Nous recherchons des candidat-es pour un sujet de thèse proposée à l’Ecole Doctorale SEVAB (http://www.sevab.ups-tlse.fr/fr/).
Cette annonce s’adresse à des étudiant-es titulaires d’un master 1. Les
candidat-es devront avoir une formation en éthologie/comportement avec
une inclination marquée pour l’analyse quantitative des
données/modélisation ou une formation en physique/mathématiques et une
forte motivation à travailler en biologie.
Pour plus d’informations, contacter Richard BON (team CAB au CRCA lab: http://cognition.ups-tlse.fr/ ; richard.bon@univ-tlse3.fr) et/ou Fernando PERUANI (http://math.unice.fr/~peruani/ ; Fernando.Peruani@unice.fr)
Titre du Projet de thèse : Diffusion de l’information et prise de décision collective
Résumé du sujet de thèse:
La
diffusion de l’information au sein des groupes s’avère fondamentale
pour le partage des bénéfices. Ce partage peut intervenir dans
différents contextes comportementaux tels que la découverte des
ressources alimentaires et l’évitement des prédateurs, comme observé
chez les essaims d’insectes, bancs de poissons, vols d’oiseaux, ou
hardes de mammifères. En particulier, la cohésion d’un groupe dépend
fortement de la diffusion de l’information ainsi comme de la vitesse et
l’efficacité des prises de décisions collectives. D’autre part, le cadre
des systèmes complexes et de l’auto-organisation permet de rendre
compte des propriétés collectives des groupes. En employant des modèles
mathématiques, on peut montrer que des règles comportementales simples
et des interactions à une échelle locale permettent de reproduire ces
propriétés collectives. Pour qu’une prise de décision collective émerge,
permettant de préserver la cohésion socio-spatiale, la prise de
décision de certains individus doit influencer la décision des voisins
les plus proches et déclencher un effet contagion au niveau du groupe.
Ce projet vise à caractériser et modéliser la propagation de
l’information et la prise de décision dans des groupes de vertébrés. Il
s’agira d’étudier le comportement de groupes en utilisant des résultats
expérimentaux déjà collectés sur des moutons, obtenus en provoquant le
départ d’un individu dans des groupes au brout et donc à l’arrêt.
L’objectif est de déterminer, à partir du départ d’un individu, qui sont
les voisins affectés, pour ensuite étudier les changements
comportementaux des autres voisins. La caractérisation et modélisation
des données se feront en utilisant des outils de la théorie de systèmes
complexes, en particulier de réseaux complexes. Ce travail à l’interface
biologie-mathématique pourra rendre compte des phénomènes que l’on
observe chez différentes espèces animales chez lesquelles la vision est
un sens fondamental dans la communication. Le travail de modélisation
pourra évaluer les propriétés de la propagation de l’information, comme
sa vitesse, et les conditions qui les affectent ce qui permettra
d’apprécier la portée adaptative de ces facteurs sociaux.
We are looking for a highly motivated student to candidate to the PhD Program SEVAB (http://www.sevab.ups-tlse.fr/en/index.php).
We welcome students with a biological background strongly motivated for
quantitative data analysis and modeling work. Students with a physicist
background motivated to work in ethology/collective behaviour are also
strongly encouraged to candidate. All people interested may contact for
further information and procedure to apply for PhD grant.
Richard BON (team CAB in the CRCA lab: http://cognition.ups-tlse.fr/ ; richard.bon@univ-tlse3.fr) and/or Fernando PERUANI (http://math.unice.fr/~peruani/ ; Fernando.Peruani@unice.fr)
Thesis Project Title : Propagation of information and collective decision making
Propagation
of information within groups is fundamental to share group-living
benefits. Information sharing may occur in different behavioural
contexts, such as food searching and predator avoidance, as found in
insect swarms, bird flocks or mammal herds. Social cohesion relies on
information diffusion, and the speed and efficiency of collective
decisions. The framework of complex systems and self-organization aims
to account for collective properties of groups. Mathematical models
using simple mathematical rules and interactions at a local scale allow
reproducing collective properties. The emerging collective decision, on
which relies socio-spatial cohesion, depends upon the capacity of
individual decision to influence neighbours and propagation at the group
level. However identifying the influential neighbours, which are
individuals are responding to and on which information relies the
decision making is a major challenge. The project aims at quantifying
and modeling the propagation of information and decision-making in
groups of vertebrates. The behaviour of groups will be studied using
already collected data on sheep, where departures of individuals were
experimentally triggered within grazing and almost steady groups. The
objective is to decipher, after the departure of one individual, which
are the individuals that are influenced (followers) first and then the
subsequent behavioural changes of other neighbours. Data analysis will
be conducted using tools of complex systems, in particular of complex
networks. This project, at the interface biology-mathematics, will allow
accounting for what is observed in several animal species where vision
if one major sensory modality of communication. The modeling work could
assess the properties of propagation of information such as speed and
spatial features. This would allow contemplating the adaptive
consequences of decision making and the social factors which affect
them.
Ginelli
F, Peruani F, Pillot MH, Chaté H, Théraulaz G & Bon R 2015.
Intermittent collective dynamics emerge from conflicting imperatives in
sheep herds. PNAS 112: 12729–12734.
Toulet
S, Gautrais J, Bon R & Peruani F 2015. Imitation Combined with a
Characteristic Stimulus Duration Results in Robust Collective
Decision-Making. PLoS ONE 10: e0140188.