Les missions du poste
Au niveau technique, l'AU présente donc une alternative intéressante pour être source de production d'aliments sur des zones non destinées à l'agriculture à l'origine. Cependant, comme toute évolution technologique, l'AU ne sera une réussite que si elle est acceptée et appliquée par les populations cibles, particuliers comme professionnels, producteurs comme consommateurs.
L'état du sujet dans le laboratoire d'accueil.
Le projet PHYTOSCAN vise à développer un outil d'aide à la décision fondé sur le suivi spectral de marqueurs de l'état physiologique de la plante, dans le cadre de l'agriculture urbaine. Non seulement cet outil permettra de détecter un stress et d'y répondre mais également d'évaluer rapidement les effets d'une biomolécule active sur la plante, facilitant ainsi le développement de produits de biostimulants et de biocontrôle.
Le projet PHYTOSCAN est à l'interface des différents domaines d'études, dont sont issus les chercheurs du consortium :
- L'étude des plantes et des substances naturelles issues de ces plantes (phytochimie, botanique, écosystème)
- L'étude de la réflexion de la lumière par un objet, ici concentré sur les matériels végétaux, dans ses différentes longueurs d'onde ou l'imagerie spectrale (imagerie)
- L'évaluation du potentiel d'activité biologique de molécules (chimie des substances actives)
- La sociologie et la géographie agricole, avec l'étude de l'acceptabilité et de l'applicablité de cet outil par ses usagers cibles.
Le projet PHYTOSCAN présente trois objectifs:
(i) à court terme, il vise à déterminer s'il existe des corrélations entre les marqueurs chimiques d'une plante (stressée et non stressée) et sa signature spectrale. Ce premier objectif permettra de développer un protocole de mesure non destructive des marqueurs chimiques d'une plante, habituellement mesurés en laboratoire et nécessitant des prélèvements et un temps d'analyse conséquent ;
(ii) à moyen terme, il vise à développer un outil d'aide à la décision (OAD) basé sur le suivi spectral de marqueurs de l'état physiologique de la plante. Non seulement cet outil permettra de détecter un stress et d'y répondre mais également d'évaluer rapidement les effets d'une biomolécule active sur la plante, facilitant ainsi le développement de produits de biostimulants et de biocontrôle efficaces pouvant traiter le stress. Cet outil permettra également de détecter toute molécule toxique et possédant un impact négatif sur la plante (retard de croissance, impact sur la production des métabolites secondaires...)
(iii) à moyen terme, il vise à interroger les usagers cibles de cet OAD afin de définir le degré d'acceptabilité et d'appropriation d'un tel outil par les populations ; et le positionnement des acteurs des systèmes agroalimentaires quant aux déploiement des itineraires techniques impliqués. L'étude sociologique permettra de mieux cerner la typologie des usagers potentiels et comprendre leurs attentes / freins à l'utilisation de l'OAD. L'analyse géographique (projet tutoré, TER, stages) permettra d'interroger les attentes et perspectives en matière de filières AU.
Trois axes de travail sont envisagés. Ils allient à chaque fois les aspects chimie, végétal et numérique.
- Dans un premier temps (WP1, 2025-2026 et 2026-2027), nous mesurerons la signature spectrale des plantes soumises à des stress graduels (hydrique, abiotique et nutritionnel) en comparaison avec des plantes-témoin (WP1.1). Cette signature spectrale (mesurée par des caméras) sera corrélée avec les traits phénotypiques et la signature chimique (mesurée par chromatographie) de ces mêmes lots (WP1.2 et WP1.3). Cette comparaison fournira une liste de marqueurs de stress à valider en WP2. A moyen terme, une identification du stress à partir des seules signatures spectrales spécifiques est envisagée grâce notamment à une analyse plus approfondie des données récoltées (apprentissage profond, apprentissage machine, intelligence artificielle).
