BACK LIST
Réf : 282q21o1jj
Published on 12/12/2023

LIDEA - Stagiaire en Intelligence Artificielle H/F

Traineeship (6 months)

Mondonville - Occitanie - France

Presentation of the company

Dans le top 10 des semenciers mondiaux Grandes Cultures, LIDEA maîtrise l'ensemble de la chaîne de valeur de la sélection, la production des semences au champ jusqu’à la commercialisation des produits finis. 

LIDEA conçoit et propose des solutions innovantes, personnalisées et durables de semences multi espèces (maïs, tournesol, céréales à paille, colza, fourragères et couverts végétaux, soja, sorgho, légumes secs) et multimarques qui créent de la valeur ajoutée pour les producteurs tout au long de l’année.

Avec un chiffre d'affaires de 350 millions d'euros, et plus de 30 millions d'euros consacrés chaque année aux investissements industriels et R&D, LIDEA possède une vision durable et respectueuse pour accompagner aujourd’hui l’agriculture de demain.

Rejoindre LIDEA, c’est l’opportunité d’évoluer au sein d’une équipe dynamique et innovante avec des valeurs humaines fortes.

LIDEA fait germer les talents !  

Job Description

En rejoignant l'équipe DTR (Discovery Technology Research), vous rejoignez une équipe de 13 personnes au sein du département Recherche de Lidea de 300 personnes.

Contexte

Les méthodes d’intelligence artificielle sont capables d’approximer des fonctions très complexes pour prédire différentes types de variables, sans avoir des a-priori sur la distribution de ces variables. Ces méthodes sont aussi capables de prédire en se basant sur des données provenant de différentes sources pouvant être  hétérogènes. Ces méthodes d’IA peuvent surpasser les méthodes de modélisation classiques utilisées amplement aujourd’hui dans le cadre de l’amélioration génétique des plantes. 

Le stage proposé est de nature exploratoire tout en étant à très fort potentiel d'application. L’objectif du stage est de s'appuyer sur les jeux de données existants, génomiques, pédoclimatiques et NIRS, pour étudier le potentiel des méthodes d'intelligence artificielle par comparaison aux méthodes classiques, ainsi que l’effet de la combinaison de différentes sources d’information sur les différentes méthodes.

Missions

  • Réaliser une étude bibliographique spécifique sur les méthodes d’intelligence artificielle utilisées pour la prédiction de caractères liés à l’amélioration génétique de plantes.

  • Implémenter un programme ( python, R)  pour prédire des phénotypes d’intérêt agronomique en utilisant les méthodes d’IA

  • Evaluer l’impact d’inclure dans la modélisation différentes sources de données

  • Evaluer la précision de la prédiction sur les jeux de validation et de test

Required profile

  • Master II ou ingénieur en biostatistiques

  • Maîtrise d’au moins un langage de programmation (Python, R)

  • Connaissance de bibliothèques qui facilite l’utilisation de machine learning: Scikit-Learn, SciPy, pandas, etc

  • Dynamisme, autonomie, esprit d’initiative

  • Intérêt pour l'innovation en technologie dans le domaine de l’amélioration des plantes