Transition agroécologique et optimisation des prévisions météorologiques pour l’agriculture

Contexte et enjeux

Dans un contexte de variabilité climatique accrue, les prévisions probabilistes jouent un rôle crucial dans les décisions agricoles, en particulier pour gérer l'irrigation, les semis et les pratiques agroécologiques. Le service Aléa-Pluie, lancé en 2023, fournit des prévisions probabilistes hebdomadaires de précipitations sous forme de cartes, à destination des agriculteurs et conseillers agricoles. Ce service s’appuie sur le modèle IFS-EPS du Centre Européen de Prévisions Météorologiques à Moyen Terme (ECMWF) et a rencontré un fort intérêt avec plus de 500 utilisateurs actifs en France.

Après plus d’un an d’utilisation, ce stage vise à approfondir l’analyse des usages et à optimiser les performances techniques de ce service, dans le but d’améliorer l’aide à la décision et l’adoption des pratiques agricoles durables.

Objectifs du stage

1. Analyse des usages et compréhension des besoins :
   • Étudier les résultats d’une enquête sur les utilisateurs (agriculteurs et conseillers agricoles).
   • Réaliser des interviews pour comprendre comment les prévisions probabilistes influencent les décisions agricoles.
   • Identifier des axes d’amélioration pour adapter le service aux besoins des utilisateurs.
2. Optimisation des performances techniques :
   • Tester des méthodes de calibration et de post-traitement basées sur la data science (statistiques avancées et machine learning).
   • Étudier la fusion de données issues de différents modèles météorologiques (IFS-EPS, Arome, Arpège).
   • Évaluer les gains de performance grâce à des simulations basées sur les données météorologiques des 5 dernières années.

Méthodologie

Le ou la stagiaire travaillera à partir des données suivantes :

• Une enquête utilisateurs (lancée en janvier 2025) pour analyser la compréhension et les usages des prévisions.
• Les statistiques détaillées d’accès au service Aléa-Pluie.
• Une base de données météorologiques sur 5 ans (données des stations Météo-France).
  Les travaux s’appuieront sur des techniques de data science (algorithmes de calibration, machine learning) et sur des méthodologies d’ergonomie pour comprendre les processus décisionnels agricoles.

Profil recherché

Nous recherchons un(e) stagiaire ayant le profil suivant :

Formation : Master 2 ou école d’ingénieurs avec spécialisation en data science, statistiques ou météorologie appliquée.

Compétences requises :

• Maîtrise des outils de data science et de machine learning.
• Connaissance des prévisions météorologiques ou intérêt pour leur application en agriculture.
• Capacités d’analyse de données et de communication avec les utilisateurs (interviews).

Qualités attendues :

• Dynamisme, autonomie et rigueur scientifique.
• Esprit critique et goût pour l’innovation dans les services numériques agricoles.

Un stage dans le cadre d’une césure est également envisageable.

Enjeux scientifiques

Ce stage répond aux enjeux de gestion de l’eau et de transition agroécologique. Il s’inscrit également dans la valorisation des données probabilistes pour améliorer les pratiques agricoles.

Suite du stage

Un CDD de 2 à 4 mois pourra être proposé pour approfondir les travaux, valoriser les résultats (publications scientifiques) et contribuer à l’évolution du service Aléa-Pluie.