En 2017, embauchez un étudiant AgroTIC en alternance

Le cursus AgroTIC peut désormais être suivi en alternance grâce à un contrat de professionnalisation. Les étudiants alternent ainsi les périodes à l’école et en entreprise tous les 2 mois environ.

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La formation AgroTIC en alternance, c’est :

pour l’étudiant :
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– Une formation professionnalisante

– Une véritable expérience professionnelle

– Un salaire pendant ses études

 pour l’entreprise :business_people

- Le suivi d’un étudiant sur un projet au long cours

- L’occasion de former un futur collaborateur

- Un dispositif largement financé par les OPCA

 

 

Les étudiants sont actuellement en recherche d’entreprises pour effectuer leur alternance à la rentrée 2017. Ne tardez donc pas à nous faire parvenir vos propositions de projets ou à nous appeler pour en discuter. Les périodes de cours et en entreprise peuvent être aménagées en fonction des contraintes professionnelles du projet.

 

Pour en savoir plus :

– Consultez la présentation détaillée du dispositif

– Consultez les projets menés l’an dernier par les agroTIC en alternance ou l’année d’avant

– Échangez avec l’équipe pédagogique

– Consultez le simulateur de rémunération d’alternance du ministère

API-AGRO recrute un DIRECTEUR / CEO

Descriptif du poste

Pour assurer sa croissance la S.A.S. API-AGRO recherche son futur Directeur Général pour :

  • Auprès de l’équipe des actionnaires, définir la stratégie technologique et commerciale de la société, vers un développement national et international rapide
  • Assurer le recrutement puis la direction de l’ensemble des équipes de la société
  • Garantir la bonne gestion de la S.A.S. et du respect des engagements pris par cette dernière vis-à-vis de ses partenaires et clients.
  • Mettre en place les partenariats et alliances nécessaires au développement

Profil recherché

  • Diplômé(e) d’une Ecole de Commerce ou d’une Ecole d’ingénieur
  • Au moins 5 ans d’expérience en Business Development
  • Tempérament d’entrepreneur et esprit Start-up
  • Intérêt fort pour l’innovation et ayant une capacité affirmée de créativité
  • Goût des contacts et bonne qualité relationnelle

Contact : Mehdi SINE – mehdi.sine@acta.asso.fr
Accéder à l’offre complète

Thèse « Optimisation des ateliers d’engraissement porcins »

Thèse « Optimisation des ateliers d’engraissement porcins »
(Saint-Gilles, 35, France)

PigOptim :

Optimisation économique et environnementale des ateliers d’engraissement porcins face aux incertitudes des prix de marché et de la valeur des aliments.

Directeur de thèse :

Jean-Yves DOURMAD (IR INRA), UMR PEGASE (Physiologie, Environnement et Génétique pour l’Animal et les Systèmes d’Elevage), Domaine de la Prise 35590 Saint-Gilles.

Co-directeurs de thèse :

Eric DARRIGRAND (MC Université Rennes 1) Equipe d’Analyse Numérique, UMR IRMAR (Institut de Recherche Mathématique de Rennes) Campus de Beaulieu, 35042, Rennes.

Alexandre GOHIN (DR INRA), UMR SMART-LERECO (Structures et Marchés Agricoles, ressources et territoires, Laboratoire d’études et de recherche en Economie), 4 allée Adolphe Bobierre – CS 61103 – 35011 Rennes.

Co-encadrants :

Florence GARCIA-LAUNAY (IR INRA), UMR PEGASE, Fabrice MAHE (MC Université Rennes 1), UMR IRMAR.

Contact pour information et/ou candidature

(avant mi-mai 2017 pour prendre contact et avant le 07/06/17 pour
dépôt du dossier de candidature auprès de l’Ecole Doctorale VAS) : florence.garcia-launay@inra.fr (02.23.48.50.87), fabrice.mahe@univ-rennes1.fr (02.23.23.60.48).

