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Mesure et modélisation teneur en eau du sol – Application à des chênaies en cours de dépérissement

Publiée le 17/11/2025 07:37.

Référence : Stage M2 teneur en eau du sol forêt Troncais.

Stage, UMR PIAF, INRAE de Crouelle, 5 chemin de Beaulieu, 63000 Clermont-Ferrand.

Entreprise/Organisme :	INRAE UMR PIAF
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Informations générales L’UMR de Physique et Physiologie Intégratives de l’Arbre en environnement Fluctuant (PIAF) basé à Clermont-Ferrand (63) et associant INRAE et Université Clermont Auvergne, s’intéresse aux réponses des arbres aux facteurs physiques de l’environnement affectés par le bouleversement climatique (hydrique, thermique, mécanique) et déterminant leur acclimatation ou survie. Description de l’offre L’état général sanitaire des forêts se dégrade. Le dépérissement, voire la mortalité des arbres, deviennent une observation courante. La cause primaire de ces dépérissements est à chercher du côté des changements de climat que nous subissons, bien que des attaques parasitaires ne soient pas à écarter. Depuis la célèbre sécheresse de 1976, d’autres lui ont succédé, toujours plus fortes et rapprochées, laissant peu de répit aux arbres. Le manque d’eau est renforcé par des températures en constante augmentation qui accentuent la sécheresse atmosphérique et donc l’évapotranspiration des arbres. Dans ce contexte, il devient donc crucial d’avoir des outils fiables de mesures de la teneur en eau du sol, afin de mieux quantifier le réservoir en eau dont dispose les arbres, et donc les risques de rupture hydraulique en dessous d’une certaine quantité. Nous savons en effet qu’une des composantes majeures du dépérissement des forêts repose sur la disponibilité en eau du sol. Différentes techniques sont disponibles pour mesurer la teneur en eau du sol, depuis la pesée d’échantillons de sol prélevés in situ à des sondes plus ou moins sophistiquées (Time Domain Reflectometry, TDR, par exemple). Cependant ces mesures assez chronophages sont aussi très ponctuelles et limitées dans l’espace. Les méthodes géophysiques émergent en milieu forestier pour caractériser les propriétés du sol dans un espace plus grand et apprécier les variations spatio-temporelles en 3D. La tomographie de résistivité électrique (ERT) ou l’induction électromagnétique (EMI) permettent de mesurer la résistivité électrique du sol de façon non-destructive. Cette propriété est reliée, entre autres variables, à la teneur en eau du sol. Cependant la relation n’est pas immédiate et nécessite un étalonnage par d’autres mesures plus directes (TDR par exemple).
Date de début :	Flexible janvier à mars 2026
Durée du contrat :	~ 6 mois
Rémunération :	Gratification environ 600 €/mois
Secteur d'activité :	Physique du sol, Géophysique, Hydrologie, Ecologie
Description :	Le stage proposé vise à traiter et comparer diverses méthodes géophysiques et in-situ permettant d’estimer la teneur en eau du sol par des techniques directs (TDR) et indirectes (ERT, EMI) dans un réseau de placettes forestières installé en forêt tempérée de chêne (Tronçais, Allier). Ces placettes présentent diverses structures et densités d’arbres. Des capteurs autonomes suivent le microclimat (température, eau) et la croissance des arbres ainsi que leur état sanitaire. Dans ce cadre, le stage propose d’investiguer la pertinence de ces différentes techniques à quantifier et modéliser en 3D l’évolution de la teneur en eau du sol en fonction de la densité des arbres et du climat. Plusieurs années de données sont disponibles à cet effet qui seront complétées par des mesures directes durant le stage. Profil : - Stage de fin d’études d’Ingénieur ou Master II - Profil physicien(ne) du sol ou géophysicien(ne), notions en hydrologie et en écologie seraient un plus - Rigueur dans la démarche - Qualités relationnelles - Intérêt pour les mesures en extérieur (forêt) - Analyses statistiques et modélisation mathématique - Bonnes capacités en programmation (R, python)
En savoir plus :	No link OffreStage_Eau_Sol_Troncais.pdf
Contact :	philippe.balandier@inrae.fr

Développement de méthodes statistiques en causalité

Publiée le 13/11/2025 12:02.

Référence : Stage recherche en causalité.

Stage, Paris, 6ème arrondissement ou Lille, Cité scientifique.

