Ingénieur.e en phénotypage haut débit pour l'analyse automatisée de symptômes de maladies sur vigne
Référence : 2025-2139238
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
- Employeur : Université de Strasbourg
- Localisation : INRAE Centre Grand Est-Colmar, UMR1131 Santé de la Vigne et Qualité du Vin
Partager la page
Veuillez pour partager sur Facebook, Twitter et LinkedIn.
- Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
-
Nature du contrat
CDD d'1 an
- Expérience souhaitée Non renseigné
-
Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels Catégorie A. IGR € brut/an Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Catégorie A (cadre)
- Management Non renseigné
- Télétravail possible Non renseigné
Vos missions en quelques mots
Emploi ouvert aux agents contractuels uniquement
CDD de projet 1 an, à pourvoir à compter du 01/02/2026
Catégorie : A Corps : Ingénieur de recherche
Rémunération selon grille de la Fonction Publique
Missions :
Le projet « LEVIERS » (2025-2030) vise à produire de la connaissance sur les différentes alternatives aux produits phytosanitaires de la filière viticole et ainsi à répondre à l’obligation gouvernementale de réduction de l’usage des pesticides (Stratégie Ecophyto 2030). L’amélioration variétale, à travers l’optimisation de la durabilité de la résistance de variétés de vigne et la combinaison de nouveaux gènes de résistance est un de ces leviers. Dans ce contexte, la plateforme INRAE dénommée VEGOIA, est une structure dédiée à l’activité de phénotypage de la vigne pour l’étude des interactions biotiques en vue d’identifier de nouveaux gènes de résistance.
Le projet « TAGES » présenté au Pôle Universitaire d’Innovation d’Alsace (PUI-A) CoRTecS vague 2 s’inscrit dans des actions du projet Leviers. Il vise à automatiser le phénotypage de l’interaction entre la vigne et le mildiou, une maladie foliaire. Les étapes de la prise d’image et de l’analyse des symptômes de mildiou présents à la surface de disques foliaires de vigne seront automatisés. La mission se décline en 2 parties : 1) conception d’un appareil pour la prise de vue automatique des disques foliaires, 2) développement d’un outil d’analyse d’image des symptômes présents à la surface de ces disques, par l’intelligence artificielle.
Activités principales :
1. Participer à la conception d’expérimentations destinées à générer des images présentant des niveaux d’infection variables au mildiou.
2. Convertir une imprimante 3D en un macroscope motorisé à bas coût. Cet outil devra détecter et identifier des disques foliaires et acquérir leurs images à haut débit (vitesse) tout en certifiant leur traçabilité et en utilisant des logiciels libres.
3. Encadrer l’acquisition de données, réaliser leur traitement et assurer leur sécurisation et leur accès afin de créer des jeux de données.
4. Implémenter un outil informatique basé sur l’IA afin d’évaluer automatiquement les symptômes de mildiou présents à la surface des disques foliaires. La vérité terrain pour entraîner le réseau de neurones sera basée sur la quantification de biomarqueurs spécifiques lié à cet agent pathogène. Ce type de données issues d’un spectromètre de masse, seront quantitatives et permettront d’estimer avec précision la biomasse du pathogène.
5. La partie 2 sera réalisée en collaboration avec l’équipe de la plateforme imagerie de l’IBMP de Strasbourg. Les parties 1, 3 et 4 seront réalisées à l’INRAE de Grand Est-Colmar et se feront en collaboration avec les équipes de Génétique et Amélioration de la vigne (GAV) et de Génomique et Métabolisme de la Vigne (GMV) mais aussi avec le laboratoire LARIS et l’équipe ImHorPhen de l’IRHS d’Angers.
