post-doctoral en apprentissage automatique des réseaux alimentaires du sol à partir de données d'abondance écologique - H/F

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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 plus de 200 unités de recherche et 42 unités expérimentales implantées dans toute la France. INRAE se positionne parmi les tous 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

Vous serez accueilli(e) au sein de l’UMR Agroécologie à INRAE Bourgogne-Franche-Comté à Dijon (Pôle GestAd, Équipe BiodiverSE), dans le cadre d'un projet européen HORIZON MISSION appelé SOB4ES. Il n'existe pas actuellement d'indicateurs suffisamment informatifs de la biodiversité des sols, du fonctionnement des écosystèmes et des services écosystémiques, ce qui limite notre capacité à atteindre l'objectif de la mission de l'UE sur la santé des sols et l'alimentation : à remettre en bon état 75 % des sols d'ici 2030 et tous les sols d'ici 2050. Le projet SOB4ES contribuera à ce "Soil Deal for Europe" (1) en quantifier la biodiversité des sols, le fonctionnement des écosystèmes et les services pour les principales utilisations des terres et les changements d'intensité de l'utilisation des terres, (2) en testant la validité des indicateurs existants pour la biodiversité des sols, le fonctionnement des écosystèmes et les services, et (3) en évaluant comment les incitations politiques peuvent améliorer la protection, la gestion durable et la restauration du fonctionnement  et de la santé des sols.

Dans le cadre des work packages 2 et 3 de SOB4ES, vous construirez et analyserez des réseaux écologiques pour les communautés du sol en surface et en profondeur. L'apprentissage automatique statistique et logique sera utilisé pour reconstruire les réseaux d'interactions écologiques. Les méthodes d'apprentissage automatique pour reconstruire les réseaux d'interactions écologiques en sont à un stade de développement très précoce. Certaines méthodes sont prometteuses, mais il est également clair qu'il reste de nombreux problèmes à surmonter, notamment pour passer de réseaux purement corrélationnels à de véritables réseaux écologiques où les interactions ont une signification écologique et fonctionnelle. Dans ce cadre, vous testerez l'effet de la biodiversité et des paramètres et caractéristiques des réseaux sur les services écosystémiques et, si possible, vous relierez ces analyses à des matrices de la capacité des différents types d'écosystèmes (utilisation des sols) à fournir des services écosystémiques.

Vous serez plus particulièrement en charge de :

• Développer les méthodes d'apprentissage automatique existantes pour la structure des réseaux écologiques ;
• Reconstruire les réseaux écologiques à partir de données sur l'abondance des sols et des plantes aériennes, en passant par les principales utilisations des terres et les changements d'intensité de l'utilisation des terres ;
• Traiter les données écologiques pour analyser la structure des réseaux entre les utilisations des terres et leur effet sur les services écosystémiques et la biodiversité ;
• Aider à construire des matrices de type d'écosystème x services écosystémiques en co-création avec des experts du sol ;
• Publier et communiquer les résultats du projet.

Le travail sera effectué dans le cadre d'un projet européen de grande envergure, nécessitant des déplacements et une collaboration avec les équipes des partenaires du projet dans différents pays. Il sera également nécessaire d'assister aux réunions semestrielles du projet (en présentiel et/ou en visioconférence).

Formations et compétences recherchées

• Formation recommandée : Doctorat en écologie (soutenu il y a moins de trois années).
• Connaissances souhaitées : programmation logique en ProGol et PyGol, et l'apprentissage automatique statistique
• Expérience appréciée : Bioinformatique
• Aptitudes recherchées : modélisation statistique, apprentissage automatique statistique et logique, réseaux écologiques, capacité à communiquer oralement et par écrit en anglais. Une bonne connaissance du français est nécessaire.

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)

- de dispositifs de développement des compétences : formation, conseil en orientation professionnelle
- d'un accompagnement social : conseil et écoute, aides et prêts sociaux

- de prestations sociales : CESU etc…

- de prestationsvacances, loisirs, d'activitéssportives, culturelles, familiales : chèque-vacances, hébergements à tarif préférentiel ; billetterie aux tarifspréférentiels (ADAS)

- d'une restauration collective avec une aire de pique-nique

- de dispositifs de prise en charge partielle par l’employeurdes frais de déplacement domicile-travail

- de télétravail autorisé sous conditions définies par la NS en vigueur

- d’un remboursement d'une part des cotisations de protection sociale complémentaire

- de billet congé annuel SNCF

- d’accès facile au Centre INRAE Dijonnais par le tram, le bus + parkings vélos, voitures...

- d’un accueil au sein de l’association dijonnaise FMR² (Fraîchement et Momentanément Recruté·e·s dans la Recherche)

Modalités pour postuler

Transmettre une lettre de motivation et un CV à : Dr David A. Bohan

• Par e-mail : david.bohan@inrae.fr
• Par courrier :   INRAE, Centre Bourogne-Franche-Comté, UMR Agroécologie, 17 rue Sully, 21065 Dijon, France