Les offres de post-docs #DigitAg 2021

#DigitAg propose des sujets de post-doc interdisciplinaires, financés à 100 % et cofinancés.

IMPORTANT : le candidat ne devra pas être :
– un ancien doctorant labellisé, cofinancé ou autre d’une unité membre de #DigitAg
– un ancien doctorant encadré/dirigé par un chercheur associé de #DigitAg

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Sujets sélectionnés pour 2021  :

Mathématiques et leurs applications – Sciences de la Vie et de l’Environnement

Apport des stations IoT météo des agriculteurs et des prévisions météos d’ensemble pour le conseil local à l’irrigation en intégrant les incertitudes.

Post-doc pourvu

Mots-clé : agro-météorologie, bilan hydrique, capteur connecté (IoT), incertitude, outil d’aide à la décision (OAD)

  • Contact: François Brun – francois.brun[AT]acta.asso.fr
  • Encadrants: François Brun, Acta – Sébastien Roux, Mistea, Inrae- Laure Raynaud, CNRM, Météo-France
  • Unités d’accueil: Acta/Acta, Mistea
  • Co-financement: Acta
  • #DigitAg: Axe 6 : Modélisation et simulation (systèmes de production agricole), Axe 3 : Capteurs, acquisition et gestion de données, Challenge 0 : sujet transversal, Challenge 1 : Le challenge agroécologique,Challenge 5 : Les services de conseil agricole

L’agriculture compte parmi les activités les plus impactées par les aléas météorologiques, modulant notamment le cycle cultural, la gestion de l’irrigation, la protection des cultures, … Ce secteur est fortement demandeur d’outils d’aide à la décision (OAD) visant à ajuster les opérations culturales selon les contraintes de la météo. À cet effet, de plus en plus d’agriculteurs s’équipent de stations IoT pour alimenter les OAD en observation météorologique in situ au plus près de  leur exploitation. Néanmoins, le déploiement de ces nouvelles stations à bas coût pose la question de leur qualité, de leur implantation, de leur maintenance et des procédures pour compléter les données manquantes. En parallèle, depuis quelques années, les prévisions météo évoluent, offrant maintenant une information sur l’incertitude. Ces prévisions probabilistes, aussi dites d’ensemble, permettent de proposer des scénarios réalistes pour représenter les incertitudes des prévisions jusqu’à 15 jours. Tous ces éléments participent à la construction d’une agriculture de précision.

L’objectif de ce post doc est de mener des travaux sur ce sujet, selon deux axes. Le premier axe visera à mettre en évidence l’apport d’algorithmes de traitement des mesures des stations IoT mises en place dans le projet METEOPREC. Outre leur utilité pour la maintenance, ces algorithmes permettent de sécuriser l’utilisation de ces mesures, notamment dans des OAD agricoles. En effet, ces derniers sont sensibles aux erreurs sur les variables clefs que sont la température, l’humidité relative ou la pluie. Le second axe portera sur l’utilisation conjointe de données météo de station avec des prévisions d’ensemble dans le cadre de 2 OAD de gestion de l’irrigation en vigne et maïs. Il permettra de montrer l’intérêt des approches de prévision d’ensemble par rapport aux prévisions classiques ou encore à des approches fréquentielles. Ces travaux seront valorisés sous la forme de deux articles scientifiques.

Utilisation de capteurs embarqués pour modéliser le comportement du bétail et la transmission de pathogènes : le cas de la PPR au Sénégal

Mots-clé : capteurs embarqués, mobilité animale, modélisation multiéchelle, épidémiologie, modélisation d’accompagnement, Afrique Subsaharienne, pastoralisme.