Profil recherché
Formation/expériences souhaitées :
- Bac+8 en informatique, ingénierie des systèmes, ingénierie mécatronique, robotique ou équivalent,
- Expérience solide en analyse d’image et développement de méthodes d’IA pour l’analyse d’image, idéalement adaptée à l’étude des interactions biotiques chez les plantes,
- Expérience dans la fabrication d’instruments ou machines spéciales,
- Idéalement, expérience en développement sur imprimantes 3D ou systèmes automatisés
⮚ Connaissances :
- Expertise en méthodes d’analyse d’images et en méthodes d’apprentissage profond (deep learning),
- Bonnes notions de conception mécanique, systèmes électroniques et instrumentation,
- Connaissance de la programmation Python obligatoire,
- Notions génériques sur la biologie végétale et les maladies des plantes
⮚ Compétences opérationnelles :
- Compétences en conception 3D, dimensionnement de pièces mécaniques, compréhension des systèmes d’entrainement, assemblage mécanique de prototypes, tests et validation de systèmes, compréhension des microcontrôleurs, notions en électronique basse tension,
- Optimisation des conditions de prises d'images
⮚ Compétences comportementales :
- Autonomie pour la partie d’apprentissage profond,
- Aptitudes à travailler à l’interface entre plusieurs équipes, sites et disciplines,
- Rigueur, méthode, capacité à documenter son travail,
- Résolution de problèmes complexes,
- Capacité à itérer rapidement,
- Curiosité technologique et concernant les méthodes d’apprentissage profond adapté au phénotypage de maladies de plantes,
- Rédaction d’articles en anglais
Niveau d'études minimum requis
- Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents
Localisation
Éléments de candidature
Documents à transmettre
Personnes à contacter
Qui sommes-nous ?
Descriptif du service
L’UMR 1131 » Santé de la Vigne et Qualité du Vin » (SVQV) a pour mission de développer des recherches et des expérimentations afin de répondre à des enjeux d’une viticulture qualitative, à bas intrants et résiliente face au réchauffement climatique. Dans l’UMR, l’équipe Génétique et Amélioration de la Vigne (GAV) conduit à des recherches visant à identifier des déterminants génétiques liés à ses principaux pathogènes fongiques et d'adaptation au réchauffement climatique. L’équipe Génomique et Métabolisme de la Vigne (GMV) vise, entre autres, à identifier les métabolites induits par la vigne en réponse à ses bioagresseurs, mais aussi à développer des biomarqueurs spécifiques de pathogènes d’origine fongique.
La Plateforme d’imagerie de l’IBMP (CNRS UPR2357) soutient la recherche en fournissant aux équipes des outils avancés de microscopie et d’analyse d’images. Elle met à disposition un large éventail de technologies, incluant la microscopie optique, confocale, électronique et 3D, adaptées à la biologie végétale mais aussi à d’autres domaines. La plateforme assure la formation des utilisateurs afin de garantir une utilisation autonome et rigoureuse des appareils. Elle accompagne les projets scientifiques via du conseil, de l’assistance technique et le développement de nouvelles méthodologies d’imagerie. Elle propose également des prestations de service et accueille des collaborations avec des équipes internes et externes (...)
À propos de l'offre
-
Relation hiérarchique :
L’Ingénieur.e concepteur développement sera physiquement localisé à l’INRAE de Colmar.
A l’INRAE, il.elle travaillera avec l’équipe GAV sous la responsabilité d’une ingénieure de recherches, pathologiste et avec l’équipe GMV, en collaboration avec une ingénieure de recherches, chimiste et un directeur de recherches.
Avec la Plateforme d’imagerie de l’IBMP de Strasbourg, l’ingénieur.e sera sous la responsabilité d’un ingénieur de recherches, spécialisé en imagerie et robotique.Contact(s) pour renseignements sur le poste :
● Sabine Wiedemann, Ingénieure de recherches INRAE, sabine.wiedemann@inrae.fr; 0389224900
● Jérôme Mutterer, Ingénieur de recherches CNRS, jerome.mutterer@ibmp-cnrs-unistra.fr; 0367155367
-
Le poste conduit à des contraintes diverses comme :
- Déplacements fréquents entre organismes, INRAE et IBMP, entre deux localités différentes,
- Interactions indispensables entre différents interlocuteurs principalement des biologistes du végétal,
- Bureau partagé,
-
Vacant à partir du 01/02/2026
-
Experte / Expert en expérimentation et production végétale
