Chargé-e de recherche en science des données multimodales pour l'agriculture numérique

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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'UMR ITAP (Unité Mixte de Recherche Technologies et Méthodes pour les Agricultures de demain) qui compte environ 80 personnes dont 35 membres permanents, réparties dans 4 équipes. Elle mène des recherches sur la chaîne de métrologie environnementale, en couvrant toutes les étapes de la chaîne "mesurer-comprendre-décider-agir".
Vous serez affecté-e à l'équipe Décision et Modélisation agro-environnementale (DéMo), composée d'une dizaine de scientifiques permanents aux compétences diverses (science des données, modélisation, informatique, agriculture numérique), dont les recherches s'appuient principalement sur l'exploitation de données multimodales issues de l'agriculture numérique. L'équipe travaille sur les méthodes de traitement des données agricoles spatiales et temporelles en vue d'une aide à la décision opérationnelle pour la gestion et la caractérisation des agroécosystèmes. Vous interagirez avec les scientifiques de l'équipe Capteurs optiques pour les milieux complexes (COMiC) qui développent des capteurs optiques basés sur des mesures spectrales et les méthodes d'analyse de données associées.
L'exploitation des données issues de l'agriculture numérique constitue un enjeu majeur pour accompagner les transitions agricoles.
Collectées à différentes échelles spatiales et temporelles, issues de différentes sources (capteurs, télédétection, objets connectés, expertise, crowdsourcing), ces données offrent des opportunités inédites pour extraire de l'information et alimenter des systèmes d'aide à la décision dans le but de caractériser et piloter les agro-écosystèmes. Ces objectifs nécessitent des méthodes avancées capables de s'adapter à des données hétérogènes, bruitées et incomplètes acquises dans des configurations agroécologiques variées, tout en intégrant expertise et contraintes opérationnelles.
En mobilisant une approche pluridisciplinaire combinant science des données, modélisation spatio-temporelle et prise en compte du contexte agronomique, vous contribuerez à développer de nouvelles méthodes permettant de répondre aux enjeux des transitions agricoles, adaptées aux évolutions technologiques.
Dans ce contexte vous serez chargé-e de concevoir, adapter et implémenter des méthodes d'exploration de données :
- par des approches d'agrégation de données multimodales, supervisées ou non, en intégrant le contexte spécifique de l'agriculture numérique ;
– exploitant conjointement le caractère spatial et temporel de ces données structurellement complexes ;
– mobilisant des méthodes de transfert de connaissances (transfer learning) afin de prendre en compte de nouvelles situations pédo-climatiques dans un contexte de données terrain et d'expertises disponibles rares.
Mobiliser ces données pour l'aide à la décision nécessite de développer des approches originales adaptées à leurs spécificités, en particulier leur multimodalité, dans un contexte où : i) les jeux de données qualifiées (vérité terrain) sont petits (quelques dizaines) au regard des observations disponibles, ii) l'interprétabilité du modèle est nécessaire pour mieux comprendre et valoriser le potentiel des observations disponibles, et pour valider la pertinence du modèle, iii) il existe une grande variabilité de contextes pédo-climatiques, ce qui pose la question de la spécialisation des modèles d'aide à la décision et de leur transfert.
Au sein de l'UMR, vous serez en charge de :
- développer des méthodes originales, permettant l'exploitation de ce type de données complexes pour l'aide à la décision, en gardant à l'esprit la nécessaire interprétabilité des modèles ;
- développer les algorithmes associés ;
- collaborer avec des chercheurs en science des données ou d'autres disciplines (agronomes) ;
- suivre et contribuer aux évolutions de l'état de l'art dans ce domaine qui évolue rapidement, aux échelles nationale et internationale.
Le contexte scientifique montpelliérain en science des données est très dynamique (Université, Inria, INRAE, Cirad). Vous prendrez part à cette dynamique, nouant des collaborations pertinentes pour conduire votre projet. Au sein du dispositif MathNum, vous interagirez en particulier avec les scientifiques des UMR MISTEA (statisticiens, science des données) et TETIS (apprentissage automatique).
Vous développerez votre propre réseau de collaborations, nationales et internationales, nécessaires à votre projet de recherche.
Vous participerez à des projets en cours dans votre unité (par exemple le projet TADAC visant le développement de méthodes sur le traitement de données historiques peu structurées et issues de sources variées) et serez force de proposition pour en construire de nouveaux, pertinents pour appuyer vos recherches.

Formations et compétences recherchées

Vous êtes titulaire d'un doctorat ou équivalent. Une spécialisation en sciences de la donnée (statistique, analyse de données, machine learning, …) est vivement recommandée.
Vous maîtrisez les mathématiques relatives à l'analyse de données multivariées et spatio-temporelles. Des compétences en statistiques appliquées aux phénomènes biologiques ainsi que des connaissances des enjeux de variabilités spatiales et temporelles des systèmes naturels ou anthropisés sont souhaitées. Une double compétence en agronomie serait un plus.
Une appétence pour les applications et la recherche finalisée est recommandée. Une capacité à échanger et construire avec des spécialistes des disciplines appliquées sera attendue.
Vous avez le goût du travail en équipe et un très bon relationnel. Vous faites preuve d'initiative, d'autonomie et d'un dynamisme certain.
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

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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-2
3. Je postule Espace d'inscription