Estimation des impacts toxicologiques et écotoxicologiques spatio-temporels potentiels du couplage ozone/charbon actif pour l'eau potable. // Estimation of potential spatio-temporal toxicological and ecotoxicological impacts of ozone/activated carbon coup

Cette thèse, co-encadrée par les unités INRAE LBE et ITAP porte sur la modélisation des impacts toxicologiques spatio-temporels des polluants Persistants Mobiles et Toxiques (PMT) dans la filière eau potable. Elle vise à améliorer les méthodes d'évaluation environnementale, notamment l'Analyse de Cycle de Vie (ACV) pour analyser les impacts potentiels des PMT à différentes étapes de la filière de potabilisation. En impliquant des techniques de modélisation statistique et de machine learning, cette thèse visera à modéliser la dynamique temporelle des concentrations de ces polluants, et à relier l'empreinte qualitative de l'eau (obtenue à partir de données de spectrométrie de masse non ciblée) aux risques pour la santé humaine. Cette analyse des risques contribuera à éclairer les gestionnaires des services d'eau.
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This thesis, co-supervised by the INRAE ​​LBE and ITAP units, focuses on the modeling of the spatio-temporal toxicological impacts of Persistent Mobile and Toxic (PMT) pollutants in the drinking water sector. It aims to improve environmental assessment methods, in particular Life Cycle Assessment (LCA) to analyze the potential impacts of PMT at different stages of the drinking water treatment process. By involving statistical modeling and machine learning techniques, this thesis will aim to model the temporal dynamics of the concentrations of these pollutants, and to link the qualitative footprint of water (obtained from non-targeted mass spectrometry data) to risks to human health. This risk analysis will help inform water service managers.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Financement d'un établissement public Français

Université de Montpellier

166 I2S - Information, Structures, Systèmes

Le/La candidat(e) (H/F) devra être titulaire d'un master ou d'un diplôme d'ingénieur en mathématiques appliquées (statistiques), science des données, analyse du cycle de vie ou sciences de l'environnement, avec une formation en science des données. D'excellentes compétences rédactionnelles et de communication, notamment en anglais, sont requises, ainsi qu'une capacité à travailler de manière autonome. Des connaissances de base en programmation R ou Python sont requises. Un intérêt pour les problématiques environnementales serait un atout. Le dossier de candidature doit comprendre les éléments suivants : - Un CV complet ; - Une lettre de motivation ; - Des lettres de recommandation (le cas échéant) ; - Toute information complémentaire demandée par l'école doctorale I2S (https://edi2s.umontpellier.fr/). Pour postuler, veuillez envoyer un courriel à : - Remi.servien@inrae.fr, dominique.patureau@inrae.fr et arnaud.helias@inrae.fr en mettant en copie : - catherine.faur@umontpellier.fr (coordinatrice NeXus) - exposum-aap@umontpellier.fr
Candidate profile: The candidate (M/F) should hold a Master's or Engineering degree in Applied Mathematics (Statistics), Data Science, Life-Cycle Assessment or Environmental Science with a background in Data Science. Excellent writing and communication skills, particularly in English, are required, along with the ability to work independently. Basic knowledge of programming in either R or Python. An interest in environmental problems would be advantageous. The application must include the following - A full curriculum vitae, - A cover letter, - Reference letters (if any), - Any additional specific information requested by the doctoral school I2S (https://edi2s.umontpellier.fr/) To apply, please send an e-mail to : - Remi.servien@inrae.fr, dominique.patureau@inrae.fr and arnaud.helias@inrae.fr by copying : - catherine.faur@umontpellier.fr (NeXus coordinator) - exposum-aap@umontpellier.fr