Equipe d’accueil et encadrement :

La thèse sera menée au sein de l’équipe SysPorc « Le Porc dans les Systèmes
d’Elevages » de l’UMR 1348 PEGASE (https://www.rennes.inra.fr/pegase), dans l’Ecole Doctorale VAS (http://www.vas.univ-rennes1.fr/).

Résumé :

Les stratégies alimentaires en atelier d’engraissement sont un facteur clé du résultat économique et des impacts environnementaux de la production porcine. Le choix de la stratégie alimentaire doit se faire dans un contexte économique incertain. La thèse devra répondre à la question : Comment optimiser la stratégie alimentaire pour un groupe de porcs à l’engrais sur des critères économiques et environnementaux dans un contexte incertain ?
Le projet de thèse ambitionne, i) de produire un modèle capable d’optimiser la stratégie alimentaire pour un groupe de porcs à l’engrais sur des critères économiques et environnementaux, et ce dans un contexte incertain, et  ii) d’utiliser ce modèle pour établir l’effet des incertitudes de prix et de valeur des aliments sur les stratégies optimales.

Pour cela le modèle propose d’associer un modèle stochastique de croissance des porcs, une évaluation par Analyse du Cycle de Vie des impacts environnementaux de la production de porcs, un formulateur d’aliments pour porcs et une procédure d’optimisation de la stratégie alimentaire.

Mots-clés :

Optimisation multiobjectif, modèle individu-centré, Analyse de Cycle de Vie, langage Python, résolution numérique, incertitude des prix de marché, formulation d’aliments pour porcs.

Compétences recherchées et financement :

Le candidat devra avoir une formation générale et un master (ou l’équivalent) en mathématiques appliquées et/ou calcul scientifique, ou sciences pour l’ingénieur, et présenter un fort intérêt pour les applications en biologie et en agronomie. Des compétences ou expériences complémentaires en optimisation et recherche opérationnelle, ainsi qu’en simulation des systèmes dynamiques seront appréciées. Le candidat présentera ce projet de thèse lors d’une audition devant un jury de sélection de l’Ecole Doctorale VAS (http://www.vas.univ-rennes1.fr/). Le présent projet de thèse bénéficie du financement d’une demi-bourse de thèse par le métaprogramme GloFoods INRA-CIRAD (http://www.glofoods.inra.fr/) et d’une demi-bourse de la région Bretagne.

Introduction :

Les résultats économiques des élevages porcins dépendent du coût des matières premières (céréales et tourteaux en particulier) utilisées pour formuler (préparer) les aliments et des cours du prix du porc. En production porcine, la programmation linéaire est utilisée depuis des décennies pour trouver les taux d’incorporation des
matières premières qui minimisent le prix des aliments pour porcs, en respectant des contraintes de valeurs nutritionnelles des aliments. Aujourd’hui la formulation des aliments à moindre coût ne permet plus de répondre aux enjeux de la production porcine :

  • compétitivité économique en contexte de prix incertain : la stratégie d’alimentation d’une bande de porcs à l’engrais est définie au moins 4 mois avant son abattage, sans connaître les évolutions à venir des prix de marché.
  • réduction des impacts environnementaux (émissions de gaz à effet de serre, de nitrates,…). La contribution de la production de l’aliment représente souvent plus de la moitié de l’impact total du kilo de porc produit.

