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Mesure et modélisation teneur en eau du sol – Application à des chênaies en cours de dépérissement

Publiée le 17/11/2025 07:37.

Référence : Stage M2 teneur en eau du sol forêt Troncais.

Stage, UMR PIAF, INRAE de Crouelle, 5 chemin de Beaulieu, 63000 Clermont-Ferrand.

Entreprise/Organisme :	INRAE UMR PIAF
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Informations générales L’UMR de Physique et Physiologie Intégratives de l’Arbre en environnement Fluctuant (PIAF) basé à Clermont-Ferrand (63) et associant INRAE et Université Clermont Auvergne, s’intéresse aux réponses des arbres aux facteurs physiques de l’environnement affectés par le bouleversement climatique (hydrique, thermique, mécanique) et déterminant leur acclimatation ou survie. Description de l’offre L’état général sanitaire des forêts se dégrade. Le dépérissement, voire la mortalité des arbres, deviennent une observation courante. La cause primaire de ces dépérissements est à chercher du côté des changements de climat que nous subissons, bien que des attaques parasitaires ne soient pas à écarter. Depuis la célèbre sécheresse de 1976, d’autres lui ont succédé, toujours plus fortes et rapprochées, laissant peu de répit aux arbres. Le manque d’eau est renforcé par des températures en constante augmentation qui accentuent la sécheresse atmosphérique et donc l’évapotranspiration des arbres. Dans ce contexte, il devient donc crucial d’avoir des outils fiables de mesures de la teneur en eau du sol, afin de mieux quantifier le réservoir en eau dont dispose les arbres, et donc les risques de rupture hydraulique en dessous d’une certaine quantité. Nous savons en effet qu’une des composantes majeures du dépérissement des forêts repose sur la disponibilité en eau du sol. Différentes techniques sont disponibles pour mesurer la teneur en eau du sol, depuis la pesée d’échantillons de sol prélevés in situ à des sondes plus ou moins sophistiquées (Time Domain Reflectometry, TDR, par exemple). Cependant ces mesures assez chronophages sont aussi très ponctuelles et limitées dans l’espace. Les méthodes géophysiques émergent en milieu forestier pour caractériser les propriétés du sol dans un espace plus grand et apprécier les variations spatio-temporelles en 3D. La tomographie de résistivité électrique (ERT) ou l’induction électromagnétique (EMI) permettent de mesurer la résistivité électrique du sol de façon non-destructive. Cette propriété est reliée, entre autres variables, à la teneur en eau du sol. Cependant la relation n’est pas immédiate et nécessite un étalonnage par d’autres mesures plus directes (TDR par exemple).
Date de début :	Flexible janvier à mars 2026
Durée du contrat :	~ 6 mois
Rémunération :	Gratification environ 600 €/mois
Secteur d'activité :	Physique du sol, Géophysique, Hydrologie, Ecologie
Description :	Le stage proposé vise à traiter et comparer diverses méthodes géophysiques et in-situ permettant d’estimer la teneur en eau du sol par des techniques directs (TDR) et indirectes (ERT, EMI) dans un réseau de placettes forestières installé en forêt tempérée de chêne (Tronçais, Allier). Ces placettes présentent diverses structures et densités d’arbres. Des capteurs autonomes suivent le microclimat (température, eau) et la croissance des arbres ainsi que leur état sanitaire. Dans ce cadre, le stage propose d’investiguer la pertinence de ces différentes techniques à quantifier et modéliser en 3D l’évolution de la teneur en eau du sol en fonction de la densité des arbres et du climat. Plusieurs années de données sont disponibles à cet effet qui seront complétées par des mesures directes durant le stage. Profil : - Stage de fin d’études d’Ingénieur ou Master II - Profil physicien(ne) du sol ou géophysicien(ne), notions en hydrologie et en écologie seraient un plus - Rigueur dans la démarche - Qualités relationnelles - Intérêt pour les mesures en extérieur (forêt) - Analyses statistiques et modélisation mathématique - Bonnes capacités en programmation (R, python)
En savoir plus :	No link OffreStage_Eau_Sol_Troncais.pdf
Contact :	philippe.balandier@inrae.fr

Développement de méthodes statistiques en causalité

Publiée le 13/11/2025 12:02.

