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Les candidatures doivent être déposées avant le 9 septembre 2025.

Les candidatures sont ouvertes du 16 juillet au 9 septembre.

Modélisation mécanistico-statistique du processus spatial d’infestation par les ravageurs de cultures à partir de données démographiques et génétiques

Durée : 12 mois à compter de juillet 2025

Descriptif : Comprendre les interactions entre l’hétérogénéité environnementale et les processus démographiques des populations de ravageurs de culture est essentiel pour développer des stratégies de gestion intégrée minimisant les impacts sur la santé humaine et l’environnement. Ce projet postdoctoral vise à développer des modèles mécanistes spatiaux basés sur des équations aux dérivées partielles et d’optimiser les algorithmes d’inférences pour ces modèles. Tout en restant parcimonieux, ces modèles intégreront l’hétérogénéité environnementale en tant que covariables et l’estimation de leurs effets sur les paramètres démographiques (dispersion, croissance) se fera à partir de données d’observation diverses (comptages, génétique) par une approche mécanistico-statistique. Deux stratégies d’inférence seront explorées : les algorithmes de type Monte-Carlo Hamiltonien (HMC) et les réseaux de neurones informés par la physique (PINNs). Ce cadre de modélisation pourrait surmonter les obstacles auxquels les méthodes actuellement disponibles, issues essentiellement de la génétique des populations, sont confrontées : nécessité de ressources génomiques hors de portée pour les organismes non modèles, difficulté à estimer séparément les paramètres de densité/taille et de dispersion, et difficulté à prendre en compte l’hétérogénéité spatiale potentielle des paramètres à l’échelle d’étude. Le modèle biologique sera la mouche orientale des fruits, ravageur majeur de la mangue en Afrique, pour laquelle des suivis spatio-temporels démographiques et génétiques ont été réalisés sur la période 2022-2024 dans le cadre du projet ANR DISLAND. Ce projet permettra d’établir une passerelle entre disciplines de biologie des populations (dynamique des populations, génétique des populations, écologie du paysage) et de mathématiques appliquées (modélisation spatiale, statistique computationnelle) et à termes d’informer les stratégies de gestion agro-écologiques des ravageurs à mener à l’échelle des territoires.

Mots-clés : Agrosystème, Démo-génétique, Dispersion, Espèce invasive, Inférence bayésienne,  Modélisation mécanistico-statistique, Réseaux de neurones, Santé des plantes, Système de réaction-diffusion

Environnement de travail : ce projet postdoctoral se déroulera au sein de l’unité BioSP à Avignon et sera encadré par Julien Papaïx (BioSP, INRAE, Avignon), Karine Berthier (PV/CBGP, INRAE, Avignon/Montpellier) et Marie-Pierre Chapuis (CBGP, CIRAD, Montpellier). Le travail sera mené en collaboration avec Hugo Gangloff et Nicolas Jouvin (INRAE, MIA Paris-Saclay, Palaiseau), développeurs de la librairie python jinns qui sera utilisée pour l’inférence par des PINNs. Des déplacements à Montpellier et Paris Saclay seront organisés pour des réunions d’échanges et des sessions de travail.

La durée du contrat étant de 12 mois, l’équipe d’accueil souhaite étendre le projet postdoctoral au-delà. Si ce souhait est partagé par le ou la candidat·e, des demandes de financements supplémentaires seront déposées (plusieurs pistes sont envisagées).