Doctorant F/H Optimisation multiobjectif pour l'agroécologie numérique

Doctorant F/H Optimisation multiobjectif pour l'agroécologie numérique Download job offer in PDF format The offer description be low is in French Contract type : Fixed-term contract Level of qualifications required : Graduate degree or equivalent Fonction : PhD Position About the research centre or Inria department Le centre de recherche Inria de Saclay a été créé en 2008. Sa dynamique s’inscrit dans le développement du plateau de Saclay, en partenariat étroit d’une part avec le pôle de l’Université Paris-Saclay et d’autre part avec le pôle de l’Institut Polytechnique de Paris . Afin de construire une politique de site ambitieuse, le centre Inria de Saclay a signé en 2021 des accords stratégiques avec ces deux partenaires territoriaux privilégiés. Le centre compte 39 équipes-projets , dont 27 sont communes avec l’Université Paris-Saclay ou l’Institut Polytechnique de Paris. Son action mobilise plus de 600 personnes , scientifiques et personnels d’appui à la recherche et à l’innovation, issues de 54 nationalités. Le centre Inria Saclay - Île-de-France est un acteur essentiel de la recherche en sciences du numérique sur le plateau de Saclay. Il porte les valeurs et les projets qui font l’originalité d’Inria dans le paysage de la recherche : l’excellence scientifique, le transfert technologique, les partenariats pluridisciplinaires avec des établissements aux compétences complémentaires aux nôtres, afin de maximiser l’impact scientifique, économique et sociétal d’Inria. Context Dans le cadre d’un partenariat via le PEPR Agroécologie et Numérique, en collaboration avec les partenaires académiques et scientifiques du programme. L’objectif est de développer des méthodes et algorithmes d’optimisation multiobjectif robustes, prenant en compte les incertitudes inhérentes aux modèles et aux données, plus particulièrement dédiés à la modélisation et à l’optimisation de problèmes complexes en agroécologie numérique. La thèse visera notamment à développer de nouveaux algorithmes d’optimisation multiobjectif adaptés à des problèmes réalistes et incertains, en allant au-delà des formulations linéaires classiques. Elle comportera également un volet important de modélisation et de formalisation des problèmes multiobjectifs issus des applications en agroécologie. Le ou la doctorante sera amené(e) à interagir avec les différents acteurs et partenaires du PEPR afin d’identifier, formaliser et modéliser des problèmes d’optimisation multiobjectif pertinents pour les applications étudiées. L’objectif sera notamment de prendre en compte la complexité des systèmes agroécologiques, les interactions entre objectifs, ainsi que les incertitudes liées aux données, aux modèles et aux conditions environnementales. Les travaux combineront ainsi développement méthodologique en optimisation, prise en compte des incertitudes, modélisation de problèmes applicatifs et interaction avec les partenaires du PEPR, avec pour objectif de proposer des méthodes robustes et pertinentes pour l’aide à la décision en agroécologie numérique. Des déplacements réguliers sont prévus pour ce poste ? Des déplacements ponctuels sont à prévoir dans le cadre des réunions, séminaires et interactions avec les différents partenaires du PEPR. Les frais de déplacements seront pris en charge dans la limite du barème en vigueur. Assignment Missions : Avec l’aide des chercheurs de l’équipe RandOpt (Inria/CMAP, École polytechnique) et des partenaires scientifiques du PEPR Agroécologie et Numérique, la personne recrutée sera amenée à développer de nouvelles méthodes et algorithmes d’optimisation multiobjectif robustes, adaptés à des problèmes complexes et incertains issus de l’agroécologie numérique. Elle contribuera également à l’identification, la formalisation et la modélisation de problèmes multiobjectifs réalistes, en interaction avec les différents acteurs du PEPR. Les travaux porteront notamment sur la prise en compte des incertitudes dans l’optimisation et sur le développement de méthodes allant au-delà des formulations linéaires classiques. Pour une meilleure connaissance du sujet de recherche proposé : Un état de l’art, une bibliographie et des références scientifiques sur l’optimisation multiobjectif, l’optimisation robuste et la prise en compte des incertitudes seront disponibles sur le site de l’équipe RandOpt. Une liste de références complémentaires pourra également être fournie au début de la thèse. Collaboration : La personne recrutée sera en lien avec les chercheurs de l’équipe RandOpt ainsi qu’avec les différents partenaires académiques du PEPR Agroécologie et Numérique, qui contribueront à l’identification et à la formalisation de problèmes d’optimisation issus de leurs domaines d’application, afin de permettre le développement et l’évaluation de nouvelles méthodes d’optimisation multiobjectif. Responsabilités : La personne recrutée a la charge de conduire les travaux scientifiques de sa thèse, notamment de concevoir, développer et évaluer de nouvelles méthodes d’optimisation multiobjectif robustes et adaptées aux problèmes étudiés. Elle prendra des initiatives pour proposer de nouvelles approches méthodologiques, construire des expériences numériques pertinentes, analyser les résultats et contribuer à la diffusion des travaux sous forme de publications scientifiques et de