Référence : Stage recherche en causalité.

Stage, Paris, 6ème arrondissement ou Lille, Cité scientifique.

Entreprise/Organisme :	Université Paris Cité ou Université de Lille
Niveau d'études :	Master
Sujet :	1) Causalité en présence d'une exposition multiple Dans les cours introductifs de causalité, le premier type d’effet causal à être présenté est en général l'``effet causal moyen'' (ATE) pour une exposition binaire A et une réponse continue Y. Dans ce cas, l'ATE est défini comme la différence entre les valeurs attendues de la réponse sous l’exposition et en absence de l’exposition : ATE = E[Y(1)] - E[Y(0)]. Pour certaines applications, il est intéressant de considérer l’effet d’une exposition vectorielle A dans un espace euclidien de dimension d. Dans ce contexte, le paramètre cible E[Y(a_1,…,a_d)] définit une fonction ``dose-réponse'' de R^d vers R. Pour identifier ce paramètre, on peut utiliser une approche basée sur les scores de propension multivariés. La difficultés consiste alors à estimer des fonctions de densités conditionnelles multivariées. Une méthode simple consiste à modéliser ces densités par régression linéaire multivariée (Fong 2018, Williams 2020). Nous souhaiterions explorer d’autres approches pour estimer ces densités multivariées conditionnelles à l’aide de méthodes non paramétriques ou paramétrique mais flexibles. Dans cette deuxième classe de méthodes, on trouve les approches basées sur des réseaux de neurones. Par exemple, Shi et al. (2019) décrivent une architecture pour l’estimation du score de propension pour une exposition réelle. Il serait intéressant d’étudier la généralisation à une exposition multivariée. Une autre piste intéressante est celle des flots génératifs (voir Papamakarios 2021). Le stage pourrait porter sur l’étude d’une, ou plusieurs de ces approches, avec une validation par simulations. Nous aurons aussi la possibilité d’appliquer ces méthodes à des données réelles issues d’une cohorte française pour étudier les effets d’un mélange de polluants organiques persistants sur un événement de santé. 2) Causalité en analyse de survie En analyse de survie causale, on s’intéresse à l'effet causal d’une exposition sur le temps avant un événement d’intérêt T en présence de données censurées. Le correspondant de l'ATE dans ce contexte est donné par la différence P(T(1)>t) - P(T(0)>t), ou son intégrale par rapport à t sur un intervalle limité. Les résultats d’identification de l’ATE sur données non-censurées peuvent s’étendre à ce cadre, en considérant des poids qui prennent en compte non seulement la probabilité conditionnelle du traitement mais aussi la fonction de survie conditionnelle de la censure (Cheng 2022). Cette approche donne un estimateur consistant si les modèles utilisés pour estimer les probabilités conditionnelles définissant les poids sont bien spécifiés. Des estimateurs doublement robustes qui sont consistants sous des hypothèses moins restrictives ont également été proposés (Rytgaard 2023). Ces estimateurs, appelés estimateurs ``d'apprentissage ciblé'' sont issus de la théorie de l’efficacité semi-paramétrique (voir par exemple le lien Github ``Introduction to modern causal inference'' de Schuler et van der Laan). La théorie mathématique sous-jacente à ces estimateurs est particulièrement riche et élégante mais demande un peu d’investissement. Le stage pourrait porter sur un travail bibliographique pour comprendre et présenter de façon accessible ces approches et, si possible, sur une validation par simulations. Il sera aussi possible d’appliquer les méthodes étudiées à des données de vie réelle pour étudier l’effet d’un traitement hormonal sur le cancer du sein.
Date de début :	A n'importe quel moment à partir du mois de février
