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 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantéesdans 18 centres surtoute 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.
Contexte et enjeux scientifiques
Les invasions biologiques causées par la mondialisation peuvent perturber certaines dynamiques écologiques et engendrer des coûts économiques élevés, notamment dans les filières agricoles.
L’abeille mellifère (Apis mellifera), insecte social clé pour l’économie et les écosystèmes, est menacée par des espèces invasives, tel que l’acarien Varroa destructor. Ce dernier, initialement associé à Apis cerana, a colonisé A. mellifera, déséquilibrant la relation hôte-parasite et menaçant la survie des colonies. Pourtant, A. mellifera développe des défenses comportementales collectives, telles que le comportement hygiénique, qui limitent la croissance parasitaire et confèrent une « immunité sociale » aux colonies. Les mécanismes sous-jacents à cette défense, qui permettent la détection des couvains compromis par les abeilles ouvrières, restent cependant mal compris.
Une connaissance approfondie de ces comportements nécessite notamment l’élucidation de la manière dont les individus détectent ces signaux et dont ces défenses sont régulées au niveau du groupe. En effet, les défenses individuelles protègent la colonie, mais seuls quelques individus y contribuent activement. Les méthodes actuelles, basées sur des échantillonnages manuels, ne permettent pas d’identifier efficacement ces effectrices ni de comprendre les processus de recrutement.
Problématique et objectifs
Ce projet de thèse vise à décoder les mécanismes de comportements défensifs collectifs chez A. mellifera, en combinant éthologie, vision numérique et deep learning pour analyser des séquences comportementales in situ. Trois objectifs principaux sont définis :
Programme de recherche
Les travaux s’articuleront autour d’une méthodologie innovante, combinant observationsin situ et outils technologiques avancés. Les comportements seront étudiés à l’aide de ruches vitrées, permettant de filmer les interactions au sein des colonies dans leur environnement naturel. Pour mener à bien ces travaux, le ou la doctorant·e bénéficiera de ressources exceptionnelles, notamment l’accès à 300 colonies d’abeilles suivies annuellement dans le cadre du projet ERC Bee Healthy, présentant des phénotypes variés et finement caractérisés. Un matériel d'acquisition vidéo haute performance ainsi qu’un cluster de calcul, permettront d’acquérir et de traiter des données de grande qualité. Par ailleurs, des outils déjà développés, tels que le pipeline detrackingmulti-objetsTrichTrack (Pani et al., 2021) et l’environnement R moveR (Petitjean et al., 2024), faciliteront l’analyse automatisée des comportements.
Enjeux et résultats attendus
L’originalité de ce projet réside dans son approche automatisée et scalable, grâce à l’intégration de la vision numérique et du deep learning, qui permettra de surmonter les limites des protocoles éthologiques traditionnels, souvent coûteux en temps et peu adaptés à l’analyse de grands jeux de données. Les résultats attendus incluent une meilleure compréhension des mécanismes de détection des couvains compromis, le renforcement de la résistance des colonies via des stratégies de sélection ciblée, ainsi que l’ouverture de perspectives pour une gestion durable des maladies apicoles, un enjeu crucial pour la filière et les écosystèmes dépendant de la pollinisation.
Partenariats et environnement scientifique
Les travaux s’appuieront sur des collaborations solides, entre l’unité INRAE Abeilles et Environnement et la plateforme de vidéo-phénotypage de l’unité ISA, ainsi que l’Inria de Sophia Antipolis et le 3IA Tech Pool, garantissant un accès à des expertises complémentaires en analyse comportementale et en intelligence artificielle. L’organisation du travail alternera entre des périodes expérimentales, menées sur le terrain et en laboratoire, pour collecter des données biologiques et des enregistrements vidéo dans une approche comparative, et des périodes méthodologiques, dédiées au développement d’algorithmes d’analyse automatique du comportement. Ces dernières seront principalement planifiées pendant la saison hivernale, afin d’optimiser les possibilités expérimentales durant la saison apicole.
Références :
Mondet, F., Blanchard, S., Barthes, N., Beslay, D., Bordier, C., Costagliola, G., ... & Le Conte, Y. (2021). Chemical detection triggers honey bee defense against a destructive parasitic threat. Nature Chemical Biology, 17(5), 524-530.
Mondet, F. et al. Honey bee survival mechanisms against the parasite Varroa destructor: a systematic review of phenotypic and genomic research efforts. Int. J. Parasitol. 50, 433–447 (2020).
Petitjean, Q., Lartigue, S., Cointe, M., Ris, N., & Calcagno, V. (2024). MoveR: An R package for easy processing and analysis of animal video-tracking data. SoftwareX, 26, 101674.
Pani, V., Bernet, M., Calcagno, V., Van Oudenhove, L., & Bremond, F. (2021). TrichTrack: Multi-Object Tracking of Small-Scale Trichogramma Wasps. In 2021 17th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS) (pp. 1-8). IEEE.
Le·la candidat·e doit être doté·e de solides connaissances en éthologie ou en biologie (M2 en écologie, biologie, éthologie ou équivalent). Une expérience antérieure en entomologie ou en apidologie sera considérée comme un atout. Des compétences en analyse de données et programmation (R/Python), avec un intérêt marqué pour les approches d’intelligence artificielle, sont requises.
Une aisance rédactionnelle, une bonne maîtrise de l’anglais, de bonnes compétences en communication, une grande autonomie, une capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire, ainsi qu’une grande rigueur et un sens aiguisé de l’organisation sont attendus pour mener à bien ce projet à l’interface entre éthologie et sciences des données.
En rejoignant INRAE, vous bénéficiez(selon le type de contrat et sa durée) :
- jusqu'à30 jours de congés+ 15 RTTpar an (pour un temps plein)
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Le dossier de candidature, composé d’un CV, d’une lettre de motivation et des relevés de notes (Licence et Master), doivent être adressés àFanny Mondet () et Vincent Calcagno ().
Les dossiers sont attendus jusqu’au 22 juillet et seront traités dès réception. Les entretiens auront lieu entre le 4 et le 6 aout 2026 (en présentiel à Avignon ou par visioconférence).
Les personnes accueillies à INRAE, établissement public de recherche, sont soumises aux dispositions du Code de la fonction publiquenotamment en ce qui concerne l’obligation de neutralité et le respect du principe de laïcité. A ce titre, dans l’exercice de leurs fonctions, qu’elles soient ou non au contact du public, elles ne doivent pas manifester leurs convictions, par leur comportement ou leur tenue, qu’elles soient religieuses, philosophiques ou politiques.> En savoir plus : site
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