelliser des "animations" (séquences de frames) représentant chaque comportement
• Générer des "pattern images" (images de patrons de mouvement) pour la classification
3. Validation et tests sur vidéos réelles
• Tester le pipeline complet LabGym2 sur de nouvelles vidéos
• Identifier les erreurs de classification et proposer des améliorations
• Produire des statistiques comportementales automatiques
• Documenter les limites et perspectives du système
4. Documentation scientifique
• Rédiger un rapport technique détaillé avec protocoles d'annotation
• Contribuer à la préparation d'un manuscrit
• Créer du matériel supplémentaire (vidéos annotées, guides méthodologiques)
Profil Recherché
Formation :
• Étudiant(e) en License ou Mastr en éthologie, biologie comportementale, écologie, sciences cognitives, ou informatique appliquée à la biologie
Compétences requises :
Compétences biologiques :
• Connaissances en éthologie et comportement animal (primates particulièrement apprécié)
• Capacité à identifier et discriminer des comportements complexes
• Intérêt pour la culture animale et la transmission sociale
Compétences techniques :
• Rigueur et précision dans l'annotation de données
• Expérience avec des outils d'annotation d'images (Roboflow, LabelImg, CVAT, ou similaires)
• Notions de base en Python (apprécié mais non obligatoire)
• Familiarité avec les concepts de machine learning et computer vision (souhaité)
Compétences organisationnelles :
• Excellentes capacités de gestion de projet et coordination d'équipe
• Aisance relationnelle pour encadrer des volontaires bénévoles
• Autonomie et sens de l'organisation pour gérer un volume important d'annotations
Qualités personnelles :
• Patience et minutie (l'annotation est chronophage et répétitive)
• Motivation pour contribuer à un projet innovant en conservation
• Curiosité scientifique et créativité pour résoudre des problèmes méthodologiques
Conditions du Stage
• Durée : Moins de 2 mois (8 semaines maximum)
• Gratification : Non rémunéré (stage < 2 mois)
• Période : Libre
• Lieu : Institut Pluridisciplinaire Hubert Curien (IPHC), Université de Strasbourg-CNRS, Strasbourg
• Type : Stage de de License, de Master 1 obligatoire ou stage volontaire
Ressources techniques disponibles :
• Accès à Roboflow pour l'annotation collaborative
• Plateforme LabGym2 installée sur machine virtuelle CNRS (16 processeurs Intel® Xeon® Gold 6242 + NVIDIA Tesla T4 GPU)
• +65 minutes de vidéos de comportements sociaux de macaques japonais (Kōjima)
• Dataset existant de 1862 images annotées (détecteur à 95,4% mAP)
• Guides d'annotation et protocoles déjà développés
• Réseau de volontaires potentiels pour le projet citoyen
Encadrement
Équipe d'encadrement :
• Cédric Sueur – Professeur à l'Université de Strasbourg (directeur de stage)
• Julien Paulet – Doctorant à l'Université de Strasbourg (encadrant principal, premier auteur de l'article)
Collaborations scientifiques :
• Dr. Yujia Hu (créatrice de LabGym2, Georgia Institute of Technology, USA)
• Dr. Bing Ye (créateur de LabGym2, Life Sciences Institute, University of Michigan, USA)
Atouts du Stage
✅ Projet innovant : Première utilisation de LabGym2 pour l'étude comportementale des primates
✅ Impact concret : Vos annotations alimenteront directement une publication scientifique (co-signature possible)
✅ Collaboration internationale : Travail avec les créateurs de LabGym2 (USA)
✅ Science citoyenne : Expérience unique de coordination d'un projet participatif
✅ Compétences transférables : Annotation de données (compétence très recherchée en IA)
✅ Terrain virtuel : Travailler sur des données de primates sauvages étudiés depuis 60 ans à Kōjima (Japon)
✅ Accessibilité technique : LabGym2 ne nécessite pas de GPU, approche plus accessible que d'autres outils IA
✅ Culture animale : Contribution à l'étude de comportements culturels transmis socialement
Candidature
Envoyer à cedric.sueur@iphc.cnrs.fr :
Dossier de candidature :
1. CV détaillé (mentionner toute expérience en éthologie, annotation de données, ou gestion de projet)
2. Lettre de motivation expliquant :
o Votre intérêt pour l'éthologie et les comportements culturels
o Votre expérience avec l'annotation ou l'observation comportementale
o Votre motivation pour un travail minutieux et répétitif

Offre de Stage de 2 mois – Intelligence Artificielle pour la Reconnaissance Faciale des Gorilles de Montagne et Orangs-outans

 Contexte
L’identification individuelle joue un rôle clé dans la conservation des espèces menacées. Les méthodes classiques impliquent souvent des marquages invasifs, tandis que l’intelligence artificielle (IA) permet aujourd’hui une reconnaissance faciale non intrusive à partir d’images et de vidéos. Nous avons déjà développé un modèle basé sur YOLO pour la reconnaissance faciale des macaques japonais (Macaca fuscata) avec succès. Ce stage vise à adapter et développer ces outils pour identifier automatiquement les gorilles de montagne (Gorilla beringei beringei) du Parc National des Virunga et les orangs-outangs (Pongo pygmaeus) en Indonésie, en collaboration avec la Borneo Orangutan Survival Foundation (BOS).
Missions
• Adapter et entraîner des modèles de deep learning (YOLO, Faster-RCNN, etc.) pour la détection et la reconnaissance individuelle des gorilles et orangs-outangs.
• Collecter et annoter des bases de données d’images et vidéos fournies par nos partenaires.
• Évaluer la performance des modèles et optimiser l’algorithme pour minimiser les erreurs de reconnaissance.
• Intégrer ces modèles dans des outils pratiques pour le suivi et la conservation des populations de primates.
Profil Recherché
• Étudiant(e) en Master 1 ou Master 2 en mathématiques appliquées, biologie computationnelle, informatique ou IA.
• Expérience en deep learning, vision par ordinateur et frameworks comme TensorFlow ou PyTorch.
• Connaissance en traitement d’images et en annotations de bases de données tel que Roboflow.
• Intérêt pour l’éthologie et la conservation des primates.
• Capacité à travailler de manière autonome tout en intégrant une équipe de recherche.
Conditions du Stage
• Durée : Moins de 2 mois (8 semaines maximum). Pas de gratification
• Période : Libre
• Lieu : Institut Pluridisciplinaire Hubert Curien (IPHC), Université de Strasbourg-CNRS, Strasbourg.
• Encadrement : Cédric Sueur (Professeur à l’Université de Strasbourg) et Julien Paulet (doctorant à l’Université de Strasbourg). Collaboration avec Benoit Naegel (Professeur à l’Université de Strasbourg) et Jérôme Pansanel (Ingénieur de recherche CNRS).

• Type de stage : Stage de License ou de Master 1 obligatoire ou stage volontaire (non
rémunéré).
 

Candidature
Envoyer CV et lettre de motivation à cedric.sueur@iphc.cnrs.fr.