- Le second axe de travail (WP2, 2026-2027 et 2027-2028) consistera à valider les marqueurs identifiés. Les plantes initialement stressées seront progressivement « soignées » via la disparition du stress initial (apport d'eau, de nutriments, etc.). Leur évolution sera suivie et leurs signatures spectrales, phénotypiques et chimiques seront déterminées. Cette étape permettra de mesurer la cinétique du retour des marqueurs à l'état basal. Ce rétablissement (restauration) à l'état physiologique basal validera la pertinence du marqueur identifié pour le stress associé. Plusieurs marqueurs spectraux seront validés pour un même stress, afin d'assurer l'orthogonalité de la détection. Le WP2 permettra une étude plus approfondie des mécanismes de régulation de la plante face aux stress, illustrés par de potentiels changements au niveau spectral. Une attention particulière sera portée sur la comparaison entre l'état dit normal de la plante (témoin non stressé) et celui où un correctif a été apporté par les molécules de traitement du stress, autant au niveau biochimique qu'au niveau spectral.
- Le troisième volet (WP3, 2028) va se concentrer sur la mise en place d'un outil d'aide à la décision (OAD) qui se basera sur l'imagerie spectrale et proposera une technique non destructive pour (i) identifier la présence d'un stress au sein de la culture sélectionnée dans le projet, (ii) déterminer les biomolécules adéquates pour traiter ce stress, et (iii) valider leur efficacité. Au niveau pratique, un tel OAD pourrait être non seulement un levier intéressant pour une meilleure gestion des cultures, notamment celles en zone urbaine du fait de l'intensité de production relativement importante et de l'impact considérable que pourrait générer un stress à très court terme, mais également un outil non destructeur pour l'identification rapide de molécules actives et non toxiques (biostimulants, biocontrôle, etc.). Dans cette dernière partie, les molécules actives biosourcées déjà étudiées au sein de l'équipe SC, brevetées et en maturation avec la SATT Lutech, pourront être évaluées.
- Le quatrième volet (WP4, 2026-2028) sera menée en parallèle des expérimentations techniques. Il reposera sur une première étape de prise de connaissance du sujet, d'une problématisation et de l'identification des populations cibles. Ensuite, une méthodologie d'enquête qualitative sera mise en place et déployée. Enfin, les résultats seront analysés afin d'identifier les variables structurantes sur un contexte-valeurs-représentations-pratiques-profils pour aboutir idéalement à une typologie. Ces études seront menées dans le cadre du projet PHYTOSCAN en partenariat avec des groupes d'étudiants JUNIA (projet YES ou d'année) et du Master GTDL/PRT (UPHF).
Le profil recherché
- Appétence pour les travaux en laboratoire, les expérimentations végétales en conditions contrôlées et les analyses statistiques.
- Maitrise souhaitée des outils d'analyse chimique et biochimique (HPLC, RMN, IR, UV, etc.)
- Attrait pour les technologies d'imagerie spectrale et les analyses d'image.
- Bonne qualité rédactionnelle et de communication orale.
- Capacité d'organisation, rigueur, autonomie, esprit de synthèse, adaptabilité et curiosité scientifique.
- Bon niveau d'anglais (B2 minimum souhaité).
Bienvenue chez Doctorat.Gouv.Fr
L'agriculture a connu diverses révolutions depuis son origine avec les premières domestications des plantes et des animaux par les humains (Bairoch, 1989 ; Park, 2022). Une première révolution ayant eu lieu vers la fin du 18e et début du 19e siècle a permis une amélioration notable des techniques de culture qui se veulent plus intensives avec plus de rotations et une réelle intégration de l'élevage ainsi que l'utilisation d'outillages plus perfectionnés pour l'époque (charrues, semoirs, faux, etc.). La deuxième révolution, ayant eu lieu notamment au milieu du 19e siècle, dans la même période que la révolution industrielle, a vu l'entrée de la mécanisation du travail agricole notamment pour les moissons et un début d'utilisation d'engrais artificiels. La troisième révolution agricole, lancée par des besoins importants suite aux conflits internationaux du début du 20e siècle, a vu une valorisation importante de l'ingénierie chimique pour augmenter à son maximum les rendements des cultures. L'émergence et l'explosion des ventes de produits tels que les pesticides, les insecticides, les fongicides ou les herbicides ainsi que l'intensification de la mécanisation ont permis d'assurer une augmentation de la productivité, et une meilleure sécurité alimentaire.
