Contexte

Imaginez pouvoir estimer la taille d’un veau ou suivre l’évolution de sa morphologie grâce à une simple image 3D… Aujourd’hui, une donnée aussi basique que la hauteur d’un animal reste peu documentée. Et pourtant, elle est au cœur de discussions quotidiennes entre éleveurs, conseillers et acheteurs : comment qualifier correctement un animal, valoriser son potentiel ou optimiser son orientation dans la filière ?

La croissance des bovins n’est pas qu’une question de performance :

Bien-être & santé : adapter les bâtiments et les soins aux besoins réels des animaux,
Reproduction & sélection : accompagner les génisses jusqu’au premier vêlage et identifier les meilleurs reproducteurs,
Durabilité : favoriser des croissances qui améliorent la longévité et réduisent les phases improductives, afin d’améliorer l’efficience globale de la production (performance et environnementale)

Face à ces enjeux, la recherche a besoin de nouveaux outils fiables, non-invasifs et faciles à mettre en œuvre pour mieux documenter la croissance animale. C’est l’objectif du projet 3D-CGT (3D-based Cattle-Growth-Tracking) : développer la preuve de concept d’un système innovant de suivi 3D, sans contact et à haute fréquence, pour analyser la croissance corporelle des jeunes bovins. Concrètement, le projet repose sur trois grands axes :

Développer une méthodologie standardisée de scan 3D, de la naissance à l’engraissement (bovins viande) ou au premier vêlage (génisses laitières),
Construire des modèles d’intelligence artificielle capables de prédire des indicateurs clés (rendement carcasse, développement musculaire, dépôts graisseux, potentiel laitier),
Poser les bases d’un outil d’aide à la décision pour guider les choix d’élevage et de commercialisation dès le plus jeune âge de l’animal.

Démarré en mai 2025, le projet entre aujourd’hui dans une phase décisive, avec le déploiement des scanners 3D dans trois fermes pilotes et l’intégration de la collecte aux mesures de routine. A Idele, l’année 2026 a permis une adoption progressive de l’outil sur le site du CIRBEEF, ainsi que la structuration des échanges de données nécessaires à leur valorisation. Les premiers travaux ont porté sur la fiabilité des mesures, l’identification et la compréhension des biais méthodologiques, ainsi que sur les conditions permettant de faciliter un déploiement plus large de la technologie. En 2027 pour ce nouveau stage de fin d’étude, l’enjeu sera désormais de valoriser les données accumulées et d’accompagner le développement de premiers modèles d’IA permettant de transformer ces scans 3D en phénotypes utiles pour le suivi de la croissance et la conduite des élevages.

Description du stage

Ce stage de 6 mois s’inscrit dans le projet 3D-CGT. Le travail proposé combine des expérimentations régulières en ferme, l’analyse de données variées (images 3D, mesures morphologiques de référence, indicateurs calculés par IA), ainsi que des analyses statistiques descriptives d’indicateurs de croissances et l’interprétation de modèles de machine learning visant à prédire différents traits morphologiques. Le démarrage du stage peut se faire de janvier à mars.

Le ou la stagiaire participera 1 à 2 fois par mois à la collecte de données sur la ferme expérimentale du CIRBEEF (Idele, Mauron – 56), notamment au suivi des animaux à travers les pesées et les acquisitions 3D. Il ou elle réalisera une analyse descriptive des traits extraits par IA des images 3D (volumes, hauteurs, longueurs, etc.) au cours de la croissance, en les comparant aux données de référence afin de mieux caractériser l’évolution morphologique des animaux. Selon son profil, le ou la stagiaire pourra également contribuer à l’interprétation, à l’entraînement et à l’évaluation de modèles de prédiction de traits de croissance ou de performances à l’abattage.

En fonction du profil du ou de la stagiaire, les missions seront adaptées pour privilégier une approche davantage zootechnique et expérimentale ou data science et modélisation, tout en conservant une implication régulière sur le terrain. Elles pourront notamment porter sur :

la réalisation d’un état de l’art sur la croissance des bovins et les nouvelles méthodes de phénotypage (imagerie, IA) ;
le phénotypage des animaux au CIRBEEF, notamment en participant aux chantiers de pesée et aux acquisitions 3D ;
l’analyse statistique et descriptive des données extraites des images (volumes, hauteurs, longueurs), notamment sous R ;
selon l’orientation du stage, l’analyse des performances et/ou l’entraînement de modèles de prédiction de traits morphologiques d’intérêt (rendement carcasse, épaisseur de gras, etc.) ;
la valorisation et la communication des résultats au sein de l’équipe projet.

Profil souhaité

Etudiant ingénieur ou M2 avec une double attirance pour les nouvelles technologies et la zootechnie
Toutes les spécialités de M2 seront étudiées (Productions Animales, Data Science, AgroTIC etc.).
Goût pour l’expérimentation à la ferme
Goût pour l’analyse de données (formation en R à disposition)
Rigueur, organisation, autonomie
Gout pour le travail en équipe pluridisciplinaire
Permis B + véhicule obligatoires

Encadrement

Ce stage est proposé par Idele sous la responsabilité d’Adrien Lebreton et Arnaud Delpeuch (Idele). En plus de ces encadrants, le futur stagiaire bénéficiera d’appui ou de formation sur les aspects statistiques, zootechniques (morphologique, filière bovin) proposées par des experts Idele (chefs de projet, data scientists) ou et les partenaires du projet (INRAE).

Gratification / rémunération

Gratification : 682,52 € / mois (brut) pour les stages supérieurs à 2 mois (à compter du 01/01/2026)
Forfait repas journalier : 5,35€ / repas (net)(à compter du 01/02/2024)
Frais de transport domicile / travail selon règlementation en vigueur
Frais de déplacements remboursés selon les barèmes de l’Institut de l'Elevage