stage M2 informatique: Sheep e-Way : l’IA qui guide les troupeaux — un outil d’aide à la décision qui ira sur le terrain

Spécialisés et intensifiés, les systèmes agricoles français montrent leurs limites : dépendance aux marchés, perte d’autonomie, pollutions diffuses, érosion de la biodiversité, déconnexion des cycles du carbone et de l’azote. Réassocier cultures et élevage à l’échelle d’un territoire est une piste prometteuse de transition agroécologique — à condition de savoir organiser concrètement la coopération entre exploitations.

Sheep e-Way, le « GPS du troupeau », s’attaque à cette question : comment planifier l’itinéraire d’un troupeau d’ovins qui pâture successivement des terres agricoles, des vignes ou des friches d’un territoire ? Depuis 2024, nous l’explorons pas à pas avec les acteurs locaux :

•   2024 — ateliers autour du jeu de plateau Oviplaine (UMR SADAPT, projet ADEME POSCIF) : les outils d’aide à la décision rassurent les acteurs et favorisent le travail collectif, mais il faut intégrer les aléas de la « vraie vie » (climat, parcelles soudain indisponibles ou peu bénéfiques au troupeau).

•   2025 — première approche d’optimisation (stage M2 AgroParisTech) : intégrer l’expertise des agriculteurs dans la boucle d’optimisation est indispensable pour obtenir des solutions viables.

•   2026 — modélisation en programmation linéaire en nombres entiers (ILP) et programmation par contraintes (CP) (stage M1 Mathématiques et Apprentissage Statistique, Université Paris-Saclay) : une modélisation flexible qui encode fidèlement les contraintes réelles.

Passer de « l’algorithme propose une solution » à « l’algorithme explique sa solution et apprend des experts ». Concrètement, vous travaillerez sur :

•   l’explicabilité des solutions ILP / CP proposées ;

•   l’identification des contraintes déterminantes qui ont mené aux solutions optimales ;

•   l’adaptation automatique du modèle à partir des commentaires des agriculteurs et des experts.

Le stage sera un stage de M2 de 6 mois qui s’inscrit dans un projet de pré-maturation financé par INRAE, dont l’objectif est un OAD opérationnel déployé sur le terrain, en lien avec nos partenaires scientifiques en agroécologie.

•   Modéliser un problème réel complexe en ILP et CP, et le résoudre avec des solveurs modernes en Python.

•   Concevoir des méthodes d’IA explicable appliquées à l’optimisation combinatoire.

•   Recueillir et formaliser une expertise humaine, et dialoguer avec des agriculteurs en atelier.

•   Intégrer un module de recherche dans un logiciel destiné à de vrais utilisateurs.

•   Travailler dans une équipe pluridisciplinaire (mathématiques, informatique, agronomie).

Vous rejoindrez l’équipe EKINOCS de l’UMR MIA-PS (INRAE, AgroParisTech, Université Paris-Saclay — mia-ps.inrae.fr). Vous serez encadré·e par :

•   un chercheur spécialiste de la programmation linéaire en nombres entiers et de la programmation par contraintes ;

•   une chercheuse spécialiste de la formalisation de l’expertise humaine et de son intégration dans des outils numériques de terrain ;

•   une référente en agroécologie au sein de votre comité de suivi.

Vous aurez accès à l’ensemble des codes Python, données et documents de Sheep e-Way, ainsi qu’à des chercheurs ressources en statistiques, optimisation, programmation et agronomie.

•   Étudiant·e en M2 (ou dernière année d’école d’ingénieur) en informatique, mathématiques appliquées, recherche opérationnelle, data science ou IA.

•   Bonne pratique de Python ; des bases en IHM, en optimisation (ILP, CP) sont un plus, la curiosité et l’envie d’apprendre comptent autant.

•   Envie de voir vos développements servir sur le terrain, et intérêt pour les enjeux agricoles et environnementaux.

•   Rigueur, autonomie, ouverture d’esprit, maturité et goût pour le travail en équipe pluridisciplinaire.