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Ce stage de fin d’études, proposé par Idele, s’inscrit dans le projet 3D-CGT et associe analyses statistiques et modélisation pour suivre la croissance des jeunes bovins à partir d’images 3D. Le stagiaire participera à la collecte sur le CIRBEEF (Mauron – 56), analysera des traits morphologiques et contribuera à l’entraînement de modèles IA.
Profil: ingénieur en formation ou Master 2, goût pour l’expérimentation à la ferme et l’analyse de données en R, avec rigueur et autonomie.
Publié le 16/09/2026
stage Elevage des jeunes Modélisation - méthodes statistiques Equipements d'élevage
Imaginez pouvoir estimer la taille d’un veau ou suivre l’évolution de sa morphologie grâce à une simple image 3D… Aujourd’hui, une donnée aussi basique que la hauteur d’un animal reste peu documentée. Et pourtant, elle est au cœur de discussions quotidiennes entre éleveurs, conseillers et acheteurs : comment qualifier correctement un animal, valoriser son potentiel ou optimiser son orientation dans la filière ?
La croissance des bovins n’est pas qu’une question de performance :
Face à ces enjeux, la recherche a besoin de nouveaux outils fiables, non-invasifs et faciles à mettre en œuvre pour mieux documenter la croissance animale. C’est l’objectif du projet 3D-CGT (3D-based Cattle-Growth-Tracking) : développer la preuve de concept d’un système innovant de suivi 3D, sans contact et à haute fréquence, pour analyser la croissance corporelle des jeunes bovins. Concrètement, le projet repose sur trois grands axes :
Démarré en mai 2025, le projet entre aujourd’hui dans une phase décisive, avec le déploiement des scanners 3D dans trois fermes pilotes et l’intégration de la collecte aux mesures de routine. A Idele, l’année 2026 a permis une adoption progressive de l’outil sur le site du CIRBEEF, ainsi que la structuration des échanges de données nécessaires à leur valorisation. Les premiers travaux ont porté sur la fiabilité des mesures, l’identification et la compréhension des biais méthodologiques, ainsi que sur les conditions permettant de faciliter un déploiement plus large de la technologie. En 2027 pour ce nouveau stage de fin d’étude, l’enjeu sera désormais de valoriser les données accumulées et d’accompagner le développement de premiers modèles d’IA permettant de transformer ces scans 3D en phénotypes utiles pour le suivi de la croissance et la conduite des élevages.
Ce stage de 6 mois s’inscrit dans le projet 3D-CGT. Le travail proposé combine des expérimentations régulières en ferme, l’analyse de données variées (images 3D, mesures morphologiques de référence, indicateurs calculés par IA), ainsi que des analyses statistiques descriptives d’indicateurs de croissances et l’interprétation de modèles de machine learning visant à prédire différents traits morphologiques. Le démarrage du stage peut se faire de janvier à mars.
Le ou la stagiaire participera 1 à 2 fois par mois à la collecte de données sur la ferme expérimentale du CIRBEEF (Idele, Mauron – 56), notamment au suivi des animaux à travers les pesées et les acquisitions 3D. Il ou elle réalisera une analyse descriptive des traits extraits par IA des images 3D (volumes, hauteurs, longueurs, etc.) au cours de la croissance, en les comparant aux données de référence afin de mieux caractériser l’évolution morphologique des animaux. Selon son profil, le ou la stagiaire pourra également contribuer à l’interprétation, à l’entraînement et à l’évaluation de modèles de prédiction de traits de croissance ou de performances à l’abattage.
En fonction du profil du ou de la stagiaire, les missions seront adaptées pour privilégier une approche davantage zootechnique et expérimentale ou data science et modélisation, tout en conservant une implication régulière sur le terrain. Elles pourront notamment porter sur :
Ce stage est proposé par Idele sous la responsabilité d’Adrien Lebreton et Arnaud Delpeuch (Idele). En plus de ces encadrants, le futur stagiaire bénéficiera d’appui ou de formation sur les aspects statistiques, zootechniques (morphologique, filière bovin) proposées par des experts Idele (chefs de projet, data scientists) ou et les partenaires du projet (INRAE).