Raisonner la stratégie d’alimentation des porcs à l’engrais est donc déterminant pour les résultats environnementaux de l’élevage.
Ainsi, aujourd’hui l’enjeu est de pouvoir optimiser la stratégie alimentaire appliquée aux porcs, en maximisant la marge économique et en minimisant les impacts environnementaux.
Des travaux récents ont permis de construire des modèles capables de simuler l’effet de certaines pratiques d’alimentation sur les performances de croissance d’un animal moyen et d’un groupe de porcs à l’engrais (InraPorc®, 2006 ; Vautier et al. 2013). Un projet récent conduit entre l’UMR PEGASE et l’IFIP a ainsi permis d’aboutir à un modèle de l’atelier d’engraissement porcin qui simule les effets de différentes pratiques d’élevage (notamment pratiques d’alimentation) sur les performances des animaux, et calcule le résultat économique et les impacts environnementaux qui en résultent (Cadéro et al. 2016). Disposer d’un tel modèle permet aujourd’hui d’envisager l’optimisation multiobjectif (économie et environnement) des stratégies d’alimentation pour les porcs en engraissement.
Le projet de thèse devra répondre à la question suivante : Comment optimiser la stratégie alimentaire pour une bande de porcs à l’engrais sur des critères économiques et environnementaux dans un contexte incertain ?
Cette question est à la frontière entre mathématiques et informatiques appliquées, zootechnie des systèmes d’élevage, environnement et économie des exploitations d’élevage. Répondre à cette question nécessitera d’étudier la fonction-objectif et son domaine et d’envisager différentes approches / algorithmes d’optimisation : contrôle
robuste, algorithme génétique, programmation dynamique stochastique,…

Programme de recherche :

Le programme de recherches sera organisé selon les étapes suivantes :

  • Tâche 1 : Conception et implémentation du modèle d’engraissement d’un groupe de porcs à partir du modèle de Cadéro et al. (2016).
  • Tâche 2 : Ecriture d’un cahier des charges pour deux procédures d’optimisation : une première procédure capable d’optimiser la stratégie alimentaire en fonction d’un contexte économique donné et avec une performance élevée (temps de calcul bas, capacité à trouver la solution optimale dans tous les scénarios possibles), et une deuxième procédure capable de réaliser l’optimisation de la stratégie alimentaire dans un contexte incertain. Listing des procédures d’optimisation « candidates » et qui apparaissent à la lumière de la recherche bibliographique en accord avec le cahier des charges.
  • Tâche 3 : Implémentation et test des différentes procédures d’optimisation « candidates » dans des contextes économiques variés. Choix des procédures d’optimisation (pour optimisation en contexte incertain et optimisation
    sans prise en compte de l’incertitude du contexte).
  • Tâche 4 : Choix des scénarios économiques pour tester les procédures d’optimisation / Lancement et analyse des résultats des tests.
  • Tâche 5 : Détermination de stratégies optimales sur différents critères (économiques et environnementaux) et dans différents contextes de prix | exploration des compromis et interrelations entre les différents objectifs possibles
    (techniques, économiques, environnementaux)
  • Tâche 6 : Comparaison des performances des stratégies d’alimentation optimales définies avec l’optimisation en contexte incertain et l’optimisation faite sans prise en compte de l’incertitude des prix de marché.

Résultats attendus :

Ce travail original et pluridisciplinaire (mathématiques appliquées, zootechnie des systèmes d’élevage, économie, informatique) fournira un modèle capable d’optimiser les stratégies alimentaires pour l’atelier d’engraissement porcin. Il produira également des connaissances et une démarche méthodologique générique pour raisonner l’optimisation de la conduite des systèmes d’élevages. Une question à laquelle le projet devrait d’ailleurs répondre concerne la possibilité d’intégrer les résultats (sorties) des stratégies optimales d’engraissement (au niveau de l’atelier ou de l’exploitation agricole) vers une échelle territoriale voire nationale.

Références :

Cadero, A., Aubry, A., Brossard, L., Dourmad, J.-Y., Salaün, Y., Garcia-Launay, F. (2016). Modelling fattening pig production systems: use of a dynamic, stochastic, mechanistic model. In: Book of Abstract of the 67th Annual Meeting of the European Federation of Animal (p. 441). Wageningen, NLD : Wageningen Academic

InraPorc® 2006. Un outil pour évaluer des stratégies alimentaires chez le porc. Version 1.0.4.0. INRA-UMR SENAH, www.rennes.inra.fr/inraporc

Vautier, B., Quiniou, N., van Milgen, J., Brossard, L., 2013. Accounting for variability among individual pigs in deterministic growth models. Animal 7, 1265-1273.