Durée du contrat :	4 à 6 mois
Rémunération :	660 euros par mois
Secteur d'activité :	Statistique
Description :	1) Causalité en présence d'une exposition multiple Dans les cours introductifs de causalité, le premier type d’effet causal à être présenté est en général l'``effet causal moyen'' (ATE) pour une exposition binaire A et une réponse continue Y. Dans ce cas, l'ATE est défini comme la différence entre les valeurs attendues de la réponse sous l’exposition et en absence de l’exposition : ATE = E[Y(1)] - E[Y(0)]. Pour certaines applications, il est intéressant de considérer l’effet d’une exposition vectorielle A dans un espace euclidien de dimension d. Dans ce contexte, le paramètre cible E[Y(a_1,…,a_d)] définit une fonction ``dose-réponse'' de R^d vers R. Pour identifier ce paramètre, on peut utiliser une approche basée sur les scores de propension multivariés. La difficultés consiste alors à estimer des fonctions de densités conditionnelles multivariées. Une méthode simple consiste à modéliser ces densités par régression linéaire multivariée (Fong 2018, Williams 2020). Nous souhaiterions explorer d’autres approches pour estimer ces densités multivariées conditionnelles à l’aide de méthodes non paramétriques ou paramétrique mais flexibles. Dans cette deuxième classe de méthodes, on trouve les approches basées sur des réseaux de neurones. Par exemple, Shi et al. (2019) décrivent une architecture pour l’estimation du score de propension pour une exposition réelle. Il serait intéressant d’étudier la généralisation à une exposition multivariée. Une autre piste intéressante est celle des flots génératifs (voir Papamakarios 2021). Le stage pourrait porter sur l’étude d’une, ou plusieurs de ces approches, avec une validation par simulations. Nous aurons aussi la possibilité d’appliquer ces méthodes à des données réelles issues d’une cohorte française pour étudier les effets d’un mélange de polluants organiques persistants sur un événement de santé. 2) Causalité en analyse de survie En analyse de survie causale, on s’intéresse à l'effet causal d’une exposition sur le temps avant un événement d’intérêt T en présence de données censurées. Le correspondant de l'ATE dans ce contexte est donné par la différence P(T(1)>t) - P(T(0)>t), ou son intégrale par rapport à t sur un intervalle limité. Les résultats d’identification de l’ATE sur données non-censurées peuvent s’étendre à ce cadre, en considérant des poids qui prennent en compte non seulement la probabilité conditionnelle du traitement mais aussi la fonction de survie conditionnelle de la censure (Cheng 2022). Cette approche donne un estimateur consistant si les modèles utilisés pour estimer les probabilités conditionnelles définissant les poids sont bien spécifiés. Des estimateurs doublement robustes qui sont consistants sous des hypothèses moins restrictives ont également été proposés (Rytgaard 2023). Ces estimateurs, appelés estimateurs ``d'apprentissage ciblé'' sont issus de la théorie de l’efficacité semi-paramétrique (voir par exemple le lien Github ``Introduction to modern causal inference'' de Schuler et van der Laan). La théorie mathématique sous-jacente à ces estimateurs est particulièrement riche et élégante mais demande un peu d’investissement. Le stage pourrait porter sur un travail bibliographique pour comprendre et présenter de façon accessible ces approches et, si possible, sur une validation par simulations. Il sera aussi possible d’appliquer les méthodes étudiées à des données de vie réelle pour étudier l’effet d’un traitement hormonal sur le cancer du sein.
En savoir plus :	https://obouaziz.github.io/supervision.html Stage_Causalite.pdf
Contact :	olivier.bou-aziz@univ-lille.fr