Entreprise/Organisme :	Université Paris Cité ou Université de Lille
Niveau d'études :	Master
Sujet :	1) Causalité en présence d'une exposition multiple Dans les cours introductifs de causalité, le premier type d’effet causal à être présenté est en général l'``effet causal moyen'' (ATE) pour une exposition binaire A et une réponse continue Y. Dans ce cas, l'ATE est défini comme la différence entre les valeurs attendues de la réponse sous l’exposition et en absence de l’exposition : ATE = E[Y(1)] - E[Y(0)]. Pour certaines applications, il est intéressant de considérer l’effet d’une exposition vectorielle A dans un espace euclidien de dimension d. Dans ce contexte, le paramètre cible E[Y(a_1,…,a_d)] définit une fonction ``dose-réponse'' de R^d vers R. Pour identifier ce paramètre, on peut utiliser une approche basée sur les scores de propension multivariés. La difficultés consiste alors à estimer des fonctions de densités conditionnelles multivariées. Une méthode simple consiste à modéliser ces densités par régression linéaire multivariée (Fong 2018, Williams 2020). Nous souhaiterions explorer d’autres approches pour estimer ces densités multivariées conditionnelles à l’aide de méthodes non paramétriques ou paramétrique mais flexibles. Dans cette deuxième classe de méthodes, on trouve les approches basées sur des réseaux de neurones. Par exemple, Shi et al. (2019) décrivent une architecture pour l’estimation du score de propension pour une exposition réelle. Il serait intéressant d’étudier la généralisation à une exposition multivariée. Une autre piste intéressante est celle des flots génératifs (voir Papamakarios 2021). Le stage pourrait porter sur l’étude d’une, ou plusieurs de ces approches, avec une validation par simulations. Nous aurons aussi la possibilité d’appliquer ces méthodes à des données réelles issues d’une cohorte française pour étudier les effets d’un mélange de polluants organiques persistants sur un événement de santé. 2) Causalité en analyse de survie En analyse de survie causale, on s’intéresse à l'effet causal d’une exposition sur le temps avant un événement d’intérêt T en présence de données censurées. Le correspondant de l'ATE dans ce contexte est donné par la différence P(T(1)>t) - P(T(0)>t), ou son intégrale par rapport à t sur un intervalle limité. Les résultats d’identification de l’ATE sur données non-censurées peuvent s’étendre à ce cadre, en considérant des poids qui prennent en compte non seulement la probabilité conditionnelle du traitement mais aussi la fonction de survie conditionnelle de la censure (Cheng 2022). Cette approche donne un estimateur consistant si les modèles utilisés pour estimer les probabilités conditionnelles définissant les poids sont bien spécifiés. Des estimateurs doublement robustes qui sont consistants sous des hypothèses moins restrictives ont également été proposés (Rytgaard 2023). Ces estimateurs, appelés estimateurs ``d'apprentissage ciblé'' sont issus de la théorie de l’efficacité semi-paramétrique (voir par exemple le lien Github ``Introduction to modern causal inference'' de Schuler et van der Laan). La théorie mathématique sous-jacente à ces estimateurs est particulièrement riche et élégante mais demande un peu d’investissement. Le stage pourrait porter sur un travail bibliographique pour comprendre et présenter de façon accessible ces approches et, si possible, sur une validation par simulations. Il sera aussi possible d’appliquer les méthodes étudiées à des données de vie réelle pour étudier l’effet d’un traitement hormonal sur le cancer du sein.
Date de début :	A n'importe quel moment à partir du mois de février
Durée du contrat :	4 à 6 mois
Rémunération :	660 euros par mois
Secteur d'activité :	Statistique
Description :	1) Causalité en présence d'une exposition multiple Dans les cours introductifs de causalité, le premier type d’effet causal à être présenté est en général l'``effet causal moyen'' (ATE) pour une exposition binaire A et une réponse continue Y. Dans ce cas, l'ATE est défini comme la différence entre les valeurs attendues de la réponse sous l’exposition et en absence de l’exposition : ATE = E[Y(1)] - E[Y(0)]. Pour certaines applications, il est intéressant de considérer l’effet d’une exposition vectorielle A dans un espace euclidien de dimension d. Dans ce contexte, le paramètre cible E[Y(a_1,…,a_d)] définit une fonction ``dose-réponse'' de R^d vers R. Pour identifier ce paramètre, on peut utiliser une approche basée sur les scores de propension multivariés. La difficultés consiste alors à estimer des fonctions de densités conditionnelles multivariées. Une méthode simple consiste à modéliser ces densités par régression linéaire multivariée (Fong 2018, Williams 2020). Nous souhaiterions explorer d’autres approches pour estimer ces densités multivariées conditionnelles à l’aide de méthodes non paramétriques ou paramétrique mais flexibles. Dans cette deuxième classe de méthodes, on trouve les approches basées sur des réseaux de neurones. Par exemple, Shi et al. (2019) décrivent une architecture pour l’estimation du score de propension pour une exposition réelle. Il serait intéressant d’étudier la généralisation à une exposition multivariée. Une autre piste intéressante est celle des flots génératifs (voir Papamakarios 2021). Le stage pourrait porter sur l’étude d’une, ou plusieurs de ces approches, avec une validation par simulations. Nous aurons aussi la possibilité d’appliquer ces méthodes à des données réelles issues d’une cohorte française pour étudier les effets d’un mélange de polluants organiques persistants sur un événement de santé. 2) Causalité en analyse de survie En analyse de survie causale, on s’intéresse à l'effet causal d’une exposition sur le temps avant un événement d’intérêt T en présence de données censurées. Le correspondant de l'ATE dans ce contexte est donné par la différence P(T(1)>t) - P(T(0)>t), ou son intégrale par rapport à t sur un intervalle limité. Les résultats d’identification de l’ATE sur données non-censurées peuvent s’étendre à ce cadre, en considérant des poids qui prennent en compte non seulement la probabilité conditionnelle du traitement mais aussi la fonction de survie conditionnelle de la censure (Cheng 2022). Cette approche donne un estimateur consistant si les modèles utilisés pour estimer les probabilités conditionnelles définissant les poids sont bien spécifiés. Des estimateurs doublement robustes qui sont consistants sous des hypothèses moins restrictives ont également été proposés (Rytgaard 2023). Ces estimateurs, appelés estimateurs ``d'apprentissage ciblé'' sont issus de la théorie de l’efficacité semi-paramétrique (voir par exemple le lien Github ``Introduction to modern causal inference'' de Schuler et van der Laan). La théorie mathématique sous-jacente à ces estimateurs est particulièrement riche et élégante mais demande un peu d’investissement. Le stage pourrait porter sur un travail bibliographique pour comprendre et présenter de façon accessible ces approches et, si possible, sur une validation par simulations. Il sera aussi possible d’appliquer les méthodes étudiées à des données de vie réelle pour étudier l’effet d’un traitement hormonal sur le cancer du sein.
En savoir plus :	https://obouaziz.github.io/supervision.html Stage_Causalite.pdf
Contact :	olivier.bou-aziz@univ-lille.fr

Modélisation de la décroissance des anticorps anti-HLA chez les patients hyperimmunisés

Publiée le 10/11/2025 16:41.

