[Stage 6 mois] – Passage à l’échelle d’un algo­rithme de fusion de traces GPS issues d’ac­ti­vi­tés spor­tives et construc­tion d’un réseau de pratiques spor­tives

Le contexte

Le stage proposé est le fruit d’une colla­bo­ra­tion entre le Pôle ressources natio­nal sports de nature du Minis­tère des sports, le labo­ra­toire de recherche LASTIG de l’IGN et l’Uni­ver­sité Gustave Eiffel et la société Makina Corpus.

La mise-à-dispo­si­tion par les pratiquants de sports de nature de grandes quan­ti­tés de traces GPS peut être utili­sée pour carac­té­ri­ser la loca­li­sa­tion exacte des sentiers fréquen­tés et leurs usages et ainsi préser­ver les sites de pratiques spor­tives. Pour répondre à ce besoin, il est donc néces­saire de fusion­ner des traces à un niveau de granu­la­rité supé­rieur afin de garan­tir l’ano­ny­mat des contri­bu­teurs tout en préser­vant la préci­sion géomé­trique des traces fusion­nées.

Des travaux de recherche précé­dents ont permis d’adap­ter et implé­menter un algo­rithme trace médiane proposé initia­le­ment en 2014, ce nouvel algo­rithme de recherche est nommé MIAA (Modu­lar and Itera­tive Aggre­ga­tion Algo­rithm of GNSS trajec­to­ries) et est implé­menté dans la librai­rie open source Track­lib (https://github.com/umrlas­tig/track­lib). Il a été testé sur des jeux de traces synthé­tiques et sur des petits échan­tillons de traces réelles repré­sen­tant les passages de pratiquants suppo­sant suivre le même sentier.

La mission

Les mission du stage consis­te­ront à :

1. Se fami­lia­ri­ser avec les algo­rithmes de fusion M³ et MIAA implé­men­tés dans la plate­forme Outdoor­vi­sion et la libraire Track­lib ;

2. Tester et amélio­rer la perfor­mance de l’al­go­rithme MIAA sur des jeux de données massifs prove­nant des traces réelles dans Track­lib ;

3. Compa­rer les résul­tats obte­nus à grande échelle des algo­rithmes de fusion M³ et MIIA ainsi que les diffé­rentes confi­gu­ra­tions ;

4. Évaluer les pers­pec­tives et les risques d’in­té­gra­tion de l’al­go­rithme MIAA dans la plate­forme Outdoor­vi­sion.

Vous aurez à réali­ser :

• Un mémoire détaillant les expé­ri­men­ta­tions effec­tuées et les prin­ci­paux résul­tats obte­nus ;

• Un proto­type d’agré­ga­tion à partir de l’al­go­rithme MIIA ou de sa version adap­tée ;

• Un nouveau réseau de flux de pratiquants à partir du proto­type précé­dent ;

• Le code infor­ma­tique produit dans un envi­ron­ne­ment open source avec sa docu­men­ta­tion.

Profil

Vous êtes en dernière année d’école d’in­gé­nieur, Master 2 en infor­ma­tique ou en sciences de l’in­for­ma­tion géogra­phique (SIG) avec d’excel­lentes compé­tences en program­ma­tion (Python) et en algo­rith­mique.

Des connais­sances sur l’ana­lyse des trajec­toires seront un plus.

Vous êtes auto­­nome et curieux.euse.

Infor­ma­tions complé­men­taires

Condi­tions et envi­ron­ne­ment de travail :

Ce stage se dérou­lera dans les locaux de l’éta­blis­se­ment public CREPS AUVERGNE RHONE ALPES sur le site de Vallon Pont d’Arc en Ardèche.

Quelques dépla­ce­ments (pris en charge) seront à prévoir (Champs sur Marne, Toulouse).

Le stage est grati­fié selon la légis­la­tion française.

L’hé­ber­ge­ment en chambre indi­vi­duelle au sein du CREPS de Vallon Pont d’Arc est possible avec prise en charge des nuitées.

Les points forts de votre envi­ron­ne­ment de travail :

• Des sites touris­tiques de renom­mée inter­na­tio­nale (Grotte Chau­vet, Pont d’Arc, Aven d’Or­gnac, Gorges)

• Une équipe passion­née de sports de nature qui saura vous initier à diffé­rentes acti­vi­tés

• Un établis­se­ment immergé dans un cadre natu­rel excep­tion­nel

• Un Pôle Ressources natio­nal de réfé­rence

• Une ouver­ture Euro­péenne

Comment candi­da­ter ?

Envoyer votre CV ainsi qu’une lettre de moti­va­tion avant le 15 janvier 2025 à :

Marie-Domi­nique Van Damme (marie-domi­nique.van-damme@ensg.eu), Daphné Lercier Makina Corpus (recru­te­ment@­ma­kina-corpus.com>) et Chris­tophe Marti­nez (chris­tophe.marti­nez@­sports­de­na­ture.gouv.fr).