  • Contact: Jean Baptiste Menassol – jean-baptiste.menassol[AT]supagro.fr
  • Encadrants: Jean Baptiste Menassol, Selmet, Institut Agro – Montpellier Sup Agro – Andrea Apolloni, Astre, Cirad – Maxime Lenormand, Tetis, Inrae
  • Unités d’accueil: Selmet, Tetis, Sens
  • Co-financement: A définir
  • #DigitAg: Axe 6 : Modélisation et simulation (systèmes de production agricole), Axe 1 : Impact des technologies de l’information et de la communication sur le monde rural,Axe 3 : Capteurs, acquisition et gestion de données, Challenge 4 : Des productions animales durables, Challenge 1 : Le challenge agroécologique,Challenge 6 : La gestion des territoires agricoles,Challenge 8 : Développement agricole au Sud

L’utilisation de la télémétrie et de capteurs embarqués est en pleine expansion dans le domaine de l’élevage et ouvre de nouvelles perspectives de modélisation et de prévention des risques systémiques tels que les épidémies. Les contacts entre animaux jouent un rôle fondamental dans la transmission et la diffusion de maladies animales telles que la Peste des Petits Ruminants (PPR). Dans les zones rurales de l’Afrique subsaharienne, les interactions entre animaux sont envisagées à trois échelles: (1) au sein d’un même troupeau entre individus ; (2) entre troupeaux qui partagent de façon régulière les mêmes ressources pastorales (parcours, mares, forages, marchés…) ; (3) épisodiquement avec des troupeaux transhumants, provenant parfois d’autres pays.

Ce travail de post-doctorat s’appuiera sur des jeux de données issus de différents protocoles conduits au Sénégal. Les données issues de capteurs renseignent les différentes échelles considérées:

  • capteurs radiofréquences pour les contacts au sein d’un troupeau lors d’une infection expérimentale
  • accéléromètres et GPS pour inférer le comportement lors des trajets journaliers
  • règles de conduite des troupeaux décrites par les éleveurs lors d’ateliers de modélisation participative.

Ces données seront combinées dans un modèle qui reproduira les patrons de déplacements de troupeaux en milieu pastoral, leurs interactions et simulera les mécanismes fins de transmission du virus de la PPR au sein de ces populations. Différents scénarios faisant intervenir la variation des ressources pastorales et la gestion de la mobilité seront explorés afin de réduire les risques de transmission tout en préservant l’intégrité des pratiques de mobilité des éleveurs.

Sciences Humaines et Sociales – Sciences de la Vie et de l’Environnement

Déterminants, modalités et valorisation du partage de données par les agriculteurs et PME dans des blockchains pour des supply chains alimentaires transparentes et durables

Mots-clé : Blockchain, traçabilité, transparence, supply chain alimentaire, jeux de pouvoir, partage de la donnée, numérique, valorisation, sciences participatives

  • Contact: Florent Saucède – florent.saucede[AT]supagro.fr
  • Encadrants: Florent Saucède, Moisa, Institut Agro – Montpellier SupAgro – Léa Tardieu, Tetis, Inrae
  • Unités d’accueil: Moisa, Tetis
  • Co-financement: Projet ANR JCJC
  • #DigitAg: Axe 1 : Impact des technologies de l’information et de la communication sur le monde rural, Axe 2 : Innovations en agriculture numérique,Axe 4 : Système d’information, stockage et transfert de données, Challenge 7 : Intégration de l’agriculture dans les chaînes de valeur, Challenge 5 : Les services de conseil agricole

La confiance des consommateurs dans des systèmes alimentaires complexes s’érode suite à des scandales et des crises sanitaires. Pour y faire face, producteurs et distributeurs testent le potentiel de la blockchain, « un registre numérique, décentralisé et distribué dans lequel les transactions sont consignées et ajoutées par ordre chronologique pour créer des archives permanentes et infalsifiables » (Treiblmaier, 2018, p. 547). Elle offre de nouvelles manières de suivre et tracer les produits le long des supply chains alimentaires (SCA), grâce à la contribution de leurs membres et à la co-construction d’une information immuable qui peut être visible par tous et communiquée aux consommateurs. Elle a le potentiel d’améliorer le fonctionnement, la numérisation, l’automatisation et la durabilité des SCA. Si la blockchain permet de concevoir de nouveaux modes d’organisation collectifs et participatifs, elle est aussi un système de surveillance dont la transparence est co-construite grâce au partage de données sensibles auparavant considérées confidentielles. Les conditions d’activation de ces potentiels et les risques associés à cette technologie sont dès lors mal connus.