Référence : Modelisation_Decroissance_antiHLA.

Stage, Grenoble.

Entreprise/Organisme :	Université-Grenoble-Alpes, laboratoire TIMC
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Modélisation de la décroissance des anticorps anti-HLA chez les patients hyperimmunisés suivis en protocole de désimmunisation
Date de début :	février - mars 2026
Durée du contrat :	5-6 mois
Rémunération :	environ 630 Euros nets/mois
Secteur d'activité :	biostatistiques
Description :	L’insuffisance rénale chronique constitue un enjeu majeur de santé publique. En France, plusieurs dizaines de milliers de patients dépendent d’un traitement de suppléance rénale, par dialyse ou transplantation. Cependant, certains patients dits hyperimmunisés présentent un taux de greffons incompatibles (TGI) supérieur à 80%, rendant l’accès à la greffe extrêmement difficile. Le CHU Grenoble-Alpes propose, pour ces patients, un protocole de désimmunisation par immunoabsorption (IA) visant à réduire la quantité d’anticorps anti-HLA circulants et ainsi abaisser le TGI. La compréhension et la modélisation de la dynamique de décroissance des anticorps anti-HLA (classes I et II) au cours de ces séances sont essentielles pour optimiser les protocoles et anticiper le moment où un patient devient éligible à la greffe. L'objectif principal est de décrire et modéliser la décroissance des anticorps anti-HLA au cours des protocoles d’immunoabsorption.
En savoir plus :	No link StageMaster2_Modelisation.pdf
Contact :	caroline.bazzoli@univ-grenoble-alpes.fr

Caractérisation des lactations longues chez la chèvre laitière

Publiée le 03/11/2025 11:47.

Référence : ESCaLL_CaracLL.

Stage, Paris.

Entreprise/Organisme :	Institut de l'Elevage
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Caractérisation des lactations longues chez la chèvre laitière et identification de facteurs précoces de réussite
Date de début :	à partir de janvier - mars 2026
Durée du contrat :	6 mois
Rémunération :	Gratification brute : 659,76€/mois ; Repas : 5,35€/jour ; Avantages CSE
Description :	Dans les élevages caprins, la stratégie de lactation longue consiste à laisser une chèvre en production au-delà de 485 jours. Cette conduite, utilisée dans de nombreux élevages, répond à différents objectifs : réduire le nombre de mises bas, limiter les périodes improductives, pérenniser l’offre en lait tout au long de l’année et participe ainsi à une meilleure durabilité des élevages. Toutefois, la variabilité des réponses individuelles des chèvres reste encore mal comprise, et l’absence de critères précoces robustes et facilement mobilisables, pour identifier les animaux les plus aptes à soutenir une production laitière prolongée, constituent un frein à sa généralisation ou au choix adapté afin d’éviter des échecs de lactations longues. Les choix empiriques pour déterminer les candidates à la lactation peuvent être conforté par l’étude fine de prédicteurs issus du début de la lactation ou de la carrière des chèvres favorisant ainsi le choix de la conduite adaptée à chaque animal. Ces avancées pourraient favoriser l’émergence d’outils d’aide à la décision pour les éleveurs, contribuant à une gestion plus fine et individualisée des animaux et à la valorisation des trajectoires animales les plus efficientes. L’objectif principal du stage est de définir les caractéristiques des lactations longues performantes et d’identifier des indicateurs précoces pour anticiper leur réussite. Le travail s’appuiera sur un jeu de données comprenant plus de 450 lactations longues, issues de 5 élevages caprins. Une modélisation des courbes de lait a permis d’isoler une courbe du potentiel théorique de l’animal à partir de données de production perturbées. Une perturbation est définie comme une modification brutale, temporaire ou prolongée, de la courbe de lactation d’une chèvre en réponse à des facteurs environnementaux (alimentation, stress thermique, sanitaire, changements de pratique d’élevage…) ou physiologiques (facteurs d’ordre hormonaux). Chaque courbe de lait est donc décrite par un ensemble de 11 paramètres décrivant le potentiel de l’animal (pics, rebonds, persistances…) et par d’autres paramètres décrivant les perturbations (durée, intensité…). Plusieurs étapes permettront de répondre à l’objectif du stage : • Décrire la variabilité des profils de lactations longues à partir des paramètres issus de la modélisation en s’intéressant à la persistance, aux pics, aux rebonds… • Décrire les perturbations (nombre, intensité, moment d’apparition, caractère collectif ou individuel…) et les caractériser en fonction du stade physiologique des animaux et de caractéristiques animales (niveau de production, parité, concentrations cellulaires…) • Evaluer dans quelle mesure les perturbations influencent l’interprétation des performances de production des lactations longues, en comparant le potentiel théorique à la production effective (comparaison des productions au pic, des cumuls de production…) • Identifier les facteurs précoces permettant d’anticiper une bonne lactation longue en s’appuyant sur les données disponibles avant 200 jours (production, état corporel, conformation de la mamelle, présence de perturbation...) En complément, une exploration pourra être conduite sur des données du contrôle laitier à fréquence mensuelle, afin d’évaluer dans quelle mesure les facteurs précoces de réussite en lactation longue peuvent être estimés en routine pour appuyer le conseil technique en élevage caprin.
En savoir plus :	No link 20240924_OffreStage_CaracterisationLL (Stage 1).pdf
Contact :	maxime.legris@idele.fr

Estimation des paramètres synthétiques de lactation longue

Publiée le 03/11/2025 11:47.

