postdoctorant-e en statistique de sondage

Le suivi de l'évolution de l'état des forêts est devenu un objectif central des Inventaires Forestiers Nationaux (IFN), dont la mission est de produire des estimations non biaisées des ressources forestières. Cependant, leur périodicité — généralement de cinq à dix ans, comme c'est le cas en France — limite leur réactivité, alors même que les changements liés à la croissance des peuplements, aux perturbations naturelles ou à l'activité humaine nécessitent un suivi à pas de temps plus court.

En effet, les inventaires répartissent leurs efforts sur plusieurs années, ce qui implique que les placettes ne sont remesurées qu'au terme du cycle d'inventaire, retardant ainsi la connaissance des évolutions forestières.

Pour dépasser cette contrainte, une solution consiste à créer un sous-échantillon de placettes remesurées chaque année, afin d'obtenir des estimations plus fréquentes et de tendre vers un suivi annuel. Une telle évolution permettrait de suivre de près des attributs dynamiques tels que la densité des peuplements, le volume sur pied, la biomasse ou les stocks de carbone. Elle renforcerait la capacité des systèmes de surveillance forestière à anticiper et documenter les perturbations, tout en favorisant une gestion plus réactive et durable des ressources.

Cette transition vers un système d'estimation en continu pose toutefois des défis méthodologiques majeurs : intégrer la dimension temporelle dans les plans de sondage, développer des estimateurs adaptés à des données régulièrement mises à jour et concilier fréquence accrue et précision des estimations. À terme, cette évolution ouvrirait la voie à de véritables systèmes de monitoring forestier en temps quasi réel, profitant non seulement à l'IFN français, mais aussi à l'ensemble des inventaires européens.

Répondre à ces défis méthodologiques nécessite de développer des solutions opérationnelles permettant aux IFN de produire des estimations à la fois précises et plus fréquentes de l'état et de la dynamique des forêts. Ces développements peuvent se décliner en trois objectifs principaux:

• Intégrer la dimension temporelle dans les plans de sondage afin de mieux représenter l'évolution continue des forêts ;
• Développer des estimateurs adaptés à des données issues de plusieurs phases de sondage, permettant de combiner des échantillons partiellement différents pour produire à la fois des estimations transversales (état à un instant donné) et longitudinales (évolution dans le temps) ;
• Maintenir la précision statistique des estimations tout en augmentant la fréquence des observations.

Le post-doctorant contribuera activement à la mise en œuvre de ces objectifs à travers les missions suivantes :

• Définir et évaluer des stratégies optimales de sous-échantillonnage annuel des placettes afin d'améliorer la réactivité et la précision des estimations ;
• Analyser l'impact de ces choix méthodologiques sur la précision et les coûts des inventaires, et proposer des ajustements permettant de maintenir l'efficacité globale du dispositif ;
• Développer, implémenter et tester des estimateurs combinant différents échantillons pour produire des estimations transversales et longitudinales cohérentes ;
• Valoriser les résultats scientifiques