Chargé-e de recherche en statistique des processus pour les données de capteurs

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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 votre activité au sein de l'unité MISTEA basée à Montpellier. MISTEA développe des méthodes originales de Mathématiques, d'Informatique et STatistique appliquées à l'Environnement et l'Agronomie. Notre objectif principal est de contribuer à une meilleure compréhension et d'apporter une aide à la décision sur des enjeux liés à l'agriculture et à la gestion et protection des ressources naturelles. Les membres de MISTEA ont notamment une expertise en algorithmes et processus stochastiques, en statistiques, filtrage et observateurs, optimisation et segmentation et leurs travaux répondent à des enjeux forts en élevage numérique, bio-procédés et phénotypages sur le traitement de données de capteurs. Vous serez associés à l'axe « systèmes dynamiques » et travaillerez en étroite collaboration avec l'axe « probabilité-statistique »
Pour permettre la transition des agricultures vers des pratiques plus durables, le développement de nouvelles technologies de capteurs est indispensable. C'est pourquoi ces technologies sont de plus en plus déployées dans des stations expérimentales, dans les champs ou dans les élevages. Ces sources de données, diverses et hétérogènes, permettent à la fois une meilleure compréhension des systèmes agricoles et un déploiement de technologies à bas coût pour les agriculteurs. En revanche, les spécificités de ces données et des processus stochastiques sous-jacents ne permettent pas aux méthodes d'IA d'aboutir à des prédictions correctes. Coupler des méthodes d'apprentissage avec des modèles mécanistes apparaît comme un enjeu croissant qui nécessite de se baser sur des connaissances expertes.
Vous contribuerez à ce domaine en pleine émergence. Vos travaux porteront sur la recherche, l'étude et la mise en place de méthodes numériques à l'état de l'art pour l'inférence et la calibration de modèles dynamiques aléatoires, pour des données issues de capteurs en élevage et agriculture.
Vous contribuerez à la conception et à l'implémentation d'algorithmes stochastiques sur ces sujets à l'aide de méthodes d'apprentissage adaptées (calcul intensif, modélisation, simulation…) afin d'améliorer la compréhension des systèmes agricoles et fournir des outils numériques pour la décision.
Vous participerez à des projets en cours, développerez les vôtres pour mobiliser des connaissances expertes, accroître la qualité et la robustesse des prédictions, et accéder à des quantités non observables. Vous participerez à la dissémination de vos méthodes auprès des partenaires scientifiques et d'autres acteurs.
Vous serez en charge :
- de développer des méthodes d'analyses de données issues de capteurs couplées à des modèles mécanistes, et d'étudier leurs propriétés,
- d'analyser des modèles dynamiques aléatoires qui incluent notamment des processus de Markov, des processus de diffusion, des processus de Markov cachés ou des modèles déterministes,
- de poser un cadre inférentiel permettant d'estimer des variables latentes, comme des ruptures ou des structures de mélange, par des méthodes de statistique bayésienne, non-paramétrique ou de grande dimension,
- d'interagir avec des chercheurs·es de différents domaines, notamment en statistiques et intelligence artificielle, modélisation des systèmes dynamiques, et en agronomie,
- de diffuser vos travaux sous la forme de publications dans des journaux de votre discipline, de disciplines plus finalisées ainsi que sous la forme de packages (R, Python, Julia …).
Il sera attendu de pouvoir mettre en place quelques-unes des méthodes citées ci-dessus pour les appliquer à des problématiques étudiées par l'unité.

Formations et compétences recherchées

Discipline scientifique : Probabilités et statistique. Un doctorat en mathématiques appliquées est très vivement recommandé.
Vous devrez maitriser des méthodes récentes de statistique des processus : méthodes adaptatives d'estimation de paramètres (fonctionnelles ou non) de processus stochastiques, inférence de modèles de Markov cachés ou à variables latentes, algorithmes de détection de ruptures dans des processus diffusifs ou à sauts, approches variationnelles… Des connaissances en statistique bayésienne et sur les algorithmes particulaires associés seront appréciées. Un intérêt pour les problématiques biologiques ou environnementales ainsi qu'une expérience d'application sur cas réels seront appréciés. Enfin, une capacité à échanger et construire avec des spécialistes des disciplines appliquées est attendue.
La maîtrise de l'anglais est souhaitée ainsi qu'une expérience internationale de longue durée : les lauréats qui n'auraient pas encore eu d'expérience postdoctorale devront réaliser un séjour, de préférence à l'étranger, à l'issue de l'année de stage.

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

#LI-FG1

Modalités pour postuler

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