Référence : ESCaLL_ParamLL.

Stage, Paris.

Entreprise/Organisme :	Institut de l'Elevage
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Estimation des paramètres synthétiques de lactation longue à partir de données mensuelles en élevage caprin
Date de début :	à partir de janvier - mars 2026
Durée du contrat :	6 mois
Rémunération :	Gratification brute : 659,76€/mois ; Repas : 5,35€/jour ; Avantages CSE
Description :	En France, le suivi des productions laitières des chèvres est basé sur des enregistrements mensuels, effectués dans le cadre du contrôle de performance. Classiquement, la durée d’une lactation de chèvres est de l’ordre de 300 jours et sur cette période les performances sont relativement bien décrites au travers de paramètres tels que le pic et la persistance de la lactation. Or, de nouvelles pratiques ont émergé dans les élevages caprins. Parmi elles, la stratégie de lactation longue (LL) consiste à laisser une chèvre en production au-delà de 485 jours. Cette conduite, utilisée dans de nombreux élevages, répond à différents objectifs : réduire le nombre de mises bas, limiter les périodes improductives, pérenniser l’offre en lait tout au long de l’année et participe ainsi à une meilleure durabilité des élevages. Pour ces chèvres en lactation longue, l’analyse des courbes de production est confrontée à des difficultés de deux ordres : la spécificité de la courbe de lactation encore insuffisamment décrite et d’autre part la fréquence mensuelle de l’information. L’exploration de données issues de stations expérimentales permet de disposer d’informations précises à des fréquences supérieures (hebdomadaires voire journalières) permettant de caractériser les performances animales au travers de paramètres synthétiques (pics, rebonds, persistances…). Ces données très détaillées sur peu de fermes sont essentielles à la compréhension fine des mécanismes physiologiques mais ne rendent pas compte de la variabilité des performances des 2000 élevages suivis au niveau national. En s’appuyant sur les données des stations expérimentales, l’objectif principal du stage est de définir et tester une méthode permettant d’estimer, de manière suffisamment précise, les paramètres synthétiques de la courbe de lait d’un animal, à partir des données mensuelles du contrôles laitier. Le travail s’appuiera sur un jeu de données comprenant 1500 lactations dont 450 lactations longues, issues de 5 élevages expérimentaux caprins. Une modélisation des courbes journalières de lait a permis de déterminer un ensemble de 11 paramètres décrivant le potentiel de l’animal (pics, rebonds, persistances…). Les informations mensuelles du contrôle laitier sont également disponibles pour ces mêmes lactations. Plusieurs étapes permettront de répondre à l’objectif du stage : •Décrire la variabilité des profils des 450 lactations longues à partir des paramètres issus de la modélisation en s’intéressant à la persistance, aux pics, aux rebonds… • Comparer ces profils à ceux de leurs congénères en lactation classique en prenant en compte différents facteurs individuels (parité, niveau de production, race…) • Etablir un ou des modèles d’estimation des paramètres synthétiques à partir des données mensuelles du contrôles laitier. Selon les performances des modèles, on pourra soit les appliquer à l’ensemble des lactations de la base nationale et décrire la variabilité des performances obtenues ; soit faire des simulations sur la granularité optimale des données pour obtenir des estimations fiables.
En savoir plus :	No link 20240924_OffreStage_ModelisationLL (Stage 2).pdf
Contact :	maxime.legris@idele.fr

Biostatisticien(ne) / Data scientist en santé

Publiée le 03/11/2025 11:47.

CDD, Paris 12e.

Entreprise/Organisme :	Sorbonne Université - Inserm
Niveau d'études :	Master
Date de début :	01/01/2025
Durée du contrat :	12 mois renouvellables
Description :	Ce poste est à pourvoir au sein de la faculté de santé – site Saint-Antoine, au sein de l’Institut Pierre Louis d’Épidémiologie et de Santé Publique (Iplesp), https://iplesp.fr CONTEXTE L’équipe Sentinelles fait partie de l'équipe « Surveillance et Modélisation des maladies transmissibles » (SUMO) au sein de l’Institut Pierre Louis d’Épidémiologie et de Santé Publique (Iplesp), sous la tutelle de l’Inserm et de Sorbonne Université. Elle effectue des travaux de veille sanitaire et de recherche en épidémiologie, principalement dans les champs des maladies infectieuses et des soins primaires. Deux réseaux y sont coordonnés en France métropolitaine en partenariat avec Santé publique France : - le réseau Sentinelles (www.sentiweb.fr), composé de 1300 médecins généralistes et d’une centaine de pédiatres libéraux, permet la surveillance d’une dizaine d’indicateurs de santé et la mise en place d’études épidémiologiques ; - et le réseau Grippenet/Covidnet (https://www.grippenet.fr) en population générale, composé de 7 000 personnes, permet la surveillance des infections respiratoires et la mise en place d’études épidémiologiques. DENOMINATION DU POSTE Poste : Biostaticien(ne) au sein du réseau Sentinelles Localisation : Faculté de santé Sorbonne Université, site Saint-Antoine, Paris 12ème Rattachement : Iplesp - Equipe 1 « Surveillance et modélisation des maladies infectieuses » (SUMO) Date de prise de fonction : 1er janvier 2026 Rémunération : Selon l’expérience et le niveau de formation (grilles salariales de Sorbonne Université) Type de contrat : CDD temps plein d’un an renouvelable Sous la direction de la responsable du pôle « Biostatistique » de l’équipe SUMO, la personne recrutée aura plusieurs missions décrites ci-dessous. Analyse et exploitation des données de surveillance collectées par les réseaux Sentinelles et Grippenet/Covidnet • Traiter et analyser de données hebdomadaires • Interpréter les résultats et contribuer à la diffusion des indicateurs de surveillance, en collaboration avec les épidémiologistes • Développer et améliorer les outils et analyses statistiques (principalement sous R) • Optimiser l’analyse automatisée des données annuelles afin de faciliter la production d’indicateurs et de rapports. Contribution aux travaux de recherche biostatistiques sur la surveillance des maladies infectieuses • Participer activement à des projets de recherche appliquée exploitant les données du réseau Sentinelles, de Grippenet/Covidnet et d’autres sources de surveillance. • Contribuer à toutes les étapes des travaux : revue de littérature, choix et mise en œuvre des méthodes, analyses des résultats, rédaction de synthèses et d’articles scientifiques. • Les axes de recherche principaux concernent : o La prévision des incidences, en particulier des infections respiratoires aiguës (grippe, Covid, VRS) o L’inférence spatiale des incidences (production de cartes) o L’amélioration de l’estimation des incidences à partir des données disponibles • Mobiliser des méthodes issues de l’inférence bayésienne et d’autres approches modernes de la modélisation statistique. Missions transversales • Apporter un appui méthodologique et statistique sur d’autres projets de l’équipe • Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques de traitement, d’analyse et de visualisation des données au sein de l’équipe. Postuler : adresser votre candidature (lettre de motivation + CV) à « recrutement@sentiweb.fr » par courriel, en précisant « Biostatisticien / Data scientist en santé » dans le titre du mail.
En savoir plus :	https://www.sentiweb.fr/ Fiche_Poste_Biostatisticien_RS_2026.pdf
Contact :	recrutement@sentiweb.fr

