Stage M2 : exploration du comportement d'un simulateur individu-centré de fonctionnement du troupeau caprin laitier : analyse de sensibilité globale et exploration de la résilience du troupeau
Référence
1508834042
Date limite pour postuler
22/12/2017
Date de publication
24/10/2017

Caractéristiques

Précision sur la nature du contrat
Stage
Durée du contrat
6 mois
Date de début de contrat
01/03/2018

Rémunération
554 €/mois
Domaine professionnel
Informatique, statistiques et calcul scientifique

Affectation

Nom de l'unité d'affectation
UR0875 MIAT Mathématiques et Informatique Appliquées Toulouse
Adresse de l'unité d'affectation
INRA Auzeville - 24 chemin de Borde-Rouge - Auzeville CS 52627 - 31326 CASTANET-TOLOSAN CEDEX
Site web de l'unité d'affectation
https://mia.toulouse.inra.fr/Accueil
Région de l'unite d'affectation
Midi-Pyrénées

Descriptif

Environnement de travail

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

Le stage se déroulera au sein de l’Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse, entre les équipes Record et MAD. Le stagiaire bénéficiera d’un appui autant sur les aspects informatiques que mathématiques et statistiques. Par ailleurs, ce stage est également encadré par l’UMR MoSAR (située à Paris), unité porteuse de la question biologique et du développement du simulateur.

Missions et activités confiées :

Le travail proposé s’insère dans le projet FLECHE “Fromages et Laits issus d’Elevages de Chèvres conduites à l’Herbe” financé par le programme PSDR Grand Ouest (Nouvelle-Aquitaine, Pays de la Loire, Bretagne, Normandie). Un des volets de recherche porte sur l’évaluation des résultats technico-économiques (production de lait, consommation d’aliments, marge brute,…) de différents systèmes d’alimentation du troupeau intégrant plus de ressources herbagères (par exemple, le pâturage). Cette évaluation repose sur l’utilisation d’un simulateur informatique individu-centré du troupeau caprin laitier1 développé sous Python. Le fonctionnement du troupeau résulte de la combinaison d’un ensemble de modèles individuels, qui représentent le fonctionnement biologique des chèvres, avec des évènements discrets, qui représentent les pratiques de conduite de l’éleveur. 

La première étape du travail sera d’analyser le comportement du modèle de fonctionnement du troupeau caprin en réalisant une analyse globale de sensibilité2. Cette analyse implique la construction et la mise en œuvre du plan d’expérience numérique puis le calcul et l’analyse des indices de sensibilité.

La deuxième étape de travail sera d’explorer la résilience du troupeau (c’est-à-dire sa capacité à maintenir ses résultats technico-économiques) en simulant différents scénarios d’aléas climatiques qui affectent la production de fourrages. L’étudiant conduira d’abord une réflexion autour des indicateurs mathématiques pertinents pour évaluer la robustesse (analyse de la littérature, notamment autour de l’application de la théorie de la viabilité3, 4), avant de mettre en place le plan d’expérience nécessaire au calcul des indicateurs (scénarios de perturbation)

La mise en œuvre de ces étapes de travail permettra à l’étudiant, avec l’appui des informaticiens de l’équipe d’accueil, de tester le workflow mis en place par la plateforme Record (enchainements de scripts R et utilisation de ressources de calcul).

 

Références

1Puillet L., Martin O., Sauvant D., Tichit M., 2010. An individual-based model simulating goat responses variability and long term herd performance. Animal, 4, 2084-2098. 2https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_analysis. 3Aubin  JP, 1991. Viability Theory. Birkhäuser Boston, Boston Available from. http://link.springer.com/10.1007/978-0-8176-4910-4. 4Sabatier R, Joyl F, Hubert B, 2017.  Assessing both ecological and engineering resilience of a steppe

agroecosystem using the viability theory. Agricultural Systems, 157, 146-156.

 

Site Web des unités :

http://www6.jouy.inra.fr/mosar

https://mia.toulouse.inra.fr/Accueil

Formations et compétences attendues

Master 2 en mathématiques appliquées ou école d’ingénieur

Bonnes connaissances en statistiques, maitrise du langage R, maitrise de l’anglais scientifique nécessaire

Aucune connaissance préalable en agronomie n’est nécessaire mais un intérêt pour ce domaine appliqué serait un plus.

 

Transmettre une lettre de motivation et un CV à Laurence PUILLET

Contact

Nom
Laurence PUILLET
Telephone
01.44.08.17.60
Email
laurence.puillet@agroparistech.fr