Sujet
Le phénotypage haut-débit vise à caractériser l’état et le fonctionnement des cultures à l’aide de capteurs (imagerie RGB, multispectrale, LiDAR, etc.) installés sur différents vecteurs (perches, plateformes, drones, véhicules). Ces technologies permettent d’obtenir des mesures non destructives, répétables et rapides, couvrant de larges surfaces expérimentales, avec pour objectif de remplacer ou compléter certaines observations manuelles réalisées dans les essais agronomiques ou de sélection variétale. Les progrès techniques et méthodologiques réalisés ces dernières années dans le cadre de projets nationaux (PHENOME-EMPHASIS...) et européens (EPPN...) ont permis d’atteindre un niveau de maturité élevé pour plusieurs chaînes de traitement. Cependant, leur adoption à grande échelle nécessite encore une validation méthodologique à grande échelle sur la robustesse et l’interopérabilité de ces méthodes.
Le projet ValiTrait, coordonné par ARVALIS en partenariat avec INRAE, Terres Inovia et le GEVES, vise à caractériser les méthodes de phénotypage assistées par capteurs et à en évaluer et comparer les performances en conditions réelles d’expérimentation.
Objectif du travail
Le stagiaire contribuera à la caractérisation de méthodes de phénotypage capteurs à travers la collecte, la structuration et l’analyse de jeux de données obtenus dans plusieurs essais du projet ValiTrait.
Deux volets complémentaires seront proposés selon le profil du candidat :
1. Volet terrain
* Participation aux campagnes de phénotypage au champ : mesures capteurs (perche LITERAL, phénomobile, etc.) et relevés manuels de référence (hauteur, densité d’épis, couverture, biomasse).
* Organisation et traçabilité des données collectées (sessions, métadonnées, protocoles).
2. Volet analyse
* Structuration et nettoyage des jeux de données (Python, R).
* Analyses statistiques : répétabilité, corrélations, biais, incertitudes, pouvoir discriminant.
* Participation à la rédaction de rapports de synthèse et à la visualisation graphique des résultats (tableaux de bord, graphiques comparatifs).
Profil requis
* Étudiant(e) en formation agronomie, ingénierie, traitement de données, instrumentation (niveau Bac+3 à Bac+5).
* Intérêt pour les mesures de terrain et les technologies de capteurs appliquées à l’agriculture.
* Rigueur expérimentale, autonomie et sens de l’observation.
* Compétences appréciées :
o Notions de statistique appliquée (analyse de variance, corrélation, RMSE)
o Connaissances de base en traitement de données capteurs (Python, R, Excel, éventuellement imagerie)
o Appétence pour le travail collaboratif et le suivi de protocoles techniques.
Informations complémentaires
De mars à août 2026 (selon disponibilités)
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