Proximité résidentielle aux espaces verts et dépression du post-partum

Publiée le 03/11/2025 11:47.

Stage, Rennes, France.

Entreprise/Organisme :	INSERM/Irset
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Projet VERDE : Proximité résidentielle aux espaces VErts et DEpression du post-partum : médiation par la pollution atmosphérique et rôle du contexte socio-économique
Durée du contrat :	6 mois
Description :	La dépression du post-partum (DPP) touche entre 10 et 20 % des femmes, avec un pic de fréquence observé entre deux et quatre mois après l’accouchement (1). Elle peut entraîner des difficultés dans la mise en place de l’allaitement et des interactions précoces avec le nouveau-né, ayant des répercussions durables sur le lien d’attachement entre le parent et l’enfant ainsi que sur le développement neurocognitif et socioaffectif de ce dernier. Parmi les complications les plus préoccupantes figurent les idées suicidaires, rapportées chez 7 à 10 % des femmes en post-partum. Il existe de plus en plus de preuves épidémiologiques que les expositions environnementales urbaines peuvent influencer le risque de dépression chez l’adulte, mais peu d’études se sont intéressées spécifiquement à la DPP. En particulier, la proximité aux espaces naturels (verts et bleus) serait susceptible d’avoir un effet protecteur sur le risque de DPP, via la réduction du stress, de la tension artérielle, ainsi qu’en favorisant la pratique d’une activité physique et les contacts sociaux (2,3). Les effets positifs des espaces verts pourraient également être expliqués par une réduction des expositions au bruit lié au trafic routier et à la pollution atmosphérique. Les femmes enceintes présentent en effet une vulnérabilité accrue aux polluants atmosphériques : les modifications physiologiques de la grossesse – augmentation du volume sanguin, métabolisme renforcé, modulation du système immunitaire – peuvent amplifier la sensibilité aux particules fines (PM2.5), au dioxyde d’azote (NO₂) ou à l’ozone. Une récente méta-analyse utilisant les données de 12 cohortes de naissance Européennes retrouvait un risque plus élevé de dépression du post-partum associée à l’exposition aux PM10. D’autres études retrouvaient également un lien avec l’exposition au NO2 (4). Au total, les données actuelles ne permettent pas de faire la preuve d’une association entre la proximité aux espaces naturels et la dépression du post partum, et aucune étude à ce jour n’a évalué dans quelle mesure une telle association serait expliquée par une réduction des niveaux de polluants atmosphériques.
En savoir plus :	https://www.irset.org/fr Offre de stage M2_projetVERDE_IRSET_nov2025.pdf
Contact :	anne-claire.binter@inserm.fr

Classification supervisée de données spatio-temporelles avec application aux capteurs tactiles

Publiée le 03/11/2025 10:01.

Référence : Stage M2 SmartSkin.

Stage, 2 rue Conté, 75003 Paris.