communications dans des conférences internationales. Pilotage/Management : La personne recrutée aura la responsabilité de la conduite scientifique et opérationnelle de ses travaux de thèse, en lien étroit avec ses encadrants au sein de RandOpt et les partenaires du PEPR. Elle pourra être amenée à contribuer à l’organisation et à l’animation de réunions de travail avec les partenaires impliqués dans la définition et la modélisation des problèmes applicatifs. Main activities Principales activités (5 maximum) : • Analyser et formaliser, en collaboration avec les partenaires du PEPR Agroécologie et Numérique, des problèmes complexes d’optimisation multiobjectif issus des applications en agroécologie. • Concevoir et développer de nouvelles méthodes et algorithmes d’optimisation multiobjectif robustes, notamment pour des problèmes comportant des incertitudes. • Étudier et modéliser la prise en compte des incertitudes dans les problèmes d’optimisation multiobjectif et analyser leur impact sur les solutions obtenues. • Implémenter, tester et évaluer expérimentalement les méthodes développées sur des problèmes académiques et applicatifs, en les comparant aux méthodes existantes. • Analyser les résultats théoriques et expérimentaux et valoriser les travaux par la rédaction de publications scientifiques. Activités complémentaires (3 maximum) : • Présenter l’avancée des travaux aux chercheurs de l’équipe RandOpt et aux partenaires du PEPR Agroécologie et Numérique. • Participer aux réunions, ateliers et événements scientifiques du PEPR et contribuer aux échanges interdisciplinaires autour de la modélisation des problèmes d’agroécologie numérique. • Diffuser les résultats des travaux par des communications scientifiques dans des conférences et séminaires, et contribuer à la documentation et à la diffusion des logiciels ou codes développés. Skills Compétences techniques et niveau requis : Langues : Compétences relationnelles : Compétences additionnelles appréciées : Benefits package • Restauration subventionnée • Transports publics remboursés partiellement • Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement) • Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail • Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.) • Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria) • Accès à la formation professionnelle • Sécurité sociale Remuneration Salaire mensuel brut : 2.300 euros Apply for this position Share • Facebook • Linkedin • Twitter • Email General Information • Theme/Domain : Optimization, machine learning and statistical methods Scientific computing (BAP E) • Town/city : Palaiseau • Inria Center : Centre Inria de Saclay • Starting date : 2026-10-01 • Duration of contract : 3 years • Deadline to apply : 2026-10-01 Warning : you must enter your e-mail address in order to save your application to Inria. Applications must be submitted online on the Inria website. Processing of applications sent from other channels is not guaranteed. Instruction to apply Defence Security : This position is likely to be situated in a restricted area (ZRR), as defined in Decree No. 2011-1425 relating to the protection of national scientific and technical potential (PPST).Authorisation to enter an area is granted by the director of the unit, following a favourable Ministerial decision, as defined in the decree of 3 July 2012 relating to the PPST. An unfavourable Ministerial decision in respect of a position situated in a ZRR would result in the cancellation of the appointment. Recruitment Policy : As part of its diversity policy, all Inria positions are accessible to people with disabilities. Contacts • Inria Team : RANDOPT • PhD Supervisor : Auger Anne / Anne.Auger@inria.fr The keys to success Vous pouvez donner là, un portrait à "gros traits" du (de la) collaborateur(trice) attendu(e) : ce que vous voyez comme nécessaire et suffisant et qui peut associer : • goûts et appétences, • domaine d'excellence, • éléments de personnalité ou de caractère, • savoir et savoir faire transversaux... Cette rubrique permet de compléter et alléger (réduire) la liste plus formelle des compétences : • "Se sentir à l'aise dans un environnement de dynamique scientifique, aimer apprendre et écouter sont des qualités essentielles pour réussir cette mission." • " Passionné(e) par l'innovation, avec une expertise dans le développement Ruby on Rail et une grande capacité de conviction. Une thèse dans le domaine *** constitue un réel atout." About Inria Inria, the French national institute for research in digital science and technology, supports the French government in national research and innovation strategies in the digital field, acting as Digital Programs Agency. Inria leads over 300 research and innovation projects with its 3,500 scientists, engineers, and support staff, in partnership with universities and the digital ecosystem (businesses, entrepreneurs, and public stakeholders). Together, we explore strategic fields such as artificial intelligence, cybersecurity, quantum computing, cloud technologies, digital transformation in healthcare, digital twins, and digital technologies for defence. We develop practical solutions such as software, tech startups, partnerships with national companies, and cutting-edge training programmes. Our goal is to drive scientific, technological, and industrial excellence to ensure France’s digital sovereignty.