Chargé-e de recherche en écophysiologie desplantes et IA appliquée aux stress multiples et extrêmes

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Présentation d'INRAE

INRAE, Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement, est un organisme public de recherche qui réunit 12 000 collaborateurs au sein de 272 unités réparties sur 18 centres en France. Premier organisme mondial spécialisé sur l’ensemble agriculture – alimentation – environnement, INRAE joue un rôle clé pour accompagner les transitions nécessaires face aux grands défis planétaires.

Face à l’augmentation de la population, aux enjeux de sécurité alimentaire, au changement climatique, à la raréfaction des ressources et au déclin de la biodiversité, INRAE s’engage à développer des solutions scientifiques et à accompagner l’évolution des pratiques agricoles, alimentaires et environnementales.

Environnement de travail, missions et activités

Vous exercerez vos activités au sein de l'équipe MAGE (Modélisation et Analyse de l'interaction Génotype Environnement) de l'UMR LEPSE. Vous profiterez des méthodes, outils, plateformes développées au LEPSE (ex : plateformes de phénotypage M3P, modèle de culture SiriusQuality, …). Vous bénéficierez de l'environnement collaboratif pérenne de l'équipe et serez en interaction régulière avec (i) les laboratoires nationaux et internationaux ayant des compétences en statistiques et modélisation par apprentissage automatique (UMR Agronomie, UMR MIA, Wageningen University & Research) ; (ii) les laboratoires et instituts nationaux et internationaux produisant de larges jeux de données, notamment, et les instituts techniques et offices d'examens partenaires.
Vous contribuerez à relever un défi majeur : renforcer la résilience des cultures face aux effets du changement climatique — événements extrêmes, multiplicité des stress, complexité croissante des scénarios — tout en maintenant ou augmentant les rendements et en réduisant l'usage des intrants. Pour cela, vous mobiliserez la variabilité génétique des réponses des plantes aux contraintes agro-environnementales, et la modélisation de ces effets, afin d'identifier des combinaisons optimales allèles/traits/caractères x conduites, adaptées aux conditions agro-climatiques locales soumises aux changements climatiques.
Vos recherches s'inscriront à l'interface entre l'exploitation de données massives (données satellitaires, réseaux d'évaluation variétale, expérimentations ciblées...), les méthodes d'apprentissage automatique, et la modélisation dynamique des cultures. L'objectif sera de générer de nouvelles connaissances écophysiologiques sur les réponses des plantes à des conditions de stress peu étudiées car rares, ou difficiles à tester expérimentalement, comme les interactions entre stress multiples — biotiques et abiotiques, extrêmes et/ou répétés — afin d'évaluer la robustesse et la pertinence de nouvelles variétés et pratiques agricoles dans des agroenvironnements de plus en plus contraints.
Vous serez en charge de concevoir un cadre conceptuel et de mettre en œuvre l'hybridation de méthodes d'apprentissage automatique utilisant de grands jeux de données (bases de données historiques, réseaux d'essais, télédétection, expérimentations ad-hoc en conditions contrôlées ou au champ) avec la modélisation des cultures (pour améliorer l'interprétabilité biologique) dans le but de produire des connaissances et des lois de réponses à des typologies de scénarios agro-environnementaux extrêmes et rares.
Dans un premier temps, vos travaux porteront sur l'identification des réponses écophysiologiques du blé à des stress abiotiques et biotiques dans des contextes d'événements climatiques extrêmes. L'excès d'eau, encore mal intégré dans les modèles actuels, constituera un cas d'étude prioritaire. Ce stress engendre des effets complexes — saturation des sols, asphyxie racinaire, verse, développement de maladies — impactant des processus physiologiques plastiques difficiles à capturer par les approches classiques. Il s'agira d'identifier les processus les plus impactés, les variables de réponse ciblées, les connaissances préalables à mobiliser ainsi que les jeux de données nécessaires à l'élaboration de nouvelles lois de réponse intégrables dans une approche de modélisation hybride.
Pour cela, vous vous appuierez notamment sur de vastes jeux de données historiques à l'échelle européenne (issus notamment des projets européens H2020 INVITE et INOVAR), dans lesquels ces effets ont déjà été mis en évidence.

Formations et compétences recherchées

Vous êtes titulaire d'un doctorat ou équivalent. Vous avez une solide expérience en agronomie/écophysiologie ou génétique des plantes sous stress avec une utilisation active et avérée de l'apprentissage automatique, ou plus largement des approches data-driven. 
Parmi les compétences fortement souhaitées, vous avez démontré (i) de bonnes connaissances théoriques et pratiques sur les processus de réponses aux contraintes abiotiques (ex : température, déficit hydrique, stress combinés, répétés, scénarios complexes); (ii) des compétences en modélisation de processus dynamiques (ex : développement, croissance, ou transpiration); (iii) des compétences théoriques et pratiques en utilisation de l'apprentissage automatique; épaulées par (iv) de solides compétences en programmation (R, Python, C#, etc…).
Vous avez également démontré de bonnes capacités de communication pour établir les collaborations nécessaires à l'intégration dans une approche plus large impliquant de nombreuses collaborations internes et externes à l'équipe. 
Vous faites preuve d'autonomie, d'initiative, de leadership et avez démontré vos capacités à disséminer vos travaux dans des journaux internationaux. 
La maîtrise de l'anglais est souhaitée ainsi qu'une expérience internationale de longue durée : les lauréats qui n'en auraient pas encore eu devront réaliser un séjour à l'étranger à l'issue de l'année de stage.

Votre futur poste expliqué en vidéo

Votre qualité de vie à INRAE

En rejoignant INRAE, vous bénéficiez :

- de 30 jours de congés + 15 RTT par an (pour un temps plein)
- d'un soutien à la parentalité : CESU garde d'enfants, prestations pour les loisirs ;
- de dispositifs de développement des compétences : formation, conseil en orientation professionnelle ;
- d'un accompagnement social : conseil et écoute, aides et prêts sociaux ;
- de prestations vacances et loisirs : chèque-vacances, hébergements à tarif préférentiel ;
- d'activités sportives et culturelles ;
- d'une restauration collective.

Consultez notre guide pour faciliter la venue et le séjour des scientifiques internationaux à INRAE

Modalités pour postuler

1. Je télécharge le guide Guide des candidats 2026 pdf - 3.59 Mo
2. Je note le numéro du profil CR26-AgroEcoSystem-6
3. Je postule Espace d'inscription