Modélisation de la décroissance des anticorps anti-HLA chez les patients hyperimmunisés

Publiée le 10/11/2025 16:41.

Référence : Modelisation_Decroissance_antiHLA.

Stage, Grenoble.

Entreprise/Organisme :	Université-Grenoble-Alpes, laboratoire TIMC
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Modélisation de la décroissance des anticorps anti-HLA chez les patients hyperimmunisés suivis en protocole de désimmunisation
Date de début :	février - mars 2026
Durée du contrat :	5-6 mois
Rémunération :	environ 630 Euros nets/mois
Secteur d'activité :	biostatistiques
Description :	L’insuffisance rénale chronique constitue un enjeu majeur de santé publique. En France, plusieurs dizaines de milliers de patients dépendent d’un traitement de suppléance rénale, par dialyse ou transplantation. Cependant, certains patients dits hyperimmunisés présentent un taux de greffons incompatibles (TGI) supérieur à 80%, rendant l’accès à la greffe extrêmement difficile. Le CHU Grenoble-Alpes propose, pour ces patients, un protocole de désimmunisation par immunoabsorption (IA) visant à réduire la quantité d’anticorps anti-HLA circulants et ainsi abaisser le TGI. La compréhension et la modélisation de la dynamique de décroissance des anticorps anti-HLA (classes I et II) au cours de ces séances sont essentielles pour optimiser les protocoles et anticiper le moment où un patient devient éligible à la greffe. L'objectif principal est de décrire et modéliser la décroissance des anticorps anti-HLA au cours des protocoles d’immunoabsorption.
En savoir plus :	No link StageMaster2_Modelisation.pdf
Contact :	caroline.bazzoli@univ-grenoble-alpes.fr

Classification supervisée de données spatio-temporelles avec application aux capteurs tactiles

Publiée le 03/11/2025 10:01.

Référence : Stage M2 SmartSkin.

Stage, 2 rue Conté, 75003 Paris.

Entreprise/Organisme :	Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM) - Laboratoire Cédric
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Les capteurs visent à reproduire les capacités sensorielles de la peau humaine afin de détecter simultanément la pression, la température, la texture et d’autres propriétés des objets en contact. Ce stage s'inscrit dans le cadre du projet exploratoire SmartSkin dédié au développement de capteurs tactiles artificiels. Ce domaine de recherche, en plein essor, présente de nombreuses applications en robotique, en interaction homme-machine et en médecine. Un prototype fonctionnel a été développé en s'appuyant sur une technique appelée tomographie par impédance électrique. Celui-ci est en mesure de collecter des données de nature variée, telles que des signaux périodiques ou la pression exercée par un objet et cherche à reconnaître le type de matériau en contact (par exemple : main humaine, métal, fruit, etc.). D'un point de vue statistique, la modélisation des données issues de ces capteurs constitue un problème de classification supervisée qui revêt plusieurs défis méthodologiques liés à la nature des données. D'une part, les signaux mesurés sont de nature fonctionnelle (signaux périodiques). D'autre part, les données présentent une composante spatiale, liée à la position du contact sur la surface du capteur. De plus, une autre difficulté réside dans le fait que les signaux sont collectés à différentes fréquences et à des instants non synchrones. Dans ce contexte, l'objectif est de développer une méthodologie de classification supervisée capable de prendre en compte ces différents aspects de complexité.
Date de début :	Entre janvier et avril 2026
Durée du contrat :	5 à 6 mois
Rémunération :	Gratification de stage
Description :	Les capteurs visent à reproduire les capacités sensorielles de la peau humaine afin de détecter simultanément la pression, la température, la texture et d’autres propriétés des objets en contact. Ce stage s'inscrit dans le cadre du projet exploratoire SmartSkin dédié au développement de capteurs tactiles artificiels. Ce domaine de recherche, en plein essor, présente de nombreuses applications en robotique, en interaction homme-machine et en médecine. Un prototype fonctionnel a été développé en s'appuyant sur une technique appelée tomographie par impédance électrique. Celui-ci est en mesure de collecter des données de nature variée, telles que des signaux périodiques ou la pression exercée par un objet et cherche à reconnaître le type de matériau en contact (par exemple : main humaine, métal, fruit, etc.). D'un point de vue statistique, la modélisation des données issues de ces capteurs constitue un problème de classification supervisée qui revêt plusieurs défis méthodologiques liés à la nature des données. D'une part, les signaux mesurés sont de nature fonctionnelle (signaux périodiques). D'autre part, les données présentent une composante spatiale, liée à la position du contact sur la surface du capteur. De plus, une autre difficulté réside dans le fait que les signaux sont collectés à différentes fréquences et à des instants non synchrones. Dans ce contexte, l'objectif est de développer une méthodologie de classification supervisée capable de prendre en compte ces différents aspects de complexité.
En savoir plus :	https://cnam-my.sharepoint.com/:b:/g/personal/feriel_bouhadjera_lecnam_net/EXybYeem38dKlYviiFE-EIABy Sujet_Stage_M2_Stat_SmartSkin.pdf
Contact :	feriel.bouhadjera@lecnam.net

