Soumis par assosefa le lun 20/04/2020 - 21:07
inrae_insa
Résumé

La préservation de la ressource en eau et de la biodiversité aquatique sont des préoccupations sociétales majeures dont une des prérogatives est de limiter le rejet de contaminants toxiques dans l’environnement aquatique. C’est dans ce cadre que l’auto-surveillance et l’évaluation de la toxicité des rejets industriels et urbains font progressivement leur apparition dans la législation. Dans ce contexte, un partenariat entre la société Viewpoint - spécialisée dans le développement de dispositifs d’analyse vidéo pour le suivi du comportement d’organismes dans le contexte d’études médicales - et le laboratoire d’écotoxicologie de INRAE Lyon a abouti au co-développement du dispositif ToxMate capable d’évaluer sur site, en ligne et en temps réel la qualité des eaux via l’analyse par vidéo-tracking du comportement locomoteur de 3 espèces d’invertébrés aquatiques (crustacé, escargot, sangsue). S’appuyant sur ce développement, la thèse proposée s’inscrit dans un projet voulant lever un verrou majeur en écotoxicologie et aux retombées fortes dans le domaine de la gestion environnementale : l’identification des substances responsables de la toxicité observée dans l’environnement. S’inscrivant ainsi dans une question scientifique majeure - le lien entre diversité des substances présentes au sein des cocktails de contaminants de l’environnement et variabilité de la réponse biologique entre espèces - notre hypothèse est qu’il doit être possible d’identifier dans la complexité des réponses comportementales mesurées sur une diversité d’espèces, des patrons de réponses spécifiques qui peuvent être reliés à la nature des contaminants (notion d’empreintes comportementales). Cette hypothèse s’appuie d’une part sur des résultats préliminaires que nous avons obtenus lors d’exposition à une quinzaine de micropolluants de diverses classes (métaux lourds, médicaments, insecticides, herbicides, biocides…) sur les 3 espèces d’invertébrés aquatiques aujourd’hui suivies dans le dispositif Toxmate, et d’autre part sur une étude menée il y a une dizaine d’années dans le domaine des neurosciences chez le poisson (Rihel et al. 2010 Science 327(5963): 348-351).
Ainsi, au regard de nos retours d’expérience qui montrent des premières différences de réponses comportementales entre espèces et face au constat que la quantité d’information délivrée par le ToxMate (1 image toutes les 40 ms sur 30 jours sur 48 individus suivis indépendamment) est aujourd’hui sous-exploitée en termes de traitement du signal, l’objectif de la thèse est de réaliser la preuve de concept, en laboratoire et sur site, que l’on peut établir par l’utilisation de méthodes statistiques avancées et d’apprentissage automatique (machine learning, IA) une relation entre substances et descripteurs comportementaux de 3 invertébrés aquatiques choisis parmi 3 groupes bien distincts de la diversité animale. Pour mener à bien la mise en oeuvre de ces techniques de fouille de données, le travail de thèse associera le laboratoire Deep de l’INSA Lyon dont l’expertise est reconnue pour l’interprétation des données massives générées dans le domaine de la métrologie de l’environnement.

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