Ingénieur·e d’études : spectroscopie NIR et chimiométrie

Contexte scientifique 

La méthanisation permet de valoriser les résidus organiques en biogaz et en digestats. Le pilotage des installations et la valorisation agronomique des digestats nécessitent une connaissance fiable de leur composition et de leurs propriétés fonctionnelles : matières sèches, matière organique, nutriments, stabilité de la matière organique, potentiel méthane résiduel ou encore devenir du carbone et de l’azote après retour au sol. Les analyses classiques sont souvent longues, coûteuses et peu compatibles avec un suivi fréquent. La spectroscopie proche infrarouge (NIRS), associée à des méthodes statistiques et de machine learning, ouvre la voie à des mesures rapides et multiparamétriques. Le Laboratoire de Biotechnologie de l’Environnement (INRAE-LBE, Narbonne) recrute un·e ingénieur·e d’études pour contribuer à deux projets complémentaires, QUALIDIG et DIGEST-NIR, en lien notamment avec INRAE Transfert–METYS. Les deux projets mobilisent un même socle de compétences en gestion de données spectrales et analytiques, chimiométrie, apprentissage statistique et validation des modèles, mais abordent deux étapes différentes de leur développement : 

–  QUALIDIG – échantillons secs et transfert : consolidation de modèles NIRS et ISBAMO® (méthode de fractionnement chimique associée à de la spectrofluorimétrie 3D développée au LBE) de caractérisation physicochimique et fonctionnelle des digestats, exploration de leur complémentarité (approches multiblocs), puis intégration des modèles retenus dans un prototype logiciel R Shiny destiné à préparer un usage analytique de routine et leur transfert vers INRAE Transfert–METYS.

–  DIGEST-NIR – échantillons frais et mesures terrain : développement de modèles prédictifs à partir de spectres acquis sur matrices fraîches, comparaison avec les échantillons secs, évaluation d’instruments de laboratoire et portatifs et transfert éventuel des calibrations vers des mesures in situ, au service du pilotage des méthaniseurs et de la caractérisation agronomique des digestats. 

Le CDD de 22 mois est mutualisé entre ces deux projets, avec une mobilisation prévisionnelle d’environ 10 mois sur QUALIDIG et 12 mois sur DIGEST-NIR, articulée selon l’avancement des travaux et les échéances scientifiques. Le poste est à dominante analyse de données et développement méthodologique, avec des interactions régulières avec les équipes chargées des acquisitions spectrales et des analyses de référence.

Objectifs

L’objectif général est de développer, évaluer et rendre utilisables des modèles de prédiction rapides de la composition et de la qualité fonctionnelle des digestats, à partir de données NIRS et, pour certains indicateurs, de données ISBAMO®. Les travaux couvriront la chaîne complète allant de la qualité des données à la validation indépendante, puis à la valorisation des modèles.

– Objectif transversal : structurer des bases analytiques et spectrales traçables, comparer les prétraitements et algorithmes (PLS, Random Forest et autres méthodes appropriées), quantifier les performances, les incertitudes et les domaines d’applicabilité, en privilégiant la robustesse et la reproductibilité.

– QUALIDIG : consolider les modèles sur digestats secs pour les principaux paramètres de composition (MO, C, N organique, P, S) et les indicateurs fonctionnels (Cmin91, Nmin91, BMP résiduel) ; tester des approches combinant NIRS et ISBAMO® ; développer un prototype R Shiny permettant le transfert des modèles sélectionnés.

– DIGEST-NIR : développer des calibrations adaptées aux digestats frais, notamment pour des indicateurs de fonctionnement des procédés (AGV, NH₄⁺, MS, MV, éventuellement alcalinité) et de qualité des digestats ; étudier les effets de la teneur en eau, du type d’instrument et du passage laboratoire/terrain sur la qualité des prédictions

Missions et activités

Sous la responsabilité scientifique de l’équipe INRAE-LBE, et en collaboration étroite avec INRAE Transfert–METYS, la personne recrutée prendra en charge les activités suivantes : 

Missions communes aux deux projets

– Gestion des données : consolider les bases existantes et les nouvelles acquisitions ; vérifier leur qualité (unités, métadonnées, traçabilité, valeurs atypiques, cohérence des références), harmoniser les jeux de données et préparer des ensembles de calibration et de validation indépendants.

– Chimiométrie et modélisation : explorer et prétraiter les spectres, comparer des approches statistiques et de machine learning, optimiser leur paramétrage, documenter les modèles, étudier les facteurs influençant leurs performances et interpréter les résultats.

– Robustesse et validation : mettre en place des stratégies de validation adaptées à la diversité des digestats et à l’hétérogénéité des données ; quantifier les erreurs et incertitudes, détecter les prédictions hors domaine d’applicabilité et proposer des critères de sélection des modèles selon les usages.

Volet QUALIDIG – caractérisation sur digestats secs et préparation du transfert

– Prototype logiciel R Shiny : concevoir et développer une application permettant l’import des spectres et données, le choix de modèles versionnés, les prédictions multiparamétriques, l’affichage des incertitudes et alertes hors domaine, l’édition de rapports et la conservation traçable des résultats ; documenter et tester ce prototype avec les futurs utilisateurs, notamment METYS.

Volet DIGEST-NIR – caractérisation des digestats frais

– Portabilité et usages : évaluer la transférabilité des modèles développés sur le spectromètre de laboratoire Büchi N500 vers le dispositif portatif ProxiScoot ; comparer les performances selon les types de digestats et les usages envisagés (suivi des procédés, caractérisation agronomique, mesures sur site).

– Validation applicative : contribuer à la définition des protocoles de mesure, à l’exploitation d’essais sur pilotes ou échantillons indépendants et à la formulation de recommandations pour un usage fiable en conditions proches du terrain.