Apprentissage frugal de modèles génératifs multimodaux en contexte industriel

Publiée le 31/10/2025 08:53.

Référence : Offre de thèse en Science des Données et IA à l'IRT SystemX — UPSaclay.

CDD, Palaiseau.

Entreprise/Organisme :	IRT SystemX — Université Paris-Saclay
Niveau d'études :	Master
Sujet :	L'IRT SystemX propose une thèse sur l’apprentissage frugal de modèles génératifs multimodaux en contexte industriel. La thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet collaboratif sur l'IA Générative pour l'Industrie, mené en partenariat avec notamment Air Liquide et Michelin, et son volet applicatif vise à adresser des cas d'usage industriels liés à la gestion de connaissances techniques en ingénierie de systèmes complexes. Le poste est basé à Palaiseau et la thèse sera inscrite à l'école doctorale STIC de l'Université Paris-Saclay. La thèse est financée pour une durée de 36 mois, avec une rémunération de 2784 € brut/mois, pour un démarrage souhaité début 2026. N'hésitez pas à partager autour de vous et à me contacter pour toute question.
Date de début :	01 janvier 2026 (flexible)
Durée du contrat :	36 mois
Rémunération :	2784€ brut/mois
Secteur d'activité :	Recherche
Description :	Le poste est basé à Palaiseau
En savoir plus :	https://www.irt-systemx.fr/recrutement/ Offre-de-These-IRTSystemX-DIT-2-2026-IAG1.pdf
Contact :	faicel.chamroukhi@irt-systemx.fr

Détection d’anomalies (temps-fréquences) dans les signaux photovoltaïques

Publiée le 28/10/2025 09:33.

Référence : PV-FIT.

Stage, Perpignan.

Entreprise/Organisme :	Université de Perpignan-CNRS
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Détection d’anomalies dans les signaux photovoltaïques
Date de début :	Février ou Mars 2026
Durée du contrat :	6 mois
Rémunération :	Selon la tarification en vigueur (environ 600 euros/mois)
Secteur d'activité :	Académique
Description :	L’objectif principal de ce stage est d’étudier des approches frugales pour la détection d’anomalies, en exploitant exclusivement les données déjà disponibles dans les onduleurs photovoltaïques – typiquement la tension, le courant et la puissance au cours du temps.
En savoir plus :	https://www.univ-perp.fr/ Stage-LAMPS-PROMES.pdf
Contact :	issam-ali.moindjie@univ-perp.fr

Modélisation spatiale et temporelle de l’abondance des tiques

Publiée le 15/10/2025 17:01.

Stage, Champs-sur-Marne.

