Post-doc Sur La Modélisation Mathématique de - Sophia Antipolis, France - INRAE

INRAE

Entreprise vérifiée

Sophia Antipolis, France

il y a 3 semaines

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

06600 SOPHIA ANTIPOLIS _

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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 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute 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.

**Environnement de travail, missions et activités**:
**Contexte et objectif**:

Le projet AID DS Cerise (Pour une approche intégrée et durable de la gestion de
- _Drosophila suzukii _pour la filière cerise) vise à développer des stratégies de contrôle de
- _D. suzukii_ en verger de cerisiers. Ces stratégies s'appuient sur une gamme de leviers de protection des plantes extrêmement divers tant en termes de mode d'action que de type d'intervention : implantation de variétés résistantes (ou moins sensibles), gestion de la prophylaxie, recours aux filets, piégeage massif, lutte biologique par acclimatation (lâchers de parasitoïdes), technique de l'insecte stérile (lâchers d'insectes stériles), produits de protection des plantes, etc. Les effets des leviers envisagés sont étudiés indépendamment, sur le terrain, par les partenaires du projet (CTIFL et INRAE). In fine, ces leviers sont néanmoins destinés à être combinés. L'objectif de ce projet de post-doctorat est de développer des approches de modélisation afin de proposer des stratégies efficaces de combinaisons de ces leviers de protection des plantes.

**Démarche**:

Dans un premier temps, il s'agira de développer, sur la base de modèles phénologiques existants, un modèle de dynamique des populations de
- _D. suzukii _qui intégrera certains paramètres physiques de l'environnement (e.g. température, hygrométrie ). Ce modèle sera calibré à l'aide des données de terrain disponibles dans le projet, les projets partenaires et la littérature.
- Dans un second temps, le modèle de base sera étendu afin de prendre en compte certaines composantes spatiales et la connectivité des vergers à l'échelle d'un territoire.
- Conjointement, les différents leviers de protection des plantes seront à intégrer. Le modèle final sera utilisé pour identifier des combinaisons de leviers adaptés à différents contextes de production. Ainsi, sur la base de simulations numériques, des stratégies combinant plusieurs leviers seront étudiées afin de formuler des recommandations sur la coordination temporelle et la gestion spatiale des différents leviers selon le contexte agronomique et territorial envisagé.
Le poste impliquera des interactions avec les partenaires du projet AID DS Cerise et la participation aux différents séminaires et ateliers collaboratifs développés dans le cadre de ce projet. Par ailleurs, à partir de 2025, les modèles développés auront vocation a être utilisés pour construire un simulateur stochastique avec une interface user-friendly. Un-e ingénieur-e sera recruté-e spécifiquement pour ce développement informatique. Le-a post-doc retenu-e sera amené-e à interagir étroitement avec l'ingénieur-e recruté-e.

**Conditions**:
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**Le poste est à pourvoir dès mars 2024 pour une durée de 3 ans. Il s'agit d'un poste à temps plein, basé à l'Institut Sophia Agrobiotech (Sophia Antipolis). La rémunération et les conditions de travail correspondent aux critères INRAE (**
**de €**
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**bruts mensuels selon l'expérience**
**).**

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**Sous la direction de Louise van Oudenhove, le travail se fera en étroite collaboration avec Ludovic Mailleret et Suzanne Touzeau de l'équipe M2P2 (unité ISA).**

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**Formations et compétences recherchées**:
**Doctorat**

**Formation**:

**Comp**étences**:

- Compétences en modélisation mathématique, notamment en dynamique des populations. L'expérience dans la gestion de l'espace dans les modèles dynamiques sera un atout conséquent.
- Compétences en analyse de données. La maîtrise des approches bayésiennes sera un avantage.
- Compétences en modélisation numérique et maîtrise de langages de programmation (e.g. R, Python, Julia ou autres).
- Maîtrise de l'anglais, tant pour la lecture que pour la rédaction d'articles scientifiques.
- Autonomie dans la veille bibliographique.
- Compétences interpersonnelles et techniques pour le travail collaboratif. L'expérience dans l'utilisation de github (ou gitlab) sera un atout.
- Goût pour l'interdisciplinarité et la transdisciplinarité : intérêt pour la communication et la collaboration avec des scientifiques d'aut