Description du poste
Type de contrat : Convention de stage
Niveau de diplôme exigé : Bac + 3 ou équivalent
Fonction : Stagiaire de la recherche
A propos du centre ou de la direction fonctionnelle
L’Inria est l’Institut national de recherche en sciences du numérique, dont le centre Inria d’Université Côte d’Azur fait partie.
Avec une forte expertise en informatique et mathématiques appliquées, les projets de recherche du centre Inria d’Université Côte d’Azur touchent toutes les dimensions des sciences et technologies du numérique, et génèrent de l’innovation.
Implanté principalement à Sophia Antipolis, mais également à Nice ou Montpellier, il regroupe 47 équipes de recherche et neuf services d’appui.
Il est présent dans les domaines de l’intelligence artificielle, la science des données, la sécurité des systèmes informatiques, la robotique, l’ingénierie de réseaux, la prévention des risques naturels, la transition écologique, la biologie numérique, les neurosciences computationnelles, les données de santé… Le Centre Inria d’Université Côte d’Azur est un acteur majeur en termes d'excellence scientifique par les résultats obtenus et les collaborations tant au niveau européen qu'international.
Contexte et atouts du poste
Durée : 6 mois
Rémunération : gratification d’environ 640€ par mois (dépend du nombre de jours travaillés par mois)
Période possible pour le stage : entre début février 2026 et fin octobre 2026
Localisation du stage : campus Saint-Priest de Montpellier dans l’équipe Iroko
Encadrants :
Benjamin Bourel, chercheur en Deep Learning et en écologie à l’Inria dans l’équipe Iroko
Jérôme Munzinger, chercheur en botanique et paléobotanique à l’UMR AMAP dans l’équipe SYSTE
Contexte et motivations : L’organisation des nervures dans la feuille joue un rôle fondamental pour les
plantes en influençant le transport de l’eau et des nutriments.
Leur organisation est également un
marqueur morphologique essentiel pour l’identification taxonomique et l’étude des stratégies
écologiques des plantes (Boyce et al.
2009).
La segmentation automatique de ces nervures est donc un
enjeu majeur.
Bien que la segmentation automatisée par deep learning a permis des progrès vis-à-vis
des méthodes de classiques (e.g.
seuillage), cette dernière reste difficile à mettre en place (Xu et al.
2021).
En effet, l’annotation manuelle pixel par pixel des nervures sur les données d’entrainements
demande beaucoup de temps et une forte expertise.
Des avancées notables ont été réalisées avec le
few-shot learning via l’approche de Lagergren et al.
(2023).
Cette approche a permis de segmenter
efficacement les nervures de milliers de feuilles de Populus trichocarpa à partir de seulement huit
feuilles annotées.
Le pipeline de Lagergren et al.
(2023) est basé sur la croissance de régions
avec un Convolutional Neural Network (CNN) itératif.
Il constitue aujourd’hui une référence, bien qu’il
soit limité à une seule espèce et ne prenne pas en compte explicitement les contraintes biologiques de
la croissance des nervures.
Simuler explicitement ces contraintes biologiques dans le «Vein growing
CNN» de Lagergren et al.
(2023) améliorerait la segmentation et la généralisation de la méthode.
Références :
Boyce, C.K., Brodribb, T.J., Feild, T.S.
& Zwieniecki, M.A.
(2009).
Angiosperm leaf vein evolution was physiologically and environmentally transformative.
Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 276, 1771–1776.
https://doi.org/10.1098/rspb.2008.1919
Lagergren, J., Pavicic, M., Chhetri, H.B., York, L.M., Hyatt, D., Kainer, D., et al.
(2023).
Few-Shot Learning Enables Population-Scale Analysis of Leaf Traits in Populus trichocarpa.
Plant Phenomics, 5,
0072.
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0072
Xu, H., Blonder, B., Jodra, M., Malhi, Y.
& Fricker, M.
(2021).
Automated and accurate segmentation of leaf venation networks via deep learning New Phytol, 229, 631–648.
https://doi.org/10.1111/nph.16923
Principales activités
Objectifs du stage : L’objectif est de repartir des données et codes de Lagergren et al.