Le sujet s’intègre dans une proposition de projet ANR JCJC qui évalue le potentiel de la blockchain à rendre les SCA plus participatives, transparentes et performantes, pour contribuer à la transition vers des systèmes alimentaires durables. Centré sur les agriculteurs et PME, le post-doctorat a pour objectifs de mieux appréhender les conditions, modalités, risques, réticences, coûts et avantages individuels et collectifs du partage de données dans les SCA à des fins de traçabilité, de transparence et de valorisation des pratiques. Les déterminants et la valorisation du partage de données sont examinés dans le contexte des dynamiques du pouvoir au sein des SCA. Mobilisant les sciences de gestion, économiques, de l’environnement et des données dans une démarche participative avec des agriculteurs et PME, le projet vise à élaborer une grille structurant la démarche de co-construction d’une information pour des SCA durables, transparentes et performantes, et à l’identification des données nécessaires à sa construction, tout en contribuant à préparer ces producteurs aux défis d’une généralisation de tels systèmes de transparence des SCA.

Sciences pour l’Ingénieur – Sciences de la Vie et de l’Environnement

Deep4Mix : exploitation des méthodes d’apprentissage profond pour le suivi de la dynamique des espèces dans un mélange de cultures

Mots-clé : Agroécologie, Segmentation d’instances, segmentation sémantique, Caractérisation automatisée de la végétation

  • Contact: Marie Weiss – marie.weiss[AT]inrae.fr
  • Encadrants: Marie Weiss, Emmah, Inrae-Alexis Joly, Lirmm, Inria- Lionel Alletto, Agir, Inrae
  • Unités d’accueil: Emmah, Lirmm, Agir
  • Co-financement: Financement 100% #DigitAg
  • #DigitAg: Axe 5 : Fouille de données, analyse de données, extraction de connaissances, Axe 2 : Innovations en agriculture numérique, Challenge 1 : Le challenge agroécologique, Challenge 2 : Le phénotypage rapide

La transition agroécologique nécessite le développement et l’évaluation de nouveaux agroécosystèmes multi-performants, résilients et durables. Cependant, les outils d’observation de ces systèmes de culture généralement plurispécifiques sont aujourd’hui peu nombreux et souvent bas-débit voire destructifs et/ou subjectifs. Le manque de données qui en découle est d’autant plus critique que la complexité de systèmes tels que les cultures associées est supérieure à celle des monocultures. Les outils d’observation de proxidétection haut-débit semblent donc incontournables pour rapidement caractériser et mieux comprendre ces agrosystèmes. Pour autant, si ces outils ont maintenant atteint une certaine maturité pour le suivi des cultures monospécifiques, leur utilisation en agroécologie reste très limitée. Ce projet vise donc à comprendre dans quelle mesure l’imagerie de proxidétection permet de suivre, au champ, la dynamique de la proportion et de la structure des espèces dans un mélange.

L’approche méthodologique proposée passe par une étape préalable d’identification des espèces au sein du couvert faisant appel à l’entraînement de modèles d’apprentissage profond. Une base inédite de données d’images annotées sera donc d’abord constituée et s’appuiera sur des données acquises sur des cultures associées dans le projet Remix, mais aussi sur des données acquises sur des cultures monospécifiques peuplées ou non de mauvaises herbes. L’apport d’informations complémentaires (images RGB dans deux directions de visée, nuage de points 3D LiDAR) en entrée des modèles sera également investigué. Enfin, une fois les espèces identifiées, le projet vise à estimer de nouveaux traits tels que la proportion d’espèces, la surface foliaire correspondante ou la surface de superposition entre ces espèces, et à utiliser la dynamique de ces traits pour identifier des événements clés tels que la date de recouvrement entre espèces.

