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.

L’Institut Sophia Agrobiotech (ISA) se positionne comme un pôle majeur de recherche en biocontrôle, s’appuyant sur des infrastructures expérimentales et numériques générant un volume croissant de données d’imagerie. Au sein de l’infrastructure scientifique collective PlantBIOs, ces données couvrent un large spectre d’échelles biologiques, depuis la microscopie cellulaire et subcellulaire jusqu’à l’imagerie de macro organismes, dans des contextes expérimentaux variés et complexes. 

L’analyse du mouvement, du comportement et des dynamiques biologiques constitue un axe structurant pour la compréhension des interactions entre plantes, ravageurs, micro-organismes et organismes bénéfiques. Les approches classiques d’analyse d’images atteignent aujourd’hui leurs limites face à la complexité des données produites (bruit, chevauchement d’objets, hétérogénéité des échantillons, pertes d’identité des individus, données 3D ou temporelles). 

Les méthodes d’intelligence artificielle, et en particulier d’apprentissage profond, représentent un levier essentiel pour lever ces verrous technologiques et méthodologiques. Sur le plateau de vidéophénotypage de l’ISC PlantBIOs, le recours à l’IA permettrait le suivi d’individus ou de groupes en environnements complexes, l’analyse du comportement, le maintien de l’identité au sein de populations et l’étude des interactions inter-individuelles, en 2D comme en 3D. Ces développements sont indispensables pour caractériser les macro-organismes d’intérêts en santé des plantes et exploiter pleinement le potentiel des dispositifs expérimentaux. Dans ce contexte, le projet IPIDEO (AAP 2025 du PEPR AgroEcologie et Numérique) vise notamment à développer des outils de vision par ordinateur pour l’étude des dynamiques comportementales des insectes et des interactions plantes-insectes. Ce projet regroupe un consortium de chercheurs issus de 13 unités de 5 établissements partenaires (INRAE, INRIA, CNRS, CEA, Université de Toulouse Capitole).

• Diplôme d’ingénieur ou master 2 en informatique, vision par ordinateur, intelligence artificielle ou discipline équivalente. 
• Solides compétences en vision par ordinateur et apprentissage profond (détection, suivi/tracking, ré identification, reconnaissance d’actions).
• Maîtrise de Python et des bibliothèques de deep learning courantes (PyTorch, OpenCV ou équivalents) ; bonnes pratiques de développement (gestion de version, code documenté et réutilisable). 
• Expérience souhaitée en traitement de données vidéo et en calcul sur GPU.
• Intérêt pour le travail interdisciplinaire, au contact de biologistes et d’écologues, et capacité à traduire des besoins expérimentaux en solutions techniques.
• Goût pour la transmission : accompagner et former des utilisateurs non spécialistes du numérique. 
• Autonomie, rigueur et sens du travail en réseau (collaboration à distance avec Inria, le CEA et les autres partenaires du consortium).
• Bon niveau d’anglais scientifique (rapports, échanges avec les partenaires du consortium).