Thèse Modélisation de la Dégradation et du Transport des Pesticides dans les Environnements Ruraux H/F - Université de Lille

Établissement : Université de Lille
École doctorale : Sciences de la Matière du Rayonnement et de l'Environnement
Laboratoire de recherche : Physico-Chimie de la Combustion et de l'Atmosphère
Direction de la thèse : Florent LOUIS ORCID 000000029533557X
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-04-30T23:59:59

En 2020, la France a consommé plus de 64000 tonnes de pesticides, se classant ainsi au premier rang européen en termes de volumes vendus. La même année, la consommation canadienne a été estimée à plus de 126000 tonnes. L'efficacité de ces produits pour la protection phytosanitaire et le maintien d'un haut niveau de productivité agricole demeure indéniable, cependant, de nombreux travaux ont mis en évidence la menace que représentent les pesticides pour la biodiversité des écosystèmes terrestres et aquatiques. Les travaux menés à l'Université de Sherbrooke par le groupe du professeur Segura, portant sur l'impact des contaminants organiques, y compris les pesticides, sur la santé des lacs au Canada, ont révélé la présence fréquente de ces composés dans les eaux et les sédiments lacustres, où ils contribuent de manière significative aux risques écotoxicologiques.

Dans la perspective d'une meilleure évaluation des risques d'exposition aux pesticides et afin de prioriser les stratégies de mitigation à l'échelle des populations humaines et des écosystèmes, il apparaît essentiel de développer des modèles prédictifs avancés intégrant la composition et les propriétés de la phase particulaire, de manière à mieux caractériser la persistance et le transport atmosphérique des pesticides. L'originalité de ce projet innovant consiste en la complémentarité des approches utilisées (simulations numériques et intelligence artificielle) afin de fournir des données essentielles pour ajuster les modèles d'évaluation et de gestion des risques d'exposition aux pesticides par les particules atmosphériques.
En parallèle des résultats expérimentaux obtenus à l'Université de Sherbrooke, les simulations numériques à l'échelle moléculaire combinant des méthodes de structure électronique (quantique) et de dynamique (classique) permettront non seulement de mieux comprendre les faits expérimentaux observés mais aussi de prédire les mécanismes réactionnels impliqués dans les réactions atmosphériques des pesticides initiées par des photo-oxydants majeurs (radicaux hydroxyles, ozone, etc.) en présence ou non de particules d'aérosols. En complément, leur écotoxicité vis-à-vis des espèces aquatiques sera estimée par modélisation. Les données obtenues seront comparées à celles estimées par un algorithme d'apprentissage automatique afin de développer l'aspect prédictif de l'intelligence artificielle pour un grand nombre de contaminants organiques.

En 2020, la France a consommé plus de 64000 tonnes de ces substances, se classant ainsi au premier rang européen en terme de volumes vendus [1]. La même année, la consommation canadienne a été estimée à plus de 126000 tonnes [2]. L'efficacité de ces produits pour la protection phytosanitaire et le maintien d'un haut niveau de productivité agricole demeure indéniable, cependant, de nombreux travaux ont mis en évidence la menace que représentent les pesticides pour la biodiversité des écosystèmes terrestres et aquatiques [3-6]. Nos propres travaux, portant sur l'impact des contaminants organiques, y compris les pesticides, sur la santé des lacs au Canada, ont révélé la présence fréquente de ces composés dans les eaux et les sédiments lacustres, où ils contribuent de manière significative aux risques écotoxicologiques [7,8].

L'application inefficace des pesticides aboutit à leur présence dans l'atmosphère, où ils peuvent être transportés sur des distances variables et affecter les environnements naturels ou humains. Des études récentes ont mis en évidence que les pesticides présentant un temps de demi-vie atmosphérique (t1/2) relativement court, comme le cyprodinil (t1/2= 1 h), peuvent néanmoins être véhiculés sur de longues distances et détectés jusqu'aux régions arctiques [9]. Nos travaux sur la présence de l'antimoustique DEET dans les sédiments des lacs canadiens corroborent ces observations [8]. Cette apparente contradiction souligne les lacunes persistantes dans la compréhension actuelle des processus régissant le transport et la transformation atmosphériques des pesticides, ainsi que leur dégradation dans les environnements intérieurs, tels que la poussière des maisons, une source importante d'exposition aux pesticides dans les milieux ruraux [10].