Co-conception de simulations participatives de modèles SMA pour l’aide à la décision multi-acteur

Mots-clé : modélisation d’accompagnement ; co-conception multi-acteurs ; gestion durable des territoires pastoraux; interfaces co-construites

  • Contact: Jacques Lasseur – jacques.lasseur[AT]inrae.fr
  • Encadrants: Jacques Lasseur, Sens, Cirad – Alexandre Ickowicz, Selmet, Cirad- Jacques Lasseur, Selmet, Inrae
  • Unités d’accueil: Selmet, Sens
  • Co-financement: FAO-GASL, MEAE, Projets UE DESIRA et UE LEAP
  • #DigitAg: Axe 6 : Modélisation et simulation (systèmes de production agricole), Axe 2 : Innovations en agriculture numérique, Challenge 4 : Des productions animales durables, Challenge 8 : Développement agricole au Sud

Les modèles de simulation sont de plus en plus utilisés pour aider à mieux comprendre le fonctionnement des territoires, se projeter sur leurs futurs probables, explorer de multiples options de gestion durable et leurs possibles impacts, et ceci selon une variété de perspectives portées par une variété d’acteurs. Actuellement, la plupart des modèles sont des boîtes noires avec des paramètres en entrées qui décrivent à la fois le fonctionnement du territoire et les options possibles et des séries temporelles d’indicateurs en sorties, possiblement spatialisées, qui permettent de visualiser l’impact dans le temps des options prises. Par ailleurs, les modèles sont souvent limités à une petite partie du fonctionnement du territoire (parcelle, gestion de l’exploitation, filière) car l’intégration à l’échelle du territoire implique des centaines de paramètres et d’indicateurs, ce qui amène une complexité difficilement gérable. L’usage des modèles de simulation est donc confronté à l’exigence de transparence pour que les acteurs autres que scientifiques comprennent les hypothèses faites dans les modèles, leur fonctionnement et les interactions entre les différents processus qui s’y déroulent, et à l’exigence d’utilisabilité dans un contexte multi-acteurs, c’est-à-dire que chaque acteur dispose d’un tableau de bord adapté à ses objectifs en termes des options et des indicateurs dont il dispose. L’objectif de ce projet est donc de concevoir la méthode et les moyens permettant d’environner des modèles existants à l’échelle du territoire avec des outils informatiques et des interfaces graphiques permettant à une variété d’acteurs de comprendre leur fonctionnement et de disposer des moyens d’explorer une variété de scénarios (futurs possibles) et d’options (décisions possibles) et d’en évaluer les impacts. Cela implique en amont l’identification des différents acteurs concernés, de leurs enjeux et objectifs et des connaissances dont ils ont besoin, et en aval la mise en place d’outils de manipulation et de visualisation des modèles adaptés à leurs besoins. Les méthodes et les outils développés seront impliqués dans des plateformes de gouvernance de territoires au Nord comme au Sud et serviront de support aux discussions entre les acteurs sur le futur de leurs territoires.

Analyse des déterminants de trajectoires pluriannuelles de dépérissement du vignoble par régression linéaire bayésienne pour données fonctionnelles

Mots-clé : régression linéaire bayésienne, données fonctionnelles, dépérissement viticole, trajectoires de transition agricole.

  • Contact: Meili Baragatti – meili.baragatti[AT]supagro.fr
  • Encadrants: Baragatti Meili, Mistea, Institut Agro – Nadine Hilgert, Mistea, Inrae – Nathalie Smits, ABSys, Inrae
  • Unités d’accueil: Mistea, ABSys
  • Co-financement: LabEx Numev
  • #DigitAg: Axe 5 : Fouille de données, analyse de données, extraction de connaissances, , Challenge 1 : Le challenge agroécologique, Challenge 3 : La protection des cultures

Depuis quelques années, des baisses de rendement et de longévité des ceps de vigne sont déplorées par les professionnels de la viticulture dans de nombreux bassins viticoles. Le dépérissement du vignoble désigne un syndrome qui se traduit par des baisses subies de productivité sur plusieurs années et par la mort prématurée de certains ceps. Un caractère particulier de ce dépérissement viticole est qu’il se manifeste sur des temps longs, de quelques années à quelques décennies. Peu de données sont disponibles sur des temps aussi longs.