Entreprise/Organisme :	Université Gustave Eiffel - Laboratoires LISIS et LAMA
Niveau d'études :	Master
Date de début :	Entre février et avril 2026
Durée du contrat :	6 mois
Rémunération :	Gratification de stage
Secteur d'activité :	Statistiques appliquées à l'écologie
Description :	Contexte de l’étude Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet interdisciplinaire SOTIQUE (2024-2025), dont l’objectif est de modéliser de manière fine le risque de piqûre de tique en milieu périurbain. Cette modélisation repose sur l’abondance des tiques, les caractéristiques spatiales du territoire, ainsi que les usages des riverain.es. Le projet est porté par un consortium de chercheur.es issu.es de différentes disciplines, en partenariat avec le gestionnaire public de Marne & Gondoire (77). Il prend place dans un contexte de changement climatique, qui influence la dynamique des maladies vectorielles à travers l’évolution de la distribution spatiale des hôtes, des vecteurs et des écosystèmes (Aenishaenslin et al., 2017). Au printemps 2024 et 2025, des campagnes d’échantillonnage de tiques ont été menées sur trois sites de Marne & Gondoire (les parcs de Rentilly et des Cèdres, ainsi que l’étang de la Loy). En parallèle, une étude géomatique a permis de cartographier le territoire et d’analyser les flux de fréquentation, tandis qu’une enquête sociologique a été menée sur les connaissances et les pratiques des usagers de ces espaces. Des analyses biologiques sont également en cours pour détecter la présence de pathogènes dans les tiques prélevées. L’objectif du stage est de proposer une amélioration des protocoles d’échantillonnage afin de mieux estimer l’abondance des tiques. La littérature actuelle présente deux limites majeures : d’une part un manque de formalisme mathématique pour analyser les méthodes d’échantillonnage existantes, ce qui d’autre part empêche d’en proposer des améliorations rigoureuses. Dans ce contexte, nous proposons de développer un cadre d’analyse basé sur la théorie des processus ponctuels (Baddeley, 2007), en particulier à travers la modélisation de l’abondance des tiques par des processus de Neyman–Scott (ou processus de cluster). Attendus du stage Le travail de stage s’articulera autour de deux axes, modulables en fonction des compétences et des intérêts de la personne recrutée : • i) Développer un modèle statistique adapté à l’étude des méthodes d’échantillonnage existantes, ainsi que des outils d’inférence associés. L’étude théorique et/ou empirique de ces modèles devra garantir leur solidité mathématique ainsi que leur interprétabilité, condition essentielle pour une application concrète. • ii) Modéliser les données collectées en 2024 et 2025 grâce aux méthodes proposées, afin d’établir une cartographie de l’abondance des tiques. Cette modélisation prendra en compte les caractéristiques météorologiques et géographiques du territoire. Des échanges réguliers avec les autres volets du projet (géomatique, sociologie, biologie) sont attendus afin de favoriser une approche intégrée et collaborative.
En savoir plus :	https://hal.inrae.fr/hal-04790332v1 offre-de-stage-M2-LISIS---LAMA_2025.pdf
Contact :	felix.cheysson@univ-eiffel.fr

Stage de M2: Suivi de la dynamique de teneur en eau dans un sol forestier par géophysique

Publiée le 13/10/2025 15:59.

Stage, Laboratoire METIS - Campus Pierre et Marie Curie - 4 place Jussieu, Paris.

Entreprise/Organisme :	Sorbonne Université
Niveau d'études :	Master
Date de début :	De début février à début mars 2026
Durée du contrat :	5-6 mois
Rémunération :	669.9 euros / mois
Secteur d'activité :	Recherche publique
Description :	Le stage de Master 2 proposé porte sur la géophysique appliquée au suivi de l'état hydrique des sols forestiers. Ce stage s'adresse à des étudiant.e.s de niveau Master 2 ou équivalent dans le domaine des géosciences, de l'écophysiologie ou de la pédologie. Il inclus plusieurs composantes: * Campagnes de mesure de terrain de tomographie de résistivité électrique (ERT) et de cartographie de conductivité électrique apparente par induction électromagnétique (EMI) * Filtrage et inversion des données ERT et EMI * Etablissement de relations pétrophysiques résistivité-teneur en eau en laboratoire * Evaluation de la dynamique de teneur en eau des sols forestiers par combinaison des résultats d'imagerie géophysique et des relations pétrophysiques. Le stage s'appuiera sur un jeu de données déjà acquis et il s'effectuera dans le cadre du projet ANR Taw-Tree. La/le stagiaire bénéficiera de nombreuses interactions avec des spécialistes de la géophysique environnementale, de l'écophysiologie et de la pédologie.
En savoir plus :	https://www.metis.upmc.fr/fr Offre_stage_M2_2026_Geophysique_Forestiere.pdf
Contact :	quentin.chaffaut@sorbonne-universite.fr

Evaluation of a Bayesian Meta-model of tumour kinetics and survival

Publiée le 22/09/2025 18:57.

