CHERO Guillaume
 |
Contractuel, Ingénieur en Data Science Thématique(s) : Dynamique des population, cycles de vie, écologie et évolution
Dynamique spatiale, connectivité, habitats et zones fonctionnelles
Les usages dans les socio-écosystèmes, dynamique des pêcheries
Aide à la décision pour la conservation, la restauration et la gestion durable des écosystèmes
Mots-clés : Dynamique des populations / Sélectivité des captures / Flotilles / Oiseaux / Pêche / Populations / Bio-informatique / Développement de packages / Développement de scripts / Intelligence artificielle / Modélisation statistique / Statistiques multivariées |
Description de l'activité-FR :
Mes missions au sein de l’UMR DECOD s’articulent autour de trois axes principaux, en lien avec les captures d’espèces protégées par les activités de pêche (principalement les mammifères marins, mais également oiseaux marins et les élasmobranches) :
· Gestion et analyse des données de suivi des captures (ObsMer et OBSCAMe+) et de tests de dispositifs de réduction des captures, notamment dans le cadre du « plan d’action national pour réduire les captures accidentelles de petits cétacés ».
· Application de méthodes d’estimation du nombre total de captures par pêche, en particulier dans le golfe de Gascogne, en lien avec les travaux du CIEM (notamment le groupe de travail WGBYC) .
· Développement de pipelines de traitement de données et de méthodologies d’analyse visant à mieux caractériser le phénomène de capture et à identifier les facteurs environnementaux et opérationnels susceptibles d’en accroître le risque.
Mes travaux s’inscrivent dans un cadre exigeant de transparence, de reproductibilité, et d’accessibilité des résultats pour les décideurs publics. Ils visent à consolider un socle de connaissances scientifiques robuste au service de l’appui aux politiques publiques, tout en contribuant à une démarche de science ouverte à travers de publications scientifiques collaboratives.
Conseil et expertises :
Programmation sous R et Python. Nettoyage et gestion de données. Analyses statistiques. Machine learning et Deep learning (LLM). Création de package R. Création d’application Shiny. Gestion de serveur.