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Présentation INRAE
L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.
Environnement de travail, missions et activités
Contexte général
Le changement climatique a des effets directs (ex. stress thermique) et indirects (ex. fluctuation de la disponibilité et de la qualité des ressources pour l’alimentation) affectant les animaux, mais également le fonctionnement et les performances des systèmes d’élevage (Escarcha et al., 2018; Herrero et al., 2016). Renforcer les capacités d’adaptation des composantes du système devient donc un levier prometteur pour garantir la résilience globale face à des aléas. Les systèmes d’élevage agropastoraux méditerranéens (SEAP) ovins sont caractérisés par leur capacité à valoriser une diversité de ressources végétales spontanées et cultivées (cultures fourragères, prairies, forêts, landes, bois et garrigues, pelouses…), et par la diversité animale au sein du troupeau (comportement et niveau de performance ; Nozières-Petit et al., 2021). Si ces systèmes sont vulnérables au changement climatique notamment du fait de leurs pratiques d’alimentation (basées en grande partie sur des ressources pastorales), la diversité animale dont ils peuvent disposer semble être un atout pour garantir la complémentarité au sein du troupeau et ainsi améliorer la stabilité et le niveau des performances de celui-ci dans le temps.
Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet PAS-AGRO-PAS (The Making of Fragile Agro-ecosystems Productive, Adaptive and Sustainable: Multifunctional Agro-pastoralism ; https://pathogensinfood.esa.ipb.pt/) dont l’objectif est d’améliorer la productivité, l’adaptabilité et la durabilité des SEAP dans 8 pays méditerranéens, en adoptant une approche systémique fondée sur la multifonctionnalité de l’agropastoralisme. Le projet de stage vise à comprendre comment se structure la diversité animale au sein d’un troupeau de brebis laitière (de la race Lacaune) en menant une analyse statistique approfondie des données de la ferme expérimentale INRAE de La Fage (Aveyron ; https://uef.isc.inrae.fr/). Ces résultats permettront ultérieurement d’alimenter un simulateur informatique, pour évaluer les effets d’une diversité de profils de femelles sur les performances globales du troupeau et du système d’élevage.
Objectif du stage et résultats attendus
À partir d’un jeu de données provenant du fonctionnement d’un troupeau de brebis laitières pendant plusieurs années successives, il s’agit tout d’abord d’identifier la diversité existante de profils de production laitière et de dynamique d’utilisation des réserves corporelles (entre autres) au sein du troupeau (clustering). Dans un second temps, l’objectif sera d’étudier les liens et interactions entre les profils identifiés et d’autres paramètres d’intérêt (par ex. la fertilité, la taille et le poids de la portée, la longévité des femelles etc.). Ce travail permettra donc de caractériser la diversité animale au sein du troupeau et de comprendre comment elle se structure et s’organise dans le temps, afin d’envisager quel rôle cette diversité animale peut jouer dans l’élaboration des performances du troupeau.
Principales activités confiées au stagiaire
1) Des visites et des interactions avec l’équipe de la ferme expérimentale de La Fage sont prévues tout au long du stage, pour comprendre le fonctionnement du système ovin laitier et découvrir comment sont récoltées, organisées et interprétées les données dans la pratique.
2) Le stagiaire pourra participer à la construction et l’organisation de la base de données à analyser.
3) Faire des choix pertinents dans la base de données, sélectionner les paramètres et données utiles et construire les indicateurs nécessaires à leur analyse.
4) Réaliser une analyse descriptive approfondie des données afin d’identifier des profils d’animaux différents (profils de courbe de production laitière, d’évolution de la note d’état corporel (NEC) au cours d’un cycle de production, etc…), puis de les caractériser à l’aide des indicateurs retenus.
5) Étudier les interactions entre les profils identifiés et d’autres variables d’intérêt, pour comprendre comment se structure la diversité au sein du troupeau et pourquoi. Participer à l’interprétation globale des résultats.
6) Restituer un document de travail regroupant les analyses réalisées et préparer la base de données et les métadonnées associées dans l’objectif de déposer les données sur un entrepôt dédié.
Références bibliographiques en relation avec le sujet
Gafsi, N., Martin, O., Bidan, F., Grimard, B., & Puillet, L. (2024). Diversity of performance patterns in dairy goats : Multi-scale analysis of the lactation curves of milk yield, body condition score and body weight. Peer Community Journal, 4, e85. https://doi.org/10.24072/pcjournal.449
Macé, T., González-García, E., Carrière, F., Douls, S., Foulquié, D., Robert-Granié, C., & Hazard, D. (2019). Intra-flock variability in the body reserve dynamics of meat sheep by analyzing BW and body condition score variations over multiple production cycles. Animal, 13(9), 1986‑1998. https://doi.org/10.1017/S175173111800352X
Nozières-Petit, M. O., Launay, F., Etienne, M., & Moulin, C.-H. (2021). Les grands traits de l’élevage pastoral aujourd’hui en France. Fourrages, 245, 3‑11.
Ollion, E., Ingrand, S., Delaby, L., Trommenschlager, J. M., Colette-Leurent, S., & Blanc, F. (2016). Assessing the diversity of trade-offs between life functions in early lactation dairy cows. Livestock Science, 183, 98‑107. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2015.11.016
Formations et compétences recherchées
Master/Ingénieur (Bac+5)
M1/M2/ingénieur, avec des connaissances et une appétence pour les sciences des données et statistiques
Connaissances attendues : statistiques descriptives, analyse multivariée, clustering, modèles statistiques
Compétences opérationnelles : maitrise du langage de programmation R
Autonomie, rigueur, esprit d’analyse, de synthèse, et de travail en équipe
Aucune connaissance préalable sur les systèmes d’élevage agropastoraux n’est requise, mais une curiosité pour le sujet sera appréciée.
Votre qualité de vie à INRAE
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