Contexte

La régénération forestière — ce moment clé où les jeunes semis prennent la relève des arbres adultes — joue un rôle déterminant dans l’évolution de la composition et de la résilience des forêts. Or, ces jeunes arbres sont particulièrement sensibles aux stress hydriques et thermiques, dont la fréquence et l’intensité s’accroissent sous l’effet du changement global.
L’IFN collecte des données précieuses sur cette strate juvénile (comptages par espèce et classe de hauteur), mais ces informations restent statiques, sans suivi temporel. Le défi consiste donc à exploiter ces données instantanées pour en tirer des enseignements dynamiques sur la croissance, la mortalité et la composition future des peuplements.

Mission

Le ou la stagiaire rejoindra le Laboratoire d’Inventaire Forestier de l’IGN, à Nancy, pour mener un travail de modélisation et de simulation de la dynamique de la régénération forestière.
Le projet s’articulera en deux volets complémentaires :

▶ Approche par simulation (“virtual ecologist”)

• Simuler la dynamique d’une strate en régénération selon différents scénarios (composition spécifique, structure du peuplement adulte, conditions lumineuses, perturbations, etc.) ;
• Générer des “placettes virtuelles” suivant le protocole de l’IFN ;
• Calibrer différents modèles statistiques sur ces données simulées et évaluer leur capacité à retrouver les paramètres de départ ;
• Tester divers protocoles d’inventaire afin d’identifier les leviers pour améliorer la qualité des inférences.

▶ Exploitation des données IFN réelles

• Utiliser les données disponibles (passage à la futaie, relations hauteur-diamètre, densité et mortalité des semis) pour estimer des taux de croissance et de mortalité ;
• Explorer les limites et les potentiels de ces approches pour la modélisation de la dynamique forestière.

Aucun travail de terrain n’est prévu, mais une journée d’immersion sur les opérations de l’IFN sera organisée pour familiariser le/la stagiaire avec les méthodes employées.

Profil recherché

Ce stage s’adresse à un(e) étudiant(e) de niveau master ou ingénieur, passionné(e) par l’écologie forestière, la modélisation et l’analyse de données.

Compétences attendues :

• Solides connaissances en dynamique des populations ;
• Maîtrise des méthodes statistiques et de modélisation ;
• Bonne pratique du langage R (préféré) ou Python ;
• Des connaissances en écologie ou gestion forestière seront appréciées.

Conditions 

• Lieu : Laboratoire d’Inventaire Forestier, IGN, 14 rue Girardet, 54000 Nancy
• Durée : 6 mois (second semestre 2025-2026)
• Rémunération : selon la réglementation en vigueur (actuellement 4,35 €/h)

Candidature

Envoyer CV, lettre de motivation, classement au M1 et, si possible, nom d’au moins une personne
référence à theophile.moreal-de-brevans@ign.fr avant la fin octobre 2025. Des entretiens seront
réalisés courant novembre avec les candidat·es retenu·es.