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Contexte

Votre poste s’inscrit dans le projet MethaSolCN « Méthodes prédictives couplant les mesures du
potentiel de minéralisation de l’azote et de la stabilité du carbone pour l’optimisation de la
méthanisation et du retour au sol du digestat » financé par le Carnot 3Bcar. MethaSolCN propose
d’utiliser et d’explorer deux méthodes de caractérisation fine de la matière sur l’ensemble de la filière
méthanisation (intrants et digestats) afin de (i) mieux comprendre et identifier les synergies et
antagonismes existant entre les systèmes « méthanisation » et « recyclage des digestats dans le sol »
pour mieux piloter la filière méthanisation, (ii) produire des indicateurs pertinents et rapides de suivi et
de pilotage de la qualité de la matière pour ces deux systèmes et (iii) mettre à disposition ces méthodes
via leur transfert aux laboratoires d’analyses, à faible coût.
Dans le détail, les méthodes de caractérisation fines de la matière sont l’utilisation de l’Indice de
Stabilité et de Bio-accessibilité de la Matière Organique (IsBaMO®), développé par le LBE (Jimenez et
al., 2017)1 afin de caractériser l’accessibilité par les microorganismes (via des extractions chimiques
séquentielles) ainsi que la complexité (via la flurimétrie 3D) de la matière organique. La seconde
méthode est la spectroscopie proche infra-rouge ayant déjà montré un très fort potentiel de prédiction
de divers paramètres d’intérêt pour la méthanisation. Ces méthodes seront utilisées pour prédire des
indicateurs associés aux services rendus de la méthanisation ayant le désavantage d’être coûteux en
temps et en ressources. Ces indicateurs sont le potentiel méthane et le potentiel de minéralisation de
l’azote organique pendant la méthanisation côté procédé, et le potentiel de minéralisation du carbone
et de l’azote organique au sol côté devenir dans les agrosystèmes via l’utilisation agronomique des
Des analyses des données obtenues et l’utilisation de méthodes de machine learning
permettront de proposer des modèles de prédiction de ces indicateurs par des méthodes de
caractérisation rapides.

1 Jimenez, J., Lei, H., Steyer, J.-P., Houot, S., Patureau, D., 2017. Methane production and fertilizing value of
organic waste: Organic matter characterization for a better prediction of valorization pathways. Bioresource
Technol. 241, 1012–1021. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2017.05.176
digestats.

Missions et activités confiées

Après avoir analysé les bases de données actuelles des divers partenaires en termes de données de
caractérisation afin d’évaluer les manques, une sélection d’échantillons partiellement analysés et une
sélection de nouveaux échantillons à analyser seront établies.
- Vous serez plus particulièrement en charge de :
- Analyser les échantillons sélectionnés dans le cadre du projet : caractérisation globale
(matières sèches, matière organique, C, N, demande chimique en oxygène) et fine
(ISBAMO et proche infra-rouge) ;
- Mettre à jour et consolider la base de données actuelles avec les nouvelles
caractérisations réalisées et récupérer les données issues des analyses des autres
partenaires du projet selon le format décidé pendant le projet;
- Participer à la mise en place des essais afin de mesurer le potentiel de minéralisation
de l’azote organique des substrats de méthanisation en collaboration avec INRAE
Transfert;
- Analyser les données et après une formation à des méthodes de prédiction via le
machine learning, proposer des premiers modèles de prédiction (chimiométrie);
- Présenter les résultats en réunions de projet et aider à la rédaction du rapport final du
projet.

Le profil que nous recherchons

- Salaire : 2105k€ à 2500k€ selon expérience (brut mensuel)
- Formation recommandée : titulaire d’un master M2 ou diplôme d’ingénieur dans l’une des
spécialités suivantes : génie des procédés, agronomie, chimie
- Connaissances souhaitées : méthodes de caractérisation (laboratoire), bases en agronomie avec
une appétence pour l’analyse des données, connaissances en méthanisation est un plus
- Aptitudes recherchées : Organisation, autonomie, travail en équipe

Votre qualité de vie à INRAE

- jusqu’à 30 jours de congés + 15 RTT par an (pour un temps plein)
- de dispositifs de développement des compétences : formation, conseil en orientation
professionnelle ;
- Accès à de la restauration collective.

Modalités pour postuler

Le dossier complet (obligatoire : CV détaillé et lettre de motivation ; optionnel : liste des travaux
scientifiques en lien avec la thématique du recrutement) est à adresser par voie électronique à Julie
Jimenez (julie.jimenez@inrae.fr) avant le 15/02/2024. Les candidatures seront présélectionnées sur
dossier. Les candidatures retenues feront l’objet d’une audition avec décision au plus tard le
01/03/2024