Postdoc OT-14802

Post-Doctorant-e en Phenotypage/Proxydétection/intelligence artificielle

84000 Avignon

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Présentation INRAE

L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 268 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Environnement de travail, missions et activités

Phénotypage à haut débit des variétés de blé à partir des observations optiques in situ acquises avec un robot au sol

Contexte

La production agricole en 2050 devrait augmenter d’environ 50% par rapport à aujourd’hui afin de satisfaire les demandes futures en alimentation, fibres et combustibles. La productivité des cultures doit être l’un des leviers de cette augmentation. Des avancées récentes dans le domaine de la génomique et de la génétique ont ouvert de nouvelles opportunités pour augmenter la variabilité génétique des plantes, ce qui représente un énorme potentiel pour l’amélioration des variétés. Néanmoins, la contribution réelle de ces avancées pour augmenter la productivité des cultures est conditionnée à l’identification de liens entre les caractéristiques génétiques et les processus écophysiologiques qui produisent une réponse différenciée des génotypes à l’environnement. Le résultat de cette réponse est le phénotype.

La phénomique –c’est à dire l’observation des traits phénotypiques des plantes– vise à établir des liens entre le génotype et phénotype. Pour répondre à ces attentes, ces dernières années, les plateformes de phénotypage au champ –avec la capacité d’acquérir et de traiter de manière opérationnelle de très grands jeux de données d’observations in situ à haut-débit– ont connu un essor considérable. La création et la mise en service de ces infrastructures au champ a été possible aux niveaux français et européen grâce à des projets comme PHENOME-EMPHASIS (https://www.phenome-emphasis.fr/).

Le projet ANR FFAST (Functioning from the assimilation of structural traits. Understanding wheat functioning from the assimilation of high throughput observations into plant simulation models) qui a débuté en 2022 cherche à développer une nouvelle approche de phénotypage des variétés de blé à partir de modèles de fonctionnement. Dans cette nouvelle approche, des observations à haut débit de plusieurs traits architecturaux (surface foliaire verte, hauteur, densité de plantes, densité d’épis, taille d’épis, inclinaison foliaire, etc.) acquises à partir de différents capteurs optiques seront assimilées dans le modèle de fonctionnement SiriusQuality afin d’estimer des traits fonctionnels.

 

Activités

Le/la candidat/e sélectionné/e fera partie de l’équipe CAPTE (Capteurs et Télédétection) au sein de l’Unité EMMAH (INRAE Avignon) qui coordonne le projet FFAST. Il/elle travaillera au développement et à la validation d’algorithmes pour l’estimation des traits morphologiques de variétés de blé à partir des données optiques acquises par la Phénomobile. La Phénomobile est un robot utilisé par les unités expérimentales DiaScope (Mauguio), APC (Toulouse) et PHACC (Clermont-Ferrand) pour le phénotypage à haut débit. La Phénomobile comprend différents capteurs optiques : trois LiDARs, trois caméras RGB et deux caméras multispectrales. Prochainement, elle sera également équipée de paires de caméras stéréoscopiques pour la reconstruction 3D des couverts.

Plus spécifiquement, les activités prévues sont :

  • Le développement d’algorithmes basés sur l’intelligence artificielle/vision par ordinateur pour l’estimation de différents traits morphologiques du blé : inclinaison de feuilles, densité de feuilles aux stades précoces, densité d’épis et taille/volume d’épis, etc.
  • La validation de ces algorithmes à partir de mesures manuelles/destructives acquises dans les unités expérimentales équipées avec la Phénomobile.
  • L’écriture de 1 ou 2 papiers scientifiques
  • L’écriture de la documentation de ces algorithmes pour leur implémentation dans la plateforme de traitement de données de phénotypage 4P gérée par INRAE.

 

Vous serez amené-e à effectuer des déplacements occasionnels pour se rendre sur les lieux d'expérimentation

Formations et compétences recherchées

Doctorat

Profil recherché

  • Thèse de doctorat en sciences agronomiques ou environnementales, vision par ordinateur ou équivalent avec une expérience en traitement du signal pour l’estimation des traits morphologiques de plantes. La connaissance de méthodes de phénotypage au champ serait un plus.
  • Expérience dans l’utilisation de méthodes d’intelligence artificielle (réseaux de neurones convolutifs) et de vision par ordinateur.
  • Maîtrise du langage de programmation Python.
  • Anglais lu et écrit
  • Compétences pour le travail en équipe
  • Compétences organisationnelles pour la préparation de campagnes de mesures au terrain

Votre qualité de vie à INRAE

En rejoignant INRAE, vous bénéficiez (selon le type de contrat et sa durée) :

-  jusqu'à 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.

Modalités pour postuler

J'envoie mon CV et ma lettre de motivation

Référence de l'offre

  • Contrat : Postdoc
  • Durée : 24 mois
  • Début du contrat : Dès que possible
  • Rémunération : Grille de rémunération INRAE, selon expérience (~2000€ brut)
  • N° de l'offre : OT-14802
  • Date limite : 15/06/2022

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