Référence : Master2 Internship - INSERM UMR1137 IAME - Bichat Hospital (Paris).

Stage, 16 rue Henri Huchard 75018 Paris.

Entreprise/Organisme :	INSERM UMR 1137 IAME
Niveau d'études :	Master
Date de début :	January - April 2026
Durée du contrat :	6 months
Description :	Tumour Growth Inhibitor-Overall Survival (TGI-OS) joint models are used to precisely characterize the association between tumour kinetics during treatment and risk of death in cancer patients. Previous results suggest a good ability of joint modelling to predict outcome of a new trial by combining information of i) historical data in a similar population (e.g. phase 2 trial to predict phase 3), and ii) early tumour follow-up from the ongoing trial. Additional work needs to be done to assess its ability to predict the outcome of a new trial in different populations (e.g. new combination of treatment, primary tumour location or different disease severity). This first requires quantifying the impact of different sources of between-studies variability in tumour growth, treatment effect and association with risk of death. Recently, our team has worked on developing a Bayesian TGI-OS meta-model, incorporating three levels of variability, namely i) lesion ii) patient and iii) study levels. This hierarchical model structure combined with nonlinear description of tumour kinetics induces challenging inference that needs to be empirically validated. In this internship, you will conduct a simulation study to validate the ability of HMC-NUTS algorithm (Stan software) to accurately estimate the various parameters of the Bayesian TGI-OS meta-model, under different scenarios. You will join team MOCLID (MOCLID \| IAME - UMR 1137 IAME INSERM) based in the school of medicine of Bichat hospital (Paris 75018). Supervision: Assil Merlaud, Dr Marion Kerioui, Dr Julie Bertrand (MOCLID \| IAME)
En savoir plus :	https://www.iame-research.center/ 250922_internship_final.pdf
Contact :	marion.kerioui@mrc-bsu.cam.ac.uk

Poste de Professeur, Risques systémiques globaux et soutenabilité socio-environnementale

Publiée le 15/09/2025 09:37.

CDI, Grenoble.

Entreprise/Organisme :	Université Grenoble Alpes
Niveau d'études :	Doctorat
Date de début :	Rentrée universitaire 2026/27
Description :	Poste de Professeur en 2026, profil “Modélisation pour l’analyse des risques systémiques globaux et de la soutenabilité socio-environnementale” [intitulé provisoire], à l’Université Grenoble Alpes, au Laboratoire Jean Kuntzmann. L'équipe STEEP (Grenoble, Inria + LJK, https://team.inria.fr/steep/fr/) est l'équipe d’accueil pressentie. Si ce poste et la perspective de travailler dans notre équipe vous intéressent ou si vous souhaitez plus d’informations, nous vous invitons à prendre dès maintenant contact avec nous (peter.sturm@inria.fr). Et bien sûr, n’hésitez pas à diffuser et à faire circuler cette information dans vos réseaux, et à la transférer à toute personne susceptible d’être intéressée.
En savoir plus :	team.inria.fr/steep/francais-poste-de-professeur-modelisation-pour-lanalyse-des-rsg-et-des-ast
Contact :	peter.sturm@inria.fr

Stage M2 Maternal tobacco smoking and psychosocial stress in pregnancy and child respiratory health

Publiée le 10/09/2025 08:46.

Référence : StageM2 Impulsion Exposome Stress.

Stage, 38700 La Tronche (Grenoble).

