STAGE - Science des mélanges & phénotypage haute résolution des couverts H/F

Groupe Cooopératif MAISADOUR; Haut-Mauco; Presencial; EUR 12.000 - 18.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

MAS Seeds recherche un stagiaire pour travailler sur la modélisation de la compétition dans les mélanges interspécifiques et leur phénotypage haute résolution à l'aide de capteurs et d'outils informatiques.

Vous reprendrez le socle méthodologique existant et le testerez sur de nouvelles données, en interculture d'été, pour évaluer les limites du modèle et proposer des améliorations, tout en développant une chaîne de traitement des données et des métriques pertinentes.

Responsabilidades

• Axe 1: Étude bibliographique : modèles de compétition (rendement relatif, LER, modèles réponse-densité), choix argumenté de la méthodologie à reproduire.
• Axe 1: Analyse des données historiques (4 ans) : premières règles d'association entre espèces, recommandations d'évolution des designs expérimentaux (témoins purs, gradients de densité, répétitions).
• Axe 1: Mise en place d'un nouvel essai intégrant ces recommandations, en interculture d'été (semis de juin).
• Axe 1: Analyse des premiers résultats et première calibration d'un modèle prédictif de performance des mélanges.
• Axe 2: Veille technologique : capteurs (RGB très haute résolution, multispectral, LiDAR, caméras proximales), vecteurs (drone, capteurs embarqués au sol) et méthodes d'analyse (segmentation par deep learning, indices de végétation, modèles 3D de hauteur et de volume).
• Axe 2: Support au développement d'une chaîne de traitement : acquisition, géoréférencement, segmentation sol/végétation puis par espèce ou groupe fonctionnel, extraction de traits (taux de couverture, hauteur, volume, cinétique de croissance).
• Axe 2: Constitution d'une vérité terrain (quadrats, tris de biomasse par espèce) synchronisée avec les acquisitions, pour calibrer et valider les estimations.
• Axe 2: Évaluation de la précision et du coût par rapport aux mesures de référence, et recommandations pour un déploiement en routine dans le réseau d'essais.

Descripción del empleo

MAS Seeds est une société de semences, filiale du Groupe Coopératif Maïsadour, 1ère coopérative de France à avoir obtenu le label engagé RSE niveau confirmé. Depuis plus de 70 ans, MAS Seeds développe un portefeuille de semences innovant et durable, des solutions appliquées aux semences et des agro-services pour toujours mieux accompagner les agriculteurs dans la transition écologique. La marque est présente dans 50 pays, grâce à nos 13 filiales réparties sur 4 continents. Nos activités s'articulent autour des 3 métiers clés d'un semencier complet:

• Nos équipes R&D sélectionnent des hybrides de maïs et de tournesol résilients et performants qui répondent aux enjeux agronomiques actuels.
• Nos équipes opérationnelles produisent des semences de haute qualité grâce à des protocoles stricts au sein des parcelles de notre réseau de producteurs et dans nos usines.
• Nos équipes commerciales et marketing accompagnent nos clients sur leur territoire pour nourrir la planète tout en facilitant la transition du monde agricole

Rejoindre MAS Seeds et ses 880 collaborateurs c'est:

• Devenir acteur de la transition agricole au sein d'une entreprise engagée dans l'agroécologie et la préservation des territoires
• Intégrer une entreprise à taille humaine avec une véritable ouverture à l'international
• Développer ses compétences dans un environnement collaboratif et bienveillant

Agissons ensemble pour une agriculture en transition! Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.masseeds.com

Descriptif du poste:

Depuis 2022, MAS Seeds conçoit, expérimente et évalue des mélanges interspécifiques de Cultures Intermédiaires Multi-Services (CIMS) pour les intercultures d'été et d'hiver. Nous disposons de quatre années de données issues de réseaux d'essais multi-locaux (couverture du sol, biomasse, restitutions estimées par la méthode MERCI), complétables par des données publiées.

L'enjeu :

maximiser les services écosystémiques rendus à l'agriculteur avec un mélange simple à utiliser et un coût de semences minimal. Deux leviers conditionnent la performance :

• Le choix des composants selon les services visés, en évitant les redondances fonctionnelles ;
• Les proportions et densités de semis, pour viser une contribution de chaque espèce proportionnelle à la biomasse finale du mélange.

Problématique:

Prédire la performance d'un mélange à partir de celle de ses composants suppose de quantifier la compétition intra- et interspécifique entre groupes fonctionnels (légumineuses, crucifères, graminées, autres).

Des cadres méthodologiques existent (Finley et al., 2021 ; Wojciechowski et al., 2025), jusqu'à l'établissement de modèles prédictifs. Leur verrou est la mesure. Estimer la contribution de chaque espèce à la biomasse d'un mélange exige aujourd'hui un tri manuel destructif, coûteux et limité à une ou deux dates. On observe un résultat final, pas la dynamique de compétition qui y mène. Le phénotypage haute résolution au champ (drone, capteurs proximaux, vision par ordinateur) peut lever ce verrou : suivre de façon non destructive et répétée la couverture, la hauteur et la biomasse par espèce.

C'est l'ambition du stage : rendre mesurable, à haut débit, ce que les modèles de compétition exigent.

Mission:

Ce stage s'inscrit dans la continuité des travaux menés en 2026 par un précédent stagiaire, qui a posé les bases d'un modèle prédictif de performance des mélanges à partir des données historiques. Le ou la candidat(e) reprendra ce socle méthodologique (jeux de données consolidés, scripts d'analyse, premières règles d'association) pour en éprouver la robustesse. Il s'agira notamment de le valider sur de nouvelles données indépendantes (campagnes récentes, nouvel essai d'été), d'évaluer sa capacité de prédiction sur des combinaisons d'espèces et des contextes pédoclimatiques non utilisés pour sa calibration, et d'en identifier les limites pour l'améliorer.

Le stage articule deux axes indissociables : un axe scientifique (modéliser la compétition dans les mélanges) et un axe technologique (développer les outils qui la mesurent).

Axe 1 : Science des mélanges

• 1. Étude bibliographique : modèles de compétition (rendement relatif, LER, modèles réponse-densité), choix argumenté de la méthodologie à reproduire.
• 2. Analyse des données historiques (4 ans) : premières règles d'association entre espèces, recommandations d'évolution des designs expérimentaux (témoins purs, gradients de densité, répétitions).
• 3. Mise en place d'un nouvel essai intégrant ces recommandations, en interculture d'été (semis de juin).
• 4. Analyse des premiers résultats et première calibration d'un modèle prédictif de performance des mélanges.

Axe 2 : Phénotypage haute résolution des couverts

• 1. Veille technologique : capteurs (RGB très haute résolution, multispectral, LiDAR, caméras proximales), vecteurs (drone, capteurs embarqués au sol) et méthodes d'analyse (segmentation par deep learning, indices de végétation, modèles 3D de hauteur et de volume).
• 2. Support au développement d'une chaîne de traitement : acquisition, géoréférencement, segmentation sol/végétation puis par espèce ou groupe fonctionnel, extraction de traits (taux de couverture, hauteur, volume, cinétique de croissance).
• 3. Constitution d'une vérité terrain (quadrats, tris de biomasse par espèce) synchronisée avec les acquisitions, pour calibrer et valider les estimations.
• 4. Évaluation de la précision et du coût par rapport aux mesures de référence, et recommandations pour un déploiement en routine dans le réseau d'essais.