Enseignant chercheur contractuel pour la création d’un Mastère spécialisé® agroécologie et numérique (F-H)

AgroParisTech, établissement d’enseignement supérieur et de recherche, conduit deux missions principales : la formation (ingénieurs, masters, docteurs et formation continue) et la production et diffusion de connaissances.

AgroParisTech est implanté sur plusieurs campus, en Île-de-France, dans le Grand Est, en Auvergne, en Occitanie et en Guyane. Le poste proposé est situé sur le centre de Palaiseau (22 place de l’agronomie, CS20040, 91123 Palaiseau Cedex).

Ce recrutement s’inscrit dans le cadre du projet AgriTransitions 2030 (AMI Compétences et Métiers d’Avenir – ANR-25-CMAS-0016), dont les chefs de file sont AgroParisTech, Télécom Paris et UniLaSalle. La personne recrutée en qualité d’enseignant-chercheur contractuel intervient au profit de ce projet.

Il travaillera en interaction avec des équipes de recherche d’AgroParisTech et de Télécom Paris, en particulier l’équipe EKINOCS au sein de l’UMR MIA-Paris Saclay (AgroParisTech – INRAE) et les équipes de Télécom Paris.

Confronté à une accumulation de crises systémiques (changement climatique, aléas géopolitiques, irruption de nouveaux bioagresseurs) et à la nécessité de réduire son impact sur la nature (empreinte carbone, intrants), l’agriculture cherche des solutions aussi durables que robustes pour affronter l’avenir. Le numérique peut être une aide puissante dans ce contexte.

L’agriculture est par essence une activité d’anticipation, particulièrement mise à l’épreuve : le monde vivant et les écosystèmes sont complexes, multi-échelles spatiales et temporelles, avec des boucles de rétroaction elles aussi multi-échelles. Décider, c’est arbitrer entre plusieurs scénarios incertains. L’agriculture intensive a tenté de réduire ces incertitudes par la chimie et le machinisme ; l’agri-transition parie sur l’adaptation locale et sur l’intelligence augmentée. L’agriculture de demain sera hybride : les compétences numériques ne pourront plus être considérées comme optionnelles. Elles deviennent fondamentales, aussi nécessaires que la connaissance des cycles de culture ou la lecture d’une météo.

Comment le numérique peut aider : principales situations d’usage

• Recherche en amont de l’activité agricole, notamment la sélection génétique : l’IA permet de construire des jumeaux numériques de plantes ou de cultures, intégrant données phénotypiques, génétiques et environnementales, afin d’anticiper les croisements les plus prometteurs, les rendements ou la résistance aux maladies.
• Développement agricole : faciliter l’intégration d’informations issues de nombreux essais culturaux conduits par des structures différentes, pour orienter le conseil.
• Conduite d’exploitation, appui à la conduite des parcelles et des élevages : alléger les tâches des agriculteurs et faciliter la transition agroécologique des systèmes de culture (interventions physiques de précision en remplacement du chimique) ; mieux utiliser les ressources naturelles (suivi et appui sur la biodiversité) ; diagnostiquer précocement maladies et pathologies grâce à l’analyse de signaux issus de capteurs ; simuler les effets des pratiques sur le cycle du carbone, la biodiversité et les besoins en irrigation ; analyser les signaux faibles (baisse d’humidité, températures inhabituelles, détection satellitaire de stress végétatif, données de terrain partagées par les producteurs) pour anticiper, par exemple, une invasion acridienne, une résurgence de rouille brune, une vague de chaleur ou des risques d’inondation.
• Conduite d’exploitation, intégration d’informations à l’échelle de l’exploitation : utiliser des informations d’origine hétérogène pour éclairer l’évolution des assolements (notamment face au changement climatique), des parcs de matériel et le choix des marchés de commercialisation.
• Gestion territoriale : systèmes d’information territoriaux d’appui aux politiques locales et nationales liées à l’agriculture et à la transition agroécologique (anticipation et suivi de l’usage des sols et de l’eau, prévision de rendement et de qualité des produits pour les entreprises de collecte et de stockage) ; analyse de données hétérogènes pour anticiper les effets d’un changement de PAC, d’une crise géopolitique ou d’une nouvelle législation sur le retrait d’une substance active.
• Veille augmentée, transversale à tous les acteurs : exploitants, conseillers et coopératives passent un temps considérable à surveiller l’évolution des normes, des opportunités et des risques, alors que les sources se sont multipliées, que les textes sont plus techniques et que les délais de réaction sont plus courts. L’IA pourrait offrir un filtre actif et une synthèse personnalisée.

• Concevoir un Mastère Spécialisé « Agroécologie et numérique » co-porté par AgroParisTech et Télécom Paris et aider à son accréditation auprès du RNCP dans le cadre du projet AgriTransitions 2030.
• En recherche : mener des travaux en intelligence artificielle appliquée à l’agriculture et à la transition agroécologique.

Création et accréditation du Mastère Spécialisé®

• Contribuer à la conception et à l’accréditation du Mastère Spécialisé « Agroécologie et numérique » auprès du RNCP.
• Une étude est actuellement menée afin de préciser le positionnement du Mastère spécialisé autour de la double thématique « agroécologie et numérique », d’identifier ses publics cibles et de mieux cerner les besoins en compétences exprimés par le monde professionnel pour ce type de formation. Les résultats de cette étude sont attendus à la mi-février 2027. La personne recrutée aura ainsi vocation à suivre la finalisation de ces travaux et à s’appuyer sur leurs conclusions pour contribuer à la conception et à la construction du Mastère spécialisé.

Format envisagé du Mastère Spécialisé®

• Formation de niveau Bac + 6 permettant d’approfondir la formation d’étudiants Bac+5 (ayant un diplôme d’ingénieur master ou équivalent) et d’acquérir des compétences spécifiques sur le numérique au service de la transition agroécologique ; s’appuyant sur les connaissances acquises, elle a pour objectif de maîtriser les leviers à mobiliser pour changer le modèle agricole, ainsi que les méthodes indispensables à l’accompagnement de la transition et savoir les mettre en oeuvre dans un contexte complexe.
• 600 heures de formation au total (450 h de cours/ TD/ travail personnel et de groupe + un projet individuel (mission professionnelle) de 150 h)

Recherche

• Développement ou adaptation de méthodes d’intelligence artificielle et d’outils numériques au service des transitions agricoles.

Enseignant-chercheur ayant déjà participé à la conception de modules d’enseignement et de formation
Ou ingénieur pédagogique ayant des connaissances en numérique appliqué à l’agriculture