Entreprise/Organisme :	Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM) - Laboratoire Cédric
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Les capteurs visent à reproduire les capacités sensorielles de la peau humaine afin de détecter simultanément la pression, la température, la texture et d’autres propriétés des objets en contact. Ce stage s'inscrit dans le cadre du projet exploratoire SmartSkin dédié au développement de capteurs tactiles artificiels. Ce domaine de recherche, en plein essor, présente de nombreuses applications en robotique, en interaction homme-machine et en médecine. Un prototype fonctionnel a été développé en s'appuyant sur une technique appelée tomographie par impédance électrique. Celui-ci est en mesure de collecter des données de nature variée, telles que des signaux périodiques ou la pression exercée par un objet et cherche à reconnaître le type de matériau en contact (par exemple : main humaine, métal, fruit, etc.). D'un point de vue statistique, la modélisation des données issues de ces capteurs constitue un problème de classification supervisée qui revêt plusieurs défis méthodologiques liés à la nature des données. D'une part, les signaux mesurés sont de nature fonctionnelle (signaux périodiques). D'autre part, les données présentent une composante spatiale, liée à la position du contact sur la surface du capteur. De plus, une autre difficulté réside dans le fait que les signaux sont collectés à différentes fréquences et à des instants non synchrones. Dans ce contexte, l'objectif est de développer une méthodologie de classification supervisée capable de prendre en compte ces différents aspects de complexité.
Date de début :	Entre janvier et avril 2026
Durée du contrat :	5 à 6 mois
Rémunération :	Gratification de stage
Description :	Les capteurs visent à reproduire les capacités sensorielles de la peau humaine afin de détecter simultanément la pression, la température, la texture et d’autres propriétés des objets en contact. Ce stage s'inscrit dans le cadre du projet exploratoire SmartSkin dédié au développement de capteurs tactiles artificiels. Ce domaine de recherche, en plein essor, présente de nombreuses applications en robotique, en interaction homme-machine et en médecine. Un prototype fonctionnel a été développé en s'appuyant sur une technique appelée tomographie par impédance électrique. Celui-ci est en mesure de collecter des données de nature variée, telles que des signaux périodiques ou la pression exercée par un objet et cherche à reconnaître le type de matériau en contact (par exemple : main humaine, métal, fruit, etc.). D'un point de vue statistique, la modélisation des données issues de ces capteurs constitue un problème de classification supervisée qui revêt plusieurs défis méthodologiques liés à la nature des données. D'une part, les signaux mesurés sont de nature fonctionnelle (signaux périodiques). D'autre part, les données présentent une composante spatiale, liée à la position du contact sur la surface du capteur. De plus, une autre difficulté réside dans le fait que les signaux sont collectés à différentes fréquences et à des instants non synchrones. Dans ce contexte, l'objectif est de développer une méthodologie de classification supervisée capable de prendre en compte ces différents aspects de complexité.
En savoir plus :	https://cnam-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/feriel_bouhadjera_lecnam_net/EXybYeem38dKlYviiFE-EIABy Sujet_Stage_M2_Stat_SmartSkin.pdf
Contact :	feriel.bouhadjera@lecnam.net

Apprentissage frugal de modèles génératifs multimodaux en contexte industriel

Publiée le 31/10/2025 08:53.

Référence : Offre de thèse en Science des Données et IA à l'IRT SystemX — UPSaclay.

CDD, Palaiseau.

Entreprise/Organisme :	IRT SystemX — Université Paris-Saclay
Niveau d'études :	Master
Sujet :	L'IRT SystemX propose une thèse sur l’apprentissage frugal de modèles génératifs multimodaux en contexte industriel. La thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet collaboratif sur l'IA Générative pour l'Industrie, mené en partenariat avec notamment Air Liquide et Michelin, et son volet applicatif vise à adresser des cas d'usage industriels liés à la gestion de connaissances techniques en ingénierie de systèmes complexes. Le poste est basé à Palaiseau et la thèse sera inscrite à l'école doctorale STIC de l'Université Paris-Saclay. La thèse est financée pour une durée de 36 mois, avec une rémunération de 2784 € brut/mois, pour un démarrage souhaité début 2026. N'hésitez pas à partager autour de vous et à me contacter pour toute question.
Date de début :	01 janvier 2026 (flexible)
Durée du contrat :	36 mois
Rémunération :	2784€ brut/mois
Secteur d'activité :	Recherche
Description :	Le poste est basé à Palaiseau
En savoir plus :	https://www.irt-systemx.fr/recrutement/ Offre-de-These-IRTSystemX-DIT-2-2026-IAG1.pdf
Contact :	faicel.chamroukhi@irt-systemx.fr

Détection d’anomalies (temps-fréquences) dans les signaux photovoltaïques

Publiée le 28/10/2025 09:33.

Référence : PV-FIT.

Stage, Perpignan.

Entreprise/Organisme :	Université de Perpignan-CNRS
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Détection d’anomalies dans les signaux photovoltaïques
Date de début :	Février ou Mars 2026
Durée du contrat :	6 mois
Rémunération :	Selon la tarification en vigueur (environ 600 euros/mois)
Secteur d'activité :	Académique
Description :	L’objectif principal de ce stage est d’étudier des approches frugales pour la détection d’anomalies, en exploitant exclusivement les données déjà disponibles dans les onduleurs photovoltaïques – typiquement la tension, le courant et la puissance au cours du temps.
En savoir plus :	https://www.univ-perp.fr/ Stage-LAMPS-PROMES.pdf
Contact :	issam-ali.moindjie@univ-perp.fr

Modélisation spatiale et temporelle de l’abondance des tiques

Publiée le 15/10/2025 17:01.

Stage, Champs-sur-Marne.

