Laboratoire : INRAE - Unité de recherche OPAALE (Optimisation des procédés en agro-alimentaire, agriculture et environnement)

Adresse : 17 avenue de Cucillé CS 64427 35044 RENNES Cedex

Début du contrat : début souhaité en avril 2024, CDD de 20 mois

Présentation INRAE

L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 268 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Contexte

Votre poste s’inscrit dans le projet SLAM-B (Scénarios Labs pour concevoir et évaluer les trajectoires de bioéconomie des territoires vers la neutralité carbone) du programme PEPR FairCarbon (https://www.pepr-faircarbon.fr/). SLAM-B vise à développer des méthodes de modélisation et d’évaluation de l’organisation territoriale des filières de valorisation de la biomasse en combinant bioéconomie et agroécologie pour le développement d’interdépendances vertueuses et circulaires permettant d’atteindre la neutralité carbone en 2050 en milieu urbain. Le projet se propose de relever trois grands défis scientifiques : (i) développer des approches de modélisation et d’évaluation intégrées ou  « integrated assessment and modelling » (IAM) génériques pour simuler les transitions bioéconomiques et anticiper leurs conséquences (ii) démontrer la pertinence et la légitimité de ces approches IAM via leur application au sein de Living Labs à portée prospective, appelés Scenario Labs et, (iii) produire des connaissances sur mesure pour les décideurs publics à l’échelle nationale et européenne.

Parmi les différentes questions soulevées par le projet, le lot 1.6 s’intéresse aux enjeux logistiques des filières liés à la distribution spatiale, les caractéristiques et la disponibilité saisonnière hétérogène des biomasses. Pour intégrer ces contraintes, un modèle sera donc développé pour l’optimisation spatiale de l’organisation des filières de valorisation des biomasses au sein des territoires.

Missions et activités confiées

Votre mission consistera à élaborer un modèle pour optimiser l’organisation des filières de valorisation des biomasses. Ce modèle défini sous forme d’un « programme linéaire en nombres entiers » (MILP) devra intégrer (1) les caractéristiques spatiales et temporelles des biomasses ciblées, (2) les différents éléments de la filière (stockage et différents niveaux de transformation), (3) les caractéristiques clés de la logistique, et (4) les exutoires. Les données d’entrée proviendront notamment des résultats de simulation de la plateforme MAELIA et d’inventaires et analyses spatialisées multicritères. L’optimisation sera multi-objectifs pour tenir compte des dimensions économiques (coût d’investissement et de fonctionnement), et environnementales au travers des émissions de GES. Un soin particulier sera porté sur les études de sensibilité et l’opportunité d’intégrer des approches robustes sera étudiée.

Vous aurez donc pour missions principales de :

• définir et délimiter le contour des filières et des espaces géographiques dans lesquels elles s’insèrent,
• Inventorier les procédés de valorisation des biomasses et leurs caractéristiques à intégrer
• Inventorier les biomasses et le lien avec MAELIA pour l’obtention de données du territoire,
• Réaliser une revue des modèles MILP et des approches multi-objectifs,
• Élaborer un modèle MILP,
• Appliquer le modèle sur des territoires cibles (Living Labs du projet) et étudier sa sensibilité et sa robustesse,
• Proposer un cadre conceptuel et technique pour des interconnexions entre le modèle d’optimisa-tion et MAELIA.

Vous devrez donc mobiliser des compétences en optimisation linéaire en intégrant des enjeux multiples (environnementaux, économiques) et en géomatique (SIG).

Vous serez encadré.e par l’ingénieur de recherche Pierre Thiriet (spécialiste en modélisation spatiale) et supervisé.e par Ludovic Montastruc (Enseignant-chercheur en optimisation, INP-ENSIACET). L’accueil se fera au sein de l’unité de recherche OPAALE du centre INRAE Bretagne-Normandie à Rennes.

Profil recherché

Vous êtes diplômé.e de l’enseignement supérieur (titulaire d’un doctorat ou éventuellement M2 / di-plôme d’ingénieur avec de l’expérience) en optimisation avec des compétence en SIG et une sensibilité pour les sciences de l’environnement.
Vous avez une maitrise des approches d’optimisation, des outils des SIG et des langages de program-mation scientifiques (Python, R, etc.).
Vous présentez de bonnes qualités rédactionnelles en français et une aisance en anglais (lecture / écri-ture).
Vous êtes autonome, ouvert.e d’esprit et vous avez une bonne capacité de dialogue entre disciplines.

Salaire et condition de travail

Rémunération : selon la grille INRAE (https://jobs.inrae.fr/actualites/remuneration-agents-contractuels)

Vous bénéficierez de 30 jours de congés et de 15 jours de RTT par an, jusqu’à 3 jours de télétravail par semaine (soumis à autorisation), de dispositifs de formations et d’un accès à de la restauration collective.

Modalités pour postuler 

Le dossier complet (obligatoire : CV détaillé et lettre de motivation ; optionnel : liste des travaux scien-tifiques en lien avec la thématique du recrutement) est à adresser par voie électronique à Pierre Thiriet (pierre.thiriet@inrae.fr) avant le 23/02/2024.
Les candidatures seront présélectionnées sur dossier.