Thèse Modelsylva - Développement et Évaluation d'Un Système de Simulation des Systèmes Sylvopastoraux H/F - INRAE

Vous serez plus particulièrement en charge de :
- Concevoir et implémenter un modèle informatique simulant les interactions complexes dans les systèmes sylvopastoraux (arbres, prairies, bétail)
- Adapter des modèlesexistants et intégrer de nouvelles fonctions (impact du pâturage, variations climatiques, dynamiques socio-économiques)
- Utiliser des données de terrain (microclimat, comportement animal, qualité de l'herbe) pour calibrer et valider le modèle
- Évaluer différents scénarios de gestion (ex. intensité de pâturage, régénération forestière) afin d'optimiser la durabilité des systèmes
- Réaliser des analyses de sensibilité pour identifier les facteurs clés influençant la résilience des écosystèmes
- Rédiger desarticles scientifiquespour des revues internationales
- Présenter les travaux lors de conférences nationales et internationales
- Contribuer à la diffusion des outils développés (logiciels en accès libre, documentation technique)

Autonomie et rigueur scientifique : Le travail se fera de manière autonome, avec une forte exigence de rigueur méthodologique (validation des hypothèses, reproductibilité des résultats). Une bonne gestion du temps sera essentielle afin de respect les échéances du plan de thèse (revue bibliographique, développement, validation, publications). Une documentation claire du code et des protocoles garantira la transparence et la réutilisabilité des outils développés.

Esprit d'équipe et communication : La modélisation écologique se fera en étroite collaboration avec des chercheurs en écologie et agronomie (UREP, UMR Herbivores, UMR PIAF) pour l'intégration des données biologiques, des ingénieurs en informatique (mésocentre Clermont-Auvergne) pour l'optimisation des calculs haute performance, ainsi que des partenaires internationaux (ex.Afrique du Sud) pour adapter le modèle à différents contextes. Cette collaboration impliquera également une participation active aux réunions d'équipe, aux séminaires et aux ateliers pluridisciplinaires.

Apprentissage continu : Dans un domaine évoluant rapidement, il est essentiel de suivre les avancées en modélisation écologique et agroforestière (veille bibliographique), d'adapter ses compétences aux nouvelles méthodes (ex. intelligence artificielle appliquée à l'écologie, approches spatialisées) et de participer à des formations organisées par INRAE ou ses partenaires sur des outils spécifiques (ex. Git, calcul parallèle).

Formation recommandée :
- Master 2 (Recherche) en écologie/agroécologie, agronomie/sciences de l'environnement, modélisation mathématique ou informatique appliquée aux sciences du vivant
- Diplôme d'ingénieur en agronomie, environnement ou data science

Connaissances souhaitées :
- Écologie et agronomie : fonctionnement des écosystèmes prairiaux et sylvopastoraux; interactions plantes-sol-animal (biodiversité, cycles biogéochimiques)
- Modélisation et informatique : maîtrise avancée de Java et/ou R (obligatoire), expérience avec des outils de modélisation, bonnes pratiques en développement logiciel (Git, tests unitaires, documentation)
- Analyse de données : statistiques et visualisation scientifique

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Expérience appréciée :
- Stage/mémoire en modélisation écologique (ex. dynamique des populations)
- Utilisation de données terrain (microclimat, suivi pastoral, télédétection)
- Communication scientifique : rédaction d'articles ou rapports techniques, présentations en colloques ou ateliers, expérience en agroforesterie ou gestion des pâturages, collaboration avec des équipes pluridisciplinaires

Aptitudes recherchées :
- Capacité d'analyse critique et de synthèse
- Esprit d'initiative et autonomie
- Rigueur scientifique et souci du détail
- Aptitude au travail en équipe et à la collaboration
- Excellentes compétences en communication écrite et orale
- Maîtrise de l'anglais