Entreprise/Organisme :	Université Gustave Eiffel - Laboratoires LISIS et LAMA
Niveau d'études :	Master
Date de début :	Entre février et avril 2026
Durée du contrat :	6 mois
Rémunération :	Gratification de stage
Secteur d'activité :	Statistiques appliquées à l'écologie
Description :	Contexte de l’étude Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet interdisciplinaire SOTIQUE (2024-2025), dont l’objectif est de modéliser de manière fine le risque de piqûre de tique en milieu périurbain. Cette modélisation repose sur l’abondance des tiques, les caractéristiques spatiales du territoire, ainsi que les usages des riverain.es. Le projet est porté par un consortium de chercheur.es issu.es de différentes disciplines, en partenariat avec le gestionnaire public de Marne & Gondoire (77). Il prend place dans un contexte de changement climatique, qui influence la dynamique des maladies vectorielles à travers l’évolution de la distribution spatiale des hôtes, des vecteurs et des écosystèmes (Aenishaenslin et al., 2017). Au printemps 2024 et 2025, des campagnes d’échantillonnage de tiques ont été menées sur trois sites de Marne & Gondoire (les parcs de Rentilly et des Cèdres, ainsi que l’étang de la Loy). En parallèle, une étude géomatique a permis de cartographier le territoire et d’analyser les flux de fréquentation, tandis qu’une enquête sociologique a été menée sur les connaissances et les pratiques des usagers de ces espaces. Des analyses biologiques sont également en cours pour détecter la présence de pathogènes dans les tiques prélevées. L’objectif du stage est de proposer une amélioration des protocoles d’échantillonnage afin de mieux estimer l’abondance des tiques. La littérature actuelle présente deux limites majeures : d’une part un manque de formalisme mathématique pour analyser les méthodes d’échantillonnage existantes, ce qui d’autre part empêche d’en proposer des améliorations rigoureuses. Dans ce contexte, nous proposons de développer un cadre d’analyse basé sur la théorie des processus ponctuels (Baddeley, 2007), en particulier à travers la modélisation de l’abondance des tiques par des processus de Neyman–Scott (ou processus de cluster). Attendus du stage Le travail de stage s’articulera autour de deux axes, modulables en fonction des compétences et des intérêts de la personne recrutée : • i) Développer un modèle statistique adapté à l’étude des méthodes d’échantillonnage existantes, ainsi que des outils d’inférence associés. L’étude théorique et/ou empirique de ces modèles devra garantir leur solidité mathématique ainsi que leur interprétabilité, condition essentielle pour une application concrète. • ii) Modéliser les données collectées en 2024 et 2025 grâce aux méthodes proposées, afin d’établir une cartographie de l’abondance des tiques. Cette modélisation prendra en compte les caractéristiques météorologiques et géographiques du territoire. Des échanges réguliers avec les autres volets du projet (géomatique, sociologie, biologie) sont attendus afin de favoriser une approche intégrée et collaborative.
En savoir plus :	https://hal.inrae.fr/hal-04790332v1 offre-de-stage-M2-LISIS---LAMA_2025.pdf
Contact :	felix.cheysson@univ-eiffel.fr

Stage de M2: Suivi de la dynamique de teneur en eau dans un sol forestier par géophysique

Publiée le 13/10/2025 15:59.

Stage, Laboratoire METIS - Campus Pierre et Marie Curie - 4 place Jussieu, Paris.

Entreprise/Organisme :	Sorbonne Université
Niveau d'études :	Master
Date de début :	De début février à début mars 2026
Durée du contrat :	5-6 mois
Rémunération :	669.9 euros / mois
Secteur d'activité :	Recherche publique
Description :	Le stage de Master 2 proposé porte sur la géophysique appliquée au suivi de l'état hydrique des sols forestiers. Ce stage s'adresse à des étudiant.e.s de niveau Master 2 ou équivalent dans le domaine des géosciences, de l'écophysiologie ou de la pédologie. Il inclus plusieurs composantes: * Campagnes de mesure de terrain de tomographie de résistivité électrique (ERT) et de cartographie de conductivité électrique apparente par induction électromagnétique (EMI) * Filtrage et inversion des données ERT et EMI * Etablissement de relations pétrophysiques résistivité-teneur en eau en laboratoire * Evaluation de la dynamique de teneur en eau des sols forestiers par combinaison des résultats d'imagerie géophysique et des relations pétrophysiques. Le stage s'appuiera sur un jeu de données déjà acquis et il s'effectuera dans le cadre du projet ANR Taw-Tree. La/le stagiaire bénéficiera de nombreuses interactions avec des spécialistes de la géophysique environnementale, de l'écophysiologie et de la pédologie.
En savoir plus :	https://www.metis.upmc.fr/fr Offre_stage_M2_2026_Geophysique_Forestiere.pdf
Contact :	quentin.chaffaut@sorbonne-universite.fr

Evaluation of a Bayesian Meta-model of tumour kinetics and survival

Publiée le 22/09/2025 18:57.

Référence : Master2 Internship - INSERM UMR1137 IAME - Bichat Hospital (Paris).

Stage, 16 rue Henri Huchard 75018 Paris.

Entreprise/Organisme :	INSERM UMR 1137 IAME
Niveau d'études :	Master
Date de début :	January - April 2026
Durée du contrat :	6 months
Description :	Tumour Growth Inhibitor-Overall Survival (TGI-OS) joint models are used to precisely characterize the association between tumour kinetics during treatment and risk of death in cancer patients. Previous results suggest a good ability of joint modelling to predict outcome of a new trial by combining information of i) historical data in a similar population (e.g. phase 2 trial to predict phase 3), and ii) early tumour follow-up from the ongoing trial. Additional work needs to be done to assess its ability to predict the outcome of a new trial in different populations (e.g. new combination of treatment, primary tumour location or different disease severity). This first requires quantifying the impact of different sources of between-studies variability in tumour growth, treatment effect and association with risk of death. Recently, our team has worked on developing a Bayesian TGI-OS meta-model, incorporating three levels of variability, namely i) lesion ii) patient and iii) study levels. This hierarchical model structure combined with nonlinear description of tumour kinetics induces challenging inference that needs to be empirically validated. In this internship, you will conduct a simulation study to validate the ability of HMC-NUTS algorithm (Stan software) to accurately estimate the various parameters of the Bayesian TGI-OS meta-model, under different scenarios. You will join team MOCLID (MOCLID \| IAME - UMR 1137 IAME INSERM) based in the school of medicine of Bichat hospital (Paris 75018). Supervision: Assil Merlaud, Dr Marion Kerioui, Dr Julie Bertrand (MOCLID \| IAME)
En savoir plus :	https://www.iame-research.center/ 250922_internship_final.pdf
Contact :	marion.kerioui@mrc-bsu.cam.ac.uk

Poste de Professeur, Risques systémiques globaux et soutenabilité socio-environnementale

Publiée le 15/09/2025 09:37.

