STAGE Valorisation d’une base de données expérimentales forestière H / F

CENTRE NATIONAL DE LA PROPRIÉTÉ...; Hauts-de-France; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Un institut de recherche en foresterie recherche un stagiaire pour analyser des données sur le Pin laricio et le Douglas. Le candidat devra développer des outils en R et participer à l'exploitation des dispositifs expérimentaux. Ce stage de 6 mois est idéal pour un étudiant en ingénierie ou master, motivé par l'analyse de données et la sylviculture.

Qualifications

• Maîtrise du langage de programmation R pour l'analyse de données.
• Compétences en statistiques avec R, modèles linéaires, analyses multivariées.
• Connaissances en sylviculture et dendrométrie appréciées.

Responsabilités

• Organiser l'interrogation de la base de données pour analyses.
• Développer des outils de traitement automatisés sous R.
• Explorer et analyser les données sur le Pin Laricio et le Douglas.

Connaissances

Maîtrise des statistiques avec R

Analyse de données

Gestion de base de données

Compétences en Excel

Sens de l'organisation

Esprit d'initiative

Formation

3e année ingénieur ou master 2

Outils

R

Excel

Description du poste

Contexte du recrutement et définition de poste :

Durée : 6 mois en 2026 , entre janvier et septembre 2026 selon les disponibilités

CONTEXTE DE L’ETUDE

L’Institut pour le Développement Forestier ( IDF ), au sein du Centre National de la Propriété Forestière ( CNPF ), a installé et suit de nombreux dispositifs expérimentaux sur différentes essences forestières. En particulier, le Pin laricio et le Douglas font l’objet d’expérimentations suivies finement depuis des décennies (25 à 45 ans) dans le but de comparer plusieurs modalités de densité et d’éclaircie, afin de mieux comprendre l’effet de la compétition entre les arbres sur la croissance, la qualité des tiges et la vigueur des arbres. Une partie de ces dispositifs est intégrée dans le cadre du GIS (Groupement d’Intérêt Scientifique) «Coopérative des données sur la croissance des peuplements» qui a un groupe de travail collaboratif sur les données de croissance des pins Laricio et du Douglas. Ces dispositifs ont déjà contribué à la calibration de modèles de croissance permettant de simuler l’évolution des peuplements selon différents scénarios sylvicoles et contextes stationnels et sont indispensables à leur évaluation.

Le CNPF dispose de sa propre base de données expérimentale, ILEX , qui rassemble les suivis de tous les dispositifs CNPF, qu’ils soient ou non intégrés au GIS coopérative de données. La valorisation de ce patrimoine de données collectées par plusieurs générations de forestiers expérimentateurs constitue un enjeu scientifique et opérationnel majeur.

Le stage proposé s’inscrit dans cette perspective. Il vise d’une part à exploiter et analyser les données issues de la base ILEX afin d’enrichir les connaissances sur l’impact de la compétition sur la dynamique de croissance, la qualité et la résilience des peuplements résineux, en tenant compte du contexte stationnel et de l’évolution climatique, et d’autre part à de proposer des outils R en lien avec ILEX facilitant la valorisation des données. Le développement d’ outils de traitement automatisés sous R constituera un livrable complémentaire, facilitant la mise en valeur et l’exploitation future de ces données expérimentales.

OBJECTIF DU STAGE

Le stagiaire H / F aura différentes missions autour de la valorisation des dispositifs expérimentaux Douglas et Pin Laricio :

• Organiser l'interrogation de la base de données en vue des analyses. Ce travail participera à la réflexion sur un accès facilité à la base de données expérimentale interne au CNPF (ILEX).
• Proposer l’ajout ou l’amendement de certaines variables pour améliorer l’exploitation des données.

Développement d’outils de traitement automatisés (R)

• Développer un script permettant l’analyse des données des dispositifs résineux pour répondre au 3ième
• S’appuyer sur ces analyses pour développer des packages R permettant de faciliter la valorisation et la visualisation des suivis expérimentaux.
• Automatiser certains traitements récurrents (nettoyage / vérifications de données, statistique descriptive, analyses dendrométriques et représentations graphiques).
• Documenter et mettre en forme les outils pour un usage opérationnel futur sur d’autres données standardisées.

Analyse statistique et valorisation scientifique

• Explorer les données disponibles sur le Pin laricio et le Douglas, grâce à une valorisation complémentaire possible des données des partenaires du GIS COOP.
• Pour les deux essences, évaluer l’impact des modalités d’éclaircie sur la croissance, la qualité et la résilience des arbres, en tenant compte des contextes stationnels et des variables climatiques.

Participation aux campagnes de terrain

• Appuyer l’équipe de recherche dans les campagnes de mesure sur les dispositifs expérimentaux Douglas et Pin laricio.
• Contribuer à la mise à jour des données déjà collectées.

CALENDRIER PREVISIONNEL

• 2 semaines : bibliographie, prise de contact, exploration des données et outils existants
• 2 semaines : appui terrain sur les mesures
• 1 mois : consolidation des données, nettoyage de la base de données pour les dispositifs Douglas et Pin laricio, mise à jour avec les dernières données collectées
• 2 mois : analyse des données des dispositifs expérimentaux
• 1 mois : mise en forme du script et développement d’outils R en perspective d’analyses futures comparables
• 1 mois : synthèse et rédaction du rapport

ENCADREMENT

Jimmy Bonigen CNPF-IDF

Anne-Pernelle Duc CNPF-IDF

La personne recrutée pourra compter sur l’appui des encadrants et de l’équipe dans ses missions.

PERSONNES A CONTACTER

Envoyer une lettre de motivation et un curriculum vitae avant la date du 14 novembre 2025 à :

Jimmy BONIGEN – Chef de projets Sylviculture régulière adaptative–

Profil recherché :

Formations visées : 3e année ingénieur ou master 2

Langues : français et anglais

Autres compétences : Maitrise de Excel et du langage de programmation R, compétences en analyse de données (statistiques avec R, modèles linéaires, analyses multivariées) et en gestion de base de données, sens de l’organisation, rigueur et esprit d’initiative. Des connaissances sur la sylviculture et la dendrométrie, mais aussi en expérimentation forestière seraient appréciées.