Offre de thèse: Aide à la décision par fusion de signaux faibles et d’indicateurs appropriés pour la lutte intégrée en agriculture

Même si la thèse cible un étudiant « Master EEA » un AgroTIC motivé peut tenter sa chance…

Aide à la décision par fusion de signaux faibles et d’indicateurs appropriés pour la lutte intégrée en agriculture.

Type de financement :

Contrat Doctoral (ED 548) – Université de Toulon

Contacts :

  • Frédéric LAFONT (lafont@univ-tln.fr),
  • Nathalie PESSEL (pessel@univ-tln.fr),
  • Jean-François BALMAT (balmat@univ-tln.fr)

Sujet :

La prévention des maladies et attaques d’insectes nuisibles fait depuis toujours partie des préoccupations principales des agriculteurs. Depuis de nombreuses années, des travaux sur les stratégies de protection intégrée ont été réalisés par l’INRA (INRA-PIC Serre 2001/2004, ANR-ADD Ecoserre 2006/2009, INTERREG FIORBIO 2009/2012).
Le but est de proposer des approches systémiques pour optimiser la production (coût/croissance) tout en réduisant l’utilisation des pesticides.
L’objectif de la thèse sera de proposer un système d’aide à la décision qui permette à l’agriculteur de lutter efficacement contre les maladies et les parasites des cultures sous serres. De plus, le microclimat sera géré de façon à favoriser la protection des plantes tout en optimisant leur croissance.
Ce système innovant devra tenir compte:

  • des moyens classiques qui pourront être mis en oeuvre par l’agriculteur dans la lutte intégrée (auxiliaires biologiques et pratique des agriculteurs),
  • de l’environnement des cultures (climat, type de parasites et de maladies, sol),
  • de la connaissance des spécialistes des domaines (agriculteurs, agronomes,…),
  • des données (à définir) permettant d’obtenir les signaux faibles et indicateurs pertinents.

Dans un premier temps nous nous proposons d’étudier des approches hybrides combinant des classifieurs flous à des systèmes à base d’apprentissage de type réseaux de neurones. Pour interpréter la connaissance contenue dans les données, le système hybride sera couplé à un modèle probabiliste de type bayésien.
Un des verrous scientifique résidera dans la capacité de l’algorithme à prendre en compte les signaux faibles (signes avant-coureurs) à partir de la connaissance experte des agriculteurs. Enfin, sachant qu’un système à base de connaissances se complexifie en fonction du nombre d’informations à traiter, il sera nécessaire de proposer un algorithme capable de traiter un grand nombre de données d’entrée avec une architecture permettant de simplifier la conception du système d’aide à la décision. Pour répondre à ces différentes problématiques, nous proposerons une architecture modulaire et hiérarchique. Enfin, un indice de confiance fiable sera associé à l’information proposée à l’utilisateur final.

Les enjeux :

Amélioration de la production et diminution de l’utilisation des pesticides.

Les moyens :

Une serre instrumentée implantée à l’Université de Toulon.

Candidat – Profil recherché :

Le profil souhaité est celui d’un étudiant de Master dans le domaine de l’EEA. Des connaissances dans la conception de systèmes d’aide à la décision, les techniques floues et les réseaux de neurones seront appréciées.

Références :