CDI, Grenoble.

Entreprise/Organisme :	Université Grenoble Alpes
Niveau d'études :	Doctorat
Date de début :	Rentrée universitaire 2026/27
Description :	Poste de Professeur en 2026, profil “Modélisation pour l’analyse des risques systémiques globaux et de la soutenabilité socio-environnementale” [intitulé provisoire], à l’Université Grenoble Alpes, au Laboratoire Jean Kuntzmann. L'équipe STEEP (Grenoble, Inria + LJK, https://team.inria.fr/steep/fr/) est l'équipe d’accueil pressentie. Si ce poste et la perspective de travailler dans notre équipe vous intéressent ou si vous souhaitez plus d’informations, nous vous invitons à prendre dès maintenant contact avec nous (peter.sturm@inria.fr). Et bien sûr, n’hésitez pas à diffuser et à faire circuler cette information dans vos réseaux, et à la transférer à toute personne susceptible d’être intéressée.
En savoir plus :	team.inria.fr/steep/francais-poste-de-professeur-modelisation-pour-lanalyse-des-rsg-et-des-ast
Contact :	peter.sturm@inria.fr

Stage M2 Maternal tobacco smoking and psychosocial stress in pregnancy and child respiratory health

Publiée le 10/09/2025 08:46.

Référence : StageM2 Impulsion Exposome Stress.

Stage, 38700 La Tronche (Grenoble).

Entreprise/Organisme :	INSERM
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Interactions between maternal tobacco smoking and psychosocial stress during pregnancy and child respiratory health: data analysis of the ELFE cohort study
Date de début :	01/01/2026
Durée du contrat :	6 months
Secteur d'activité :	Recherche
Description :	Background Prenatal exposure to maternal smoking is a major determinant of child respiratory health. Increasing evidence indicates that maternal psychosocial stress during pregnancy also impacts child respiratory health [1-5]. As these exposures may affect similar biological pathways, they potentially have synergistic effects. However, studies investigating the interaction between maternal smoking and psychosocial stress during pregnancy on child respiratory health are lacking. In a recent (unpublished yet) study conducted in a large project (Exposome Impulsion Project ; https://exposomeinserm.fr), we assessed the effects of the interactions of maternal tobacco smoking and psychosocial stress during pregnancy on the development of child wheezing and asthma in 13,510 mother-child pairs from the ELFE cohort (Etude française longitudinale depuis l’enfance) [6; https://www.elfe-france.fr] by using survival Cox models. Preliminary results support a complex moderating role of cumulative prenatal maternal psychosocial stress in the relationship between maternal smoking and child respiratory health. Aims of the internship To further explore these associations, we propose to investigate biological markers - maternal hair cortisol measured at child birth and cord blood cytokines - measured in subsamples of respectively 834 and 1019 ELFE mothers. Maternal cortisol has been shown to be a good proxy for chronic maternal stress [7]. Inflammation, assessed by cord blood inflammatory biomarkers (IL-6, IL-8, IL-1b…), is suspected to be an underlying mechanism of the association between maternal psychosocial stress and smoking and child respiratory health [1]. The aims of this internship are to: 1/ Estimate the associations between the psychosocial stress indicators we developed based on the questionnaire data and levels of maternal hair cortisol 2/ Study the effect of the interaction between maternal hair cortisol and tobacco smoking during pregnancy on child respiratory health using Cox regression models 3/ Estimate the associations of maternal psychosocial stress and maternal tobacco smoking with cord blood cytokines levels. All data are already available. The results will be interpreted jointly with results from experimental models (animal studies) that are performed in parallel. References [1] Al‐Hussainy, A., & Mohammed, R. (2021). Consequences of maternal psychological stress during pregnancy for the risk of asthma in the offspring. Scandinavian Journal of Immunology, 93(1), e12919. [2] Adgent, M. A., Buth, E., Noroña-Zhou, A., Szpiro, A. A., Loftus, C. T., Moore, P. E., ... & Carroll, K. N. (2024). Maternal stressful life events during pregnancy and childhood asthma and wheeze. Annals of Allergy, Asthma & Immunology, 132(5), 594-601. [3] Brew, B. K., Gong, T., Ohlin, E., Hedman, A. M., Larsson, H., Curman, P., ... & Almqvist, C. (2024). Maternal mental health disorders and offspring asthma and allergic diseases: The role of child mental health. Pediatric Allergy and Immunology, 35(2), e14085. [4] Magnus, M. C., Wright, R. J., Røysamb, E., Parr, C. L., Karlstad, Ø., Page, C. M., ... & Nystad, W. (2018). Association of maternal psychosocial stress with increased risk of asthma development in offspring. American journal of epidemiology, 187(6), 1199-1209. [5] Ramsey, N. B., Chiu, Y. H. M., Hsu, H. H. L., Bosquet Enlow, M., Coull, B. A., Wright, R. J., & Carroll, K. N. (2024). Cumulative maternal lifetime stress & child asthma: effect modification by BMI. Stress, 27(1), 2435262. [6] Charles, M. A., Thierry, X., Lanoe, J. L., Bois, C., Dufourg, M. N., Popa, R., ... & Geay, B. (2020). Cohort profile: the French national cohort of children (ELFE): birth to 5 years. International journal of epidemiology, 49(2), 368-369j. [7] Kim, M. Y., Kim, G. U., & Son, H. K. (2020). Hair cortisol concentrations as a biological marker of maternal prenatal stress: a systematic review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(11), 4002.
En savoir plus :	https://exposomeinserm.fr/ Impulsion_Exposome_Internship2026_01092025_vf.pdf
Contact :	aurelie.nakamura@univ-grenoble-alpes.fr

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