Thèse optimisation économique et environnementale des ateliers d’engraissement porcins
Référence
1491891025
Date limite pour postuler
07/06/2017
Date de publication
11/04/2017

Caractéristiques

Précision sur la nature du contrat
Contrat de thèse
Durée du contrat
3 ans
Date de début de contrat
01/09/2017

Rémunération
1770 € brut / mois

Affectation

Nom de l'unité d'affectation
UMR1348 PEGASE Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage
Adresse de l'unité d'affectation
INRA - St Gilles Domaine de la Prise - 35590 SAINT GILLES
Site web de l'unité d'affectation
http://www.rennes.inra.fr/pegase
Région de l'unite d'affectation
Bretagne

Descriptif

Environnement de travail

¡ Description de l’unité et de l’équipe d’accueil :

Directeur de thèse : Jean-Yves DOURMAD (IR INRA), UMR PEGASE (Physiologie, Environnement et Génétique pour l’Animal et les Systèmes d’Elevage), Domaine de la Prise 35590 Saint-Gilles.

Co-directeurs de thèse : Eric DARRIGRAND (MC Université Rennes 1) Equipe d’Analyse Numérique, UMR IRMAR (Institut de Recherche Mathématique de Rennes) Campus de Beaulieu, 35042, Rennes. Alexandre GOHIN (DR INRA), UMR SMART-LERECO (Structures et Marchés Agricoles, ressources et territoires, Laboratoire d’études et de recherche en Economie), 4 allée Adolphe Bobierre - CS 61103 - 35011 Rennes.

Co-encadrants : Florence GARCIA-LAUNAY (IR INRA), UMR PEGASE, Fabrice MAHE (MC Université Rennes 1), UMR IRMAR.

 

Missions et activités confiées :Optimisation économique et environnementale des ateliers d’engraissement porcins face aux incertitudes des prix de marché et de la valeur des aliments : Les stratégies alimentaires en atelier d’engraissement sont un facteur clé du résultat économique et des impacts environnementaux de la production porcine. Le choix de la stratégie alimentaire doit se faire dans un contexte économique incertain. La thèse devra répondre à la question : Comment optimiser la stratégie alimentaire pour un groupe de porcs à l’engrais sur des critères économiques et environnementaux dans un contexte incertain ? Le projet de thèse ambitionne i) de produire un modèle capable d’optimiser la stratégie alimentaire pour un groupe de porcs à l’engrais sur des critères économiques et environnementaux, et ce dans un contexte incertain ; et ii) d’utiliser ce modèle pour établir l’effet des incertitudes de prix et de valeur des aliments sur les stratégies optimales. Pour cela le modèle propose d’associer un modèle stochastique de croissance des porcs, une évaluation par Analyse du Cycle de Vie des impacts environnementaux de la production de porcs, un formulateur d’aliments pour porcs et une procédure d’optimisation de la stratégie alimentaire. [Feeding strategies in pig fattening units are key factors of the economic result and environmental impacts of pig production. The choice of the feeding strategy is made under uncertainty of the economic context and additionally under uncertainty of feed nutritive value, associated to a growing use of coproducts. The phD will answer to the following issue: How optimising the feeding strategy of a batch of fattening pigs on economic and environmental criteria under uncertainty of the context? The project will aim at i) producing a model able to optimise the feeding strategy for a batch of fattening pigs under uncertainty of the context, ii) using the produced model to establish the effect of uncertainty of market prices and of feed nutritive value on optimal feeding strategies. For this purpose; the model will associate a stochastic growth model of pigs (issued from InraPorc®), an evaluation of environmental impacts of pig production by Life Cycle Assessment, a feed formulator and a procedure of optimisation of the feeding strategy].

Formations et compétences attendues

Formation recommandée (diplôme + spécialité) : Le candidat devra avoir une formation générale et un master (ou l'équivalent) en mathématiques appliquées et/ou calcul scientifique, ou sciences pour l'ingénieur, et présenter un fort intérêt pour les applications en biologie et en agronomie.

Connaissances souhaitées (domaines à connaître) : Le candidat devra avoir une formation générale et un master (ou l'équivalent) en mathématiques appliquées et/ou calcul scientifique, ou sciences pour l'ingénieur, et présenter un fort intérêt pour les applications en biologie et en agronomie. Des compétences ou expériences complémentaires en optimisation et recherche opérationnelle, ainsi qu’en simulation des systèmes dynamiques seront appréciées.

Aptitudes recherchées (qualités) : capacité à travailler dans un environnement pluridisciplinaire, goût pour le travail en équipe.

 

Le candidat présentera ce projet de thèse lors d'une audition devant un jury de sélection de l'Ecole Doctorale VAS (http://www.vas.univ-rennes1.fr/).

Transmettre une lettre de motivation et un CV à

Florence Garcia-Launay et Fabrice Mahé avant mi-mai 2017

Dépôt du dossier de candidature auprès de l’Ecole Doctorale VAS) avant le 07/06/17

Coordonnées e-mail :
florence.garcia-launay@inra.fr  

fabrice.mahe@univ-rennes1.fr  

Téléphone   

Florence Garcia-Launay  (02.23.48.50.87),

Fabrice Mahé (02.23.23.60.48).

Contact

Nom
Florence Garcia-Launay / Fabrice Mahé
Telephone
02.23.48.50.87 / 02.23.23.60.48
Email
florence.garcia-launay@inra.fr;fabrice.mahe@univ-rennes1.fr