(2023) disponible
en libre accès (lien GitHub), afin d’enrichir leur pipeline par l’ajout de contraintes biologiques.
Ceci pour
améliorer la segmentation des nervures et en faire une approche généraliste (non limité à une espèce).
Le travail suivra trois étapes principales :
Reproduction : Installer et exécuter le pipeline de Lagergren et al.
(2023) sur leurs données de
Populus trichocarpa, afin d’obtenir un point de comparaison clair.
Adaptation : Modifier l’algorithme de croissance des nervures pour y inclure des contraintes
biologiques (e.g., orientation, courbure, conicité, degré des nœuds) et en évaluer l'impact sur la
segmentation des nervures de Populus trichocarpa.
Généralisation : Appliquer le pipeline de base et la nouvelle version à des jeux de données
provenant d’autres espèces (e.g.scans d’herbiers, photo), afin de mesurer l’impact des contraintes
biologiques sur la robustesse interspécifique.
Apports attendus : (1) Un benchmark comparatif entre la méthode originale et la version contrainte.
(2) Des outils de segmentation plus biologiquement réalistes, capables de mieux capturer la hiérarchie
des nervures.
(3) Une réflexion sur l’extension des approches few-shot à un cadre multiespèces
Compétences
Compétences obligatoires
maitrise de Linux
bonne maitrise de Python
solides bases en deep learning (PyTorch, TensorFlow ou équivalant)
bonne connaissance de la computer vision et des approches de segmentation d’images
maitrise de l’anglais pour la rédaction et la lecture d’articles scientifiques
Les plus
intérêt marqué pour l’interdisciplinarité
notions en analyse morphologique ou en modélisation biologique
connaissance en botanique ou en morphologie végétale
exécution de scripts sur serveurs distants
Avantages
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
Participation mutuelle (sous conditions)
Rémunération
Gratification selon temps de présence.
Informations générales
Thème/Domaine : Sciences de la planète, de l'environnement et de l'énergie
Biologie et santé, Sciences de la vie et de la terre (BAP A)
Ville : Montpellier
Centre Inria : Centre Inria d'Université Côte d'Azur
Date de prise de fonction souhaitée : 2026-03-01
Durée de contrat : 6 mois
Date limite pour postuler : 2025-11-16
Attention: Les candidatures doivent être déposées en ligne sur le site Inria.
Le traitement des candidatures adressées par d'autres canaux n'est pas garanti.
Consignes pour postuler
Les candidatures doivent être déposées en ligne sur le site Inria.
Le traitement des candidatures adressées par d'autres canaux n'est pas garanti.
Sécurité défense :
Ce poste est susceptible d’être affecté dans une zone à régime restrictif (ZRR), telle que définie dans le décret n°2011-1425 relatif à la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST).
L’autorisation d’accès à une zone est délivrée par le chef d’établissement, après avis ministériel favorable, tel que défini dans l’arrêté du 03 juillet 2012, relatif à la PPST.
Un avis ministériel défavorable pour un poste affecté dans une ZRR aurait pour conséquence l’annulation du recrutement.
Politique de recrutement :
Dans le cadre de sa politique diversité, tous les postes Inria sont accessibles aux personnes en situation de handicap.
Contacts
Équipe Inria : IROKO
Recruteur :
Bourel Benjamin / benjamin.bourel@inria.fr
A propos d'Inria
Inria est l’institut national de recherche dédié aux sciences et technologies du numérique.
Il emploie 2600 personnes.
Ses 215 équipes-projets agiles, en général communes avec des partenaires académiques, impliquent plus de 3900 scientifiques pour relever les défis du numérique, souvent à l’interface d’autres disciplines.
L’institut fait appel à de nombreux talents dans plus d’une quarantaine de métiers différents.
900 personnels d’appui à la recherche et à l’innovation contribuent à faire émerger et grandir des projets scientifiques ou entrepreneuriaux qui impactent le monde.
Inria travaille avec de nombreuses entreprises et a accompagné la création de plus de 200 start-up.
L'institut s'efforce ainsi de répondre aux enjeux de la transformation numérique de la science, de la société et de l'économie.
Avantages:
• Système de récompense
• Prise en charge du transport quotidien
• RTT
• Programme de formation