Le Bureau National Interprofessionnel du Cognac (BNIC) a réalisé un suivi de 55 parcelles depuis 1977. Cette base de données unique offre l’opportunité d’analyser les déterminants de trajectoires pluriannuelles de dépérissement du vignoble, notamment en entreprenant une caractérisation “dynamique” du rendement et de la mortalité de la vigne (ie, avec des variables explicatives qui évoluent au cours du temps).

L’objectif de ce projet de post-doc est d’identifier (1) les facteurs et les interactions de facteurs biotiques, abiotiques et techniques qui contribuent à la baisse de rendement parcellaire et à la mortalité de certains ceps de vigne et (2) la période à laquelle ces facteurs ont un impact, à court terme à l’échelle du cycle de culture et à long terme depuis la plantation de la parcelle. Des analyses statistiques exploratoires seront nécessaires, ainsi que des développements méthodologiques en régression linéaire pour données fonctionnelles.

Au delà de l’analyse de cette étude de cas, le post-doc produira un protocole générique d’analyse de données temporelles sur des systèmes agricoles qui comblera un déficit d’outils statistiques pour l’analyse des trajectoires de transition agroécologique.

Sciences pour l’Ingénieur – Mathématiques et leurs applications

Transitool: un simulateur compagnon permettant d’évaluer une transition agroécologique pas à pas d’une exploitation agricole en grande culture

Mots-clé : transition agroécologique, simulation, évaluation multicritère, grande culture, ergonomie, méthodes AGILE

  • Contact: Jacques-Eric Bergez – jacques-eric.bergez[AT]inrae.fr
  • Encadrants: Jacques-Eric Bergez, Agir, Inrae-Isabelle Bourdon, MRM, Université de Montpellier – Patrick Taillandier, Miat, Inrae
  • Unités d’accueil: Agir, MRM, Miat
  • Co-financement: Financement 100% #DigitAg
  • #DigitAg: Axe 6 : Modélisation et simulation (systèmes de production agricole), Axe 2 : Innovations en agriculture numérique, Challenge 1 : Le challenge agroécologique, Challenge 5 : Les services de conseil agricole

Passer de pratiques conventionnelles à des pratiques plus agroécologiques est un véritable challenge pour l’agriculteur. Cette transition peut se faire pas-à-pas ou en rupture. Quel que soit le chemin choisi, favoriser une réflexion initiale entre conseillers et agriculteurs est une pratique qui a l’intérêt de créer une communauté d’échanges et de pratiques innovantes. Le projet Transitool s’intéresse à la mise en place d’un outil compagnon pouvant être mobilisé dans une démarche de coconception d’itinéraires techniques plus agroécologiques pour des fermes de grandes cultures. Il s’agit d’aider les différents acteurs d’un atelier de coconception à évaluer les évolutions de pratiques grâce à la mobilisation de la simulation informatique den façon à permettre de quantifier des indicateurs divers donnant à voir les évolutions de la ferme. Le projet veut relever trois grands challenges : i) développer un outil utile et utilisable, ii) développer un outil permettant une évaluation multicritère (durabilité), iii) développer un outil mobilisant les approches récentes de simulation des agroécosystèmes. Pour relever le premier défi, le post-doctorant suivra une démarche AGILE pour développer via des use-case des interfaces facilitant le travail de co-conception et d’évaluation des pratiques testées. Pour relever le second défi, le post-doctorant mobilisera les démarches d’évaluation multicritère des systèmes de culture (ex. MEANS, MASC). Enfin, pour relever le troisième défi, le post-doc utilisera des outils (MAELIA) et langage de programmation (GAMA) déjà mobilisés par des chercheurs et cherchera à hybrider des approches de simulation quantitatives et qualitatives. Afin de correctement mobiliser les attentes et les compétences, un comité de pilotage intégrant des chercheurs du domaine, mais aussi des professionnels du monde agricole sera constitué