Cependant, divers impacts ont été recensés depuis la fin des années 80 allant des impacts sur la santé humaine aux nombreux impacts environnementaux (Pimentel, 1990). Les impacts environnementaux sont nombreux comme la destruction des prédateurs naturels et des parasites, des ravageurs et des maladies plus résistants aux produits phytosanitaires utilisés ou encore la contamination des eaux de surface et des eaux souterraines.
Ces conséquences ont conduit à la mise en place de plusieurs initiatives pour améliorer durablement l'agriculture et ses pratiques, comme le règlement sur la restauration de la nature du pacte vert (« Green deal ») au niveau européen (Commission Européenne, 2024) ou « l'alimentation saine, durable et traçable » du dispositif France 2030 (Objectif 6, MASA 2023). La diminution des intrants chimiques ainsi que l'apport du numérique ont été identifiés comme des leviers de réussite pour ces projets, et pourraient constituer une nouvelle révolution agricole. En effet, d'une part, les produits de biostimulation et de biocontrôle proposent des alternatives aux intrants de synthèse, offrant à l'agriculture des solutions qui contribuent à l'amélioration de la croissance des cultures et de leurs rendements et à la tolérance des plantes face aux stress (Bell et al., 2021). D'autre part, l'utilisation de l'imagerie spectrale offre un large panel de données corrélées à l'identification des espèces, à la cartographie des propriétés biophysiques et biochimiques des plantes (Lu et al., 2020) ou encore à la détection et l'identification de maladies (Cheskhova, 2022).
L'agriculture urbaine comme système durable de production
L'agriculture urbaine (AU) est définie comme toute activité agricole et ses processus connexes, tels que la transformation, la distribution ou la commercialisation, permettant de produire des sources d'alimentation et d'autres dans divers espaces situés au sein des villes et de ses environs (FAO, 2024, Game et Primus, 2015). Elle concerne plus de 800 millions de personnes dans le monde et plus de 79% de ses productions sont destinées à la consommation des villes où la production a lieu. Deux principales catégories d'agriculture urbaine coexistent : (i) les systèmes en environnement contrôlé (SEC) où la lumière, la température, l'humidité ou encore les nutriments sont contrôlés (notamment l'agriculture « indoor » : agriculture à zéro superficie ou z-farming, agriculture verticale, serres) et (ii) les systèmes en environnement non contrôlé (SENC) ou en espace ouvert qui sont notamment des systèmes en plein air (« open-air »).
Plusieurs études ont recensées les impacts de ces systèmes sur le rendement, le changement climatique et l'utilisation d'énergie (Dorr et al., 2021). Les SEC ont logiquement des besoins en énergie plus élevée et un impact sur le changement climatique plus important même si le rendement est plus élevé, comparé aux SEN. Payen et al. (2022) a fait une méta-analyse très intéressante sur les performances techniques de diverses plantes cultivées, du type d'espace urbain utilisé (en façade, au sol, en intérieur ou « indoor », sur les toits ou « rooftop » et dans les espaces verts), du système de culture utilisé (verticale ou horizontale, hors sol ou sur sol, SEC ou SEN). Les plantes les plus cultivées en AU sont les tomates, les choux, les laitues, les concombres, les poivrons et les piments. Les rendements sont en général plus élevés en AU comparés à l'agriculture conventionnelle, mais aucune différence significative n'est observée selon les critères susmentionnés sauf pour la production de concombres et de tomates en culture hors-sol où le rendement est plus élevé comparé au système sur sol. Et enfin, en plus de cela, l'AU peut potentiellement réduire les émissions de gaz à effet de serre, comme le CO2, à raison de 34 tonnes par hectare (Game et Primus, 2015).
Publiée le 10/06/2026 - Réf : f383c0efb75de255e0ab457d615795dd