Les modèles actuellement utilisés pour prédire le devenir atmosphérique des pesticides demeurent limités, car ils reposent principalement sur la réactivité en phase gazeuse vis-à-vis des oxydants et négligent la contribution de la phase particulaire à la persistance des pesticides dans l'atmosphère [9]. Dans la perspective d'une évaluation plus robuste des risques d'exposition aux pesticides et afin de prioriser les stratégies de mitigation à l'échelle des populations humaines et des écosystèmes, il apparaît essentiel de développer des modèles prédictifs avancés intégrant la composition et les propriétés de la phase particulaire, de manière à mieux caractériser la persistance et le transport atmosphérique des pesticides.

Notre objectif est d'étudier le rôle de la nature des particules atmosphériques sur la dégradation des pesticides et leur transformation par des simulations numériques et des outils d'intelligence artificielle afin de mieux prédire le devenir atmosphérique des pesticides.

En se basant sur l'utilisation d'approches computationnelles appropriées au système étudié, ce projet a pour objectifs :
i) déterminer les paramètres thermocinétiques des réactions d'oxydation avec les principaux photo-oxydants atmosphériques (radicaux hydroxyles, ozone, etc) en présence ou non d'aérosols,
ii) estimer la durée de vie atmosphérique,
iii) déterminer les mécanismes de dégradation environnementale,
iv) évaluer les risques environnementaux des contaminants émergents et de leurs produits de transformation.
v) développer des modèles prédictifs avancés intégrant la composition et les propriétés de la phase particulaire en utilisant l'intelligence artificielle.

Le projet proposé repose sur l'expertise de l'équipe 'Simulations Moléculaires des Processus Environnementaux' du laboratoire PC2A en modélisation moléculaire de la réactivité en phases gazeuse et aqueuse atmosphériques et à leur interface. Cette équipe est notamment fortement impliquée dans les activités de recherche du CDP AREA et du CPER ECRIN.
Depuis 2021, l'équipe Simulations Moléculaires des Processus Environnementaux du laboratoire PC2A a appliqué des outils de chimie computationnelle pour étudier la dégradation atmosphérique de plusieurs produits phyto-sanitaires et évaluer leurs effets sur l'écotoxicité en phase aqueuse vis-à-vis de daphnies, d'algues et de poissons [11-15] et collabore avec l'équipe Physico Chimie Moléculaire Théorique du laboratoire PhLAM, spécialiste des études des systèmes moléculaires en présence d'aérosols [16].
Diverses méthodologies sont maîtrisées par l'encadrant et les membres de son équipe : 1) les calculs de chimie quantique permettant de traiter la réactivité chimique avec précision, de caractériser les cinétiques de réaction, de déterminer les chemins réactionnels prépondérants, d'étudier les mécanismes de dégradation atmosphérique ; 2) la dynamique moléculaire permettant de caractériser l'organisation à l'échelle moléculaire à l'interface en fonction de divers paramètres, dont l'humidité ; 3) l'évaluation de l'écotoxicité des contaminants émergents et de leurs produits de dégradation en phase aqueuse.

Master ou diplôme d'ingénieur en chimie de l'environnement ou physico-chimie. Une expérience dans le domaine de la chimie atmosphérique, des simulations moléculaires (chimie quantique, dynamique moléculaire) et de la cinétique chimique sera appréciée. Un bon niveau d'anglais (écrit/parlé) sera indispensable (au moins B2). Une mobilité entre l'Université de Lille et l'Université de Sherbrooke (Canada) est demandée. Les travaux de recherche se dérouleront au laboratoire PC2A de l'Université de Lille.