Entreprise/Organisme :	INSERM
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Interactions between maternal tobacco smoking and psychosocial stress during pregnancy and child respiratory health: data analysis of the ELFE cohort study
Date de début :	01/01/2026
Durée du contrat :	6 months
Secteur d'activité :	Recherche
Description :	Background Prenatal exposure to maternal smoking is a major determinant of child respiratory health. Increasing evidence indicates that maternal psychosocial stress during pregnancy also impacts child respiratory health [1-5]. As these exposures may affect similar biological pathways, they potentially have synergistic effects. However, studies investigating the interaction between maternal smoking and psychosocial stress during pregnancy on child respiratory health are lacking. In a recent (unpublished yet) study conducted in a large project (Exposome Impulsion Project ; https://exposomeinserm.fr), we assessed the effects of the interactions of maternal tobacco smoking and psychosocial stress during pregnancy on the development of child wheezing and asthma in 13,510 mother-child pairs from the ELFE cohort (Etude française longitudinale depuis l’enfance) [6; https://www.elfe-france.fr] by using survival Cox models. Preliminary results support a complex moderating role of cumulative prenatal maternal psychosocial stress in the relationship between maternal smoking and child respiratory health. Aims of the internship To further explore these associations, we propose to investigate biological markers - maternal hair cortisol measured at child birth and cord blood cytokines - measured in subsamples of respectively 834 and 1019 ELFE mothers. Maternal cortisol has been shown to be a good proxy for chronic maternal stress [7]. Inflammation, assessed by cord blood inflammatory biomarkers (IL-6, IL-8, IL-1b…), is suspected to be an underlying mechanism of the association between maternal psychosocial stress and smoking and child respiratory health [1]. The aims of this internship are to: 1/ Estimate the associations between the psychosocial stress indicators we developed based on the questionnaire data and levels of maternal hair cortisol 2/ Study the effect of the interaction between maternal hair cortisol and tobacco smoking during pregnancy on child respiratory health using Cox regression models 3/ Estimate the associations of maternal psychosocial stress and maternal tobacco smoking with cord blood cytokines levels. All data are already available. The results will be interpreted jointly with results from experimental models (animal studies) that are performed in parallel. References [1] Al‐Hussainy, A., & Mohammed, R. (2021). Consequences of maternal psychological stress during pregnancy for the risk of asthma in the offspring. Scandinavian Journal of Immunology, 93(1), e12919. [2] Adgent, M. A., Buth, E., Noroña-Zhou, A., Szpiro, A. A., Loftus, C. T., Moore, P. E., ... & Carroll, K. N. (2024). Maternal stressful life events during pregnancy and childhood asthma and wheeze. Annals of Allergy, Asthma & Immunology, 132(5), 594-601. [3] Brew, B. K., Gong, T., Ohlin, E., Hedman, A. M., Larsson, H., Curman, P., ... & Almqvist, C. (2024). Maternal mental health disorders and offspring asthma and allergic diseases: The role of child mental health. Pediatric Allergy and Immunology, 35(2), e14085. [4] Magnus, M. C., Wright, R. J., Røysamb, E., Parr, C. L., Karlstad, Ø., Page, C. M., ... & Nystad, W. (2018). Association of maternal psychosocial stress with increased risk of asthma development in offspring. American journal of epidemiology, 187(6), 1199-1209. [5] Ramsey, N. B., Chiu, Y. H. M., Hsu, H. H. L., Bosquet Enlow, M., Coull, B. A., Wright, R. J., & Carroll, K. N. (2024). Cumulative maternal lifetime stress & child asthma: effect modification by BMI. Stress, 27(1), 2435262. [6] Charles, M. A., Thierry, X., Lanoe, J. L., Bois, C., Dufourg, M. N., Popa, R., ... & Geay, B. (2020). Cohort profile: the French national cohort of children (ELFE): birth to 5 years. International journal of epidemiology, 49(2), 368-369j. [7] Kim, M. Y., Kim, G. U., & Son, H. K. (2020). Hair cortisol concentrations as a biological marker of maternal prenatal stress: a systematic review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(11), 4002.
En savoir plus :	https://exposomeinserm.fr/ Impulsion_Exposome_Internship2026_01092025_vf.pdf
Contact :	aurelie.nakamura@univ-grenoble-alpes.fr

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