Modélisation Prédictive des Performances des Bovins à Partir de leurs Informations Génomiques H/F Apecita

Descriptif du poste

Prim'Holstein France (PHF) est l'association française des éleveurs de la race bovine Prim'Holstein, basée près d'Angers (Maine-et-Loire). Elle rassemble élevages, syndicats départementaux, fédérations régionales et associations de la race. Elle a pour missions :

• La représentation des éleveurs et syndicats de race au sein de l'OS Prim'Holstein dans le pôle éleveurs ;
• La proposition de services génétiques ;
• La défense des intérêts généraux des éleveurs de la race ;
• La contribution à la promotion de la race.

L'association est composée d'une cinquantaine de collaborateurs talentueux et passionnés qui, conduits par les objectifs du Conseil d'Administration, s'attachent à rendre un service fiable et de qualité en vue d'améliorer les troupeaux Prim'Holstein. Pointage morphologique, génotypage, accouplements, ainsi que les conseils technico-économiques sont autant de services délivrés quotidiennement auprès des adhérents de l'association.

Missions :
Rattaché.e aux départements Génétique et Innovation et Communication de Prim'Holstein France, votre mission principale sera de prédire les résultats des veaux à partir de leurs informations connues dès leurs premiers mois de vie (index génomiques et performances des collatéraux, par exemple).

Le stage s'appuiera sur une base de données PostgreSQL de grande volumétrie, regroupant les informations de plus d'un million d'animaux : données généalogiques, génomiques et zootechniques. L'objectif sera notamment d'exploiter les informations disponibles sur les animaux existants afin de prédire, chez les jeunes animaux, leurs performances futures, leurs lactations à venir et une estimation de leur valeur économique. Selon la nature des données et les résultats des premières analyses, le projet pourra mobiliser des méthodes statistiques, de machine learning et, le cas échéant, de deep learning.

Pouvoir connaître la rentabilité (en termes de production et de longévité) d'une vache sur une exploitation, et ce le plus tôt possible, est un des enjeux principaux pour le monde de l'élevage. Cela permettrait à l'éleveur de savoir quelle génisse garder pour le renouvellement de son troupeau et donc d'être plus efficace dans sa sélection.

• Interroger, extraire et préparer des données issues d'une base PostgreSQL de grande volumétrie ;
• Construire des jeux de données à partir des informations des animaux, de leurs parents et de leurs apparentés ;
• Analyser les performances (production, reproduction, morphologie, etc.) des collatéraux et les index génomiques ;
• Identifier les variables pertinentes pour la prédiction ;
• Développer, comparer et valider des modèles statistiques et/ou de machine learning ;
• Traduire les résultats des prédictions en estimation de valeur économique.

Profil souhaité

Étudiant.e en agronomie ou en informatique (école d'ingénieur ou équivalent Master).

• Organisé.e, rigoureux.se, autonome ;
• Connaissances en traitement et analyse de données ;
• Notions en machine learning et en modélisation prédictive ;
• Connaissances en SQL et en bases de données relationnelles, PostgreSQL étant un plus ;
• Bonne maîtrise de Python et/ou de R pour l'analyse de données ;
• Un intérêt pour le deep learning, la génétique quantitative et le domaine de l'élevage serait apprécié.

Conditions

Stage de 6 mois courant 2027, selon les modalités fixées par la formation.
Localisation à Verrières-en-Anjou.

Cette offre vous intéresse?

Offre en ligne jusqu'au 04/11/2026.

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