M. Marquez-Vera, JC. Ramos-Fernandez, LF. Cerecero Natale, F. Lafont, JF. Balmat, Jorge Esparza-Villanueva, »Temperature control in a MISO greenhouse by inverting its fuzzy model » , Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 124, pp. 168-174, 2016.
JC. Ramos-Fernandez, M. Marquez-Vera, LF. Cerecero Natale, F. Lafont, JF. Balmat, « Modelado difuso Takagi-Sugeno para sintonizar un controlador por calefaccion en un invernadero », Research in Computing Science, Vol. 92, pp. 69-80, 2015.
Philomine R, Gasenan N., Tauro J M., « A Study of Applications of Fuzzy Logic in Various Domains of Agricultural Sciences », International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), 2015.
Lafont F., Balmat JF., Pessel N., Fliess M., « A model-free control strategy for an experimental greenhouse with an application to fault accomodation », Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 110, pp. 139-149 (2015), 2014.
Balmat JF., Lafont F., Maifret R., Pessel N., « A decision-making system to maritime risk assessment », Ocean Engineering, Vol. 38 (1), pp. 171-176, 2011.
Balmat JF., Lafont F., Pessel N., « Neural networks for system design to maritime risk assessment », IEEE, 4th International Conference on Intelligent Information Technology Application, 2010.
Ramos-Fernandez JC., Lopez-Morales V., Lafont F., Enea G., Duplaix J., « A Neurofuzzy Structure Modelling Evapotranspiration in a Greenhouse Crop » , Ingeniería Investigación y Tecnología., Vol. XI. Num.2. 2010, pp. 127-139, 2010.
Balmat JF., Lafont F., Maifret R., Pessel N., « Maritime RISk Assessment (MARISA), a fuzzy approach to define an individual ship risk factor », Ocean Engineering, Vol. 36(15-16),1278-1286, 2009.
Rossi V., Caffi T., Salinari F., « Helping farmers face the increasing complexity of decision-making for crop protection », Phytopathologia Mediterranea, 2012.
Lafont F., Balmat JF., « Optimized Fuzzy Control of a Greenhouse » , Fuzzy Sets and Systems, Vol. 128, pp. 47-59, 2002.
Roussel O., Cavelier A., MG Van der Werf H., « Adaptation and use of a fuzzy expert system to assess the environmental effect of pesticides applied to field crops. » Agriculture, ecosystems & environment 80.1 (2000): 143-158, 2000.

Offre de thèse : « Quelles interactions entre services écosystémiques liés au fonctionnement du sol ? Antagonismes possibles entre eau verte, eau bleue, qualité des sols, et régulation du climat.»

Les écosystèmes agricoles contribuent de façon importante à alimenter les hydrosystèmes (fourniture d’eau bleue par ruissellement ou percolation) mais sont également des consommateurs d’eau de premier plan (utilisation d’eau verte par la transpiration pour production de biomasse). Les pratiques agricoles de couverture du sol, favorables aux services de stabilisation des sols, structuration des sols, régulation de la qualité de l’eau et régulation du climat global, peuvent augmenter les flux d’eau verte, et diminuer les flux d’eau bleue, relativement à une situation de sol nu. Aussi, des antagonismes entre production d’eau bleue et utilisation d’eau verte pourraient apparaitre dans un futur proche où le déficit hydrique risque de s’accentuer. Dans ce contexte, ce projet de thèse se donne pour objectifs d’évaluer, en contexte agricole, les interactions entre i) les services écosystémiques liés à l’eau et l’ensemble des services auxquels contribuent les sols et ii) la production de biens végétaux. Il se décline à trois échelles : la parcelle agricole, deux régions à enjeux pour la gestion de l’eau (Nappe de Beauce, Bassin Adour-Garonne) et le territoire national. Ce projet repose essentiellement sur l’analyse de données issues de modélisations.

– Diplôme d’ingénieur ou de master 2 ou équivalent (bac+5) ;
– Compétences recherchées : agronomie (avec un cursus complémentaire éventuel en hydrologie ou science du sol), statistiques et géostatistiques, modélisation (modélisation hydrique, modélisation système de culture) ;
– Bonne connaissance de l’anglais.

Pour en savoir plus :
PropositionThèse_SE_URSOLS-LAE_français-1

[Stage] Modélisation des socio-agro-systèmes du Languedoc-Roussillon néolithique

Le programme PaleoMeX (Paleo Mediterranean eXperiment) est consacré à l’étude du changement climatique de l’aire méditerranéenne au cours de l’holocène, soit depuis 10 000 ans environ. De façon générale, il s’agit d’appréhender les interactions entre climat, sociétés et civilisations du monde méditerranéen sur cette période.

L’objectif du stage est de collecter les données et développer un système d’information spatial, dont les données permettront de construire un système multi-agent qui décrit les interactions entre :

  • un territoire et un environnement (avec plusieurs couches d’information) et des dynamiques (climatiques, hydriques, pédologiques et biocénotiques) sous la forme d’automates cellulaires (ensemble contigu de pixels en interaction directe ou indirecte);
  • Des agents : représentant des entités individuelles familiales agissant sur le territoire) ; leurs comportements seront dictées par des règles issues de l’anthropologie, de la démographie et leurs systèmes de production seront déduits de l’archéologie et de l’inférence de systèmes agropastoraux connus (actuels ou passés).

Durée : 3 à 6 mois

Date limite de candidature : 15 mai 2017

Plus d’informations : Fiche_descriptive_de_stage_PALEOMEX SGBD

Ingénieur de recherche en chimiométrie – CDD 16 mois (Montpellier) au 01/09/2017

« Développement de modèles chimiométriques pour la discrimination de classes
à partir de plusieurs blocs de données multivariées »

- Type de recrutement :

CDD de 16 mois – Début prévu au 1er septembre 2017

Rémunération: entre 1 991.02 € et 2356.81 € bruts mensuels selon profil et expérience

- Description du poste :

L’UMR ITAP (Informations, Technologies, Analyse environnementale, Procédés agricoles) de l’Irstea, (institut de recherche en sciences et technologies pour l’environnement et l’agriculture) est spécialisée en Sciences pour l’Ingénieur. Elle mène des recherches sur les technologies et les méthodologies appliquées, avec une expertise forte en instrumentation et en expérimentation de terrain. Le domaine d’application concerne l’agriculture de précision et l’environnement.

L’équipe COMiC (Capteurs Optiques pour les Milieux Complexes) développe des systèmes optiques de mesure ainsi que des méthodes de traitement associées pour caractériser les objets ou les milieux qui sont au cœur des procédés agricoles et environnementaux. Les recherches menées par cette équipe pluridisciplinaire reposent principalement sur les technologies de spectrométrie UV, Visible et proche-infrarouge et d’imagerie numérique et hyperspectrale. L’équipe est dotée d’un laboratoire optique à la pointe (plusieurs spectrophotomètres UV-Vis PIR, 3 caméras hyperspectrales, diverses sources dont un laser supercontinum…), support indispensable à ses recherches. Les milieux auxquels l’équipe s’adresse sont optiquement et chimiquement complexes (végétation, produits agricoles, sols, déchets, scènes en extérieur, …).

L’équipe COMiC a développé un savoir-faire dans l’utilisation des techniques d’analyse des données spectrales, pour l’exploration des données (ACP) pour l’étalonnage (PLS, sélection de variables), ou pour la discrimination (PLS-DA). Elle est très présente dans la communauté de la chimiométrie aux niveaux national et international. Pour traiter des problèmes de plus en plus complexes elle s’investit depuis peu dans les techniques d’analyse multi-blocs, permettant de traiter dans un même modèle les signaux de plusieurs capteurs.

Plusieurs projets dans lesquels est impliquée l’équipe produisent des données en relation avec ces techniques de traitement. Les tableaux sont issus de techniques analytiques très variées, comme l’imagerie hyperspectrale (Vis, NIR et fluorescence), la spectrométrie de masse couplée ou non à des techniques de séparation, la fluorescence frontale 3-D, ou la spectrométrie résolue spatialement. Les traitements concernent à la fois l’analyse exploratoire et la discrimination de classes.

Dans le cadre de ces projets, l’équipe COMiC souhaite développer son savoir-faire en diverses méthodes novatrices de traitement de données multivariées dont l’analyse multi-blocs, voire faire progresser l’état de l’art en ce domaine. L’équipe souhaite se renforcer par un Ingénieur de recherches pour un CDD de 16 mois dont les missions seront :

  • Appliquer les méthodes d’exploration et de discrimination existantes, dont les méthodes multi-bloc (CCSWA, N-PLS, PLS-PM, etc.) sur les données des différents projets
  • Proposer des évolutions en termes de méthodes, pour les adapter aux besoins d’étalonnage ou de discrimination
  • Publier les résultats et les avancées méthodologiques

- Profil recherché :

Titulaire d’un doctorat en chimiométrie, en mathématique appliquée ou en statistique, vous êtes attiré par la recherche appliquée à la spectrométrie. Motivé(e) par l’opérationnel et l’expérimental, la production de méthodes originales vous intéresse particulièrement.  Vous avez une base solide en algèbre linéaire et vous l’avez appliquée à des données multivariées complexes, de préférence sur des données spectrales. Vous êtes capable de développer des outils de chimiométrie en Matlab, R ou Python et vous aimez les partager avec d’autres utilisateurs. Vous avez le goût pour le travail en équipe et un très bon relationnel. Vous faites preuve d’initiative et d’autonomie. Vous maîtriser l’anglais.

- Pour en savoir plus et postuler :

Envoyer CV et lettre de motivation en précisant la référence CDD réf 2017-IR-COMIC-ITAP

Nathalie GORRETTA, nathalie.gorretta@irstea.fr

Jean-Michel ROGER, jean-michel.roger@irstea.fr

L’ONF recrute un(e) Chef(e) de projet « Informationnel Transverse »

Mission de coordination des MOA des systèmes d’information, rattachée au Directeur général adjoint de l’ONF, coordonne les maîtrises d’ouvrage métiers intégrées aux Directions centrales, en liaison avec le département des solutions métier de la Direction économique-financière et des systèmes d’informations (DEFSI).
Mise en cohérence du projet informationnel global :
 Assistance aux MOA métiers dans l’expression de leurs besoins liés à l’informationnel.
 Suivi des actions en cours auprès de l’Adjoint au Directeur général (Programme Forestier Communal, annuaire communal et portail des collectivités notamment).
 Responsabilité des projets liés aux demandes en cours (synthèses globales, accès externe aux informations, liens avec les projets SI et SIG…).
 Suivi et reporting des actions menées auprès des instances de pilotage.
 Assistance à la conduite du changement.

Toutes les informations pour candidater : Chef de projet Informationnel Transverse

Offre de thèse à l’IGN

Une thèse intitulée « Modélisation et raisonnement spatial flous pour l’aide à la localisation de victimes en montagne » est disponible à l’IGN.

Le sujet de thèse s’inscrit dans le cadre du projet CHOUCAS, projet financé par l’Agence Nationale de la Recherche, auquel participent les équipes COGIT de l’IGN, STeamer du Laboratoire d’Informatique de Grenoble et MOVIES du Laboratoire d’informatique de l’Université de Pau et des Pays de l’Adour ainsi que le Peloton de Gendarmerie de Haute Montagne (PGHM) de Grenoble. Ce projet vise à améliorer le temps de réponse aux 15000 demandes de secours en montagne recensées annuellement en France par les PGHM, en se concentrant sur l’aide à la localisation de la victime pendant la phase d’alerte (appel passé aux secours).

thèse ign

La localisation de la victime est souvent exprimée par le requérant relativement à des objets géographiques servant de référence, à l’aide de prédicats spatiaux (la victime est le long d’un
itinéraire balisé, en face des aiguilles de Chamonix), temporels (la victime a marché 2h depuis le parking du Col des Montets), ou basés sur la visibilité (la victime voit le sommet de l’Aiguille du Midi). Il s’agit d’un mode de référencement spatial indirect dont la traduction en localisation spatiale est difficile.

La thèse sera réalisée au sein de l’équipe COGIT de l’IGN, Saint-Mandé (limitrophe Paris). Le contrat doctoral, de trois ans, pourra être réalisé avec ou sans charge de cours, selon le profil et le souhait du candidat et les besoins de l’Ecole Nationale des Sciences Géographiques.

Le détail du projet est précisé dans ce document pdf :

SujetThèse_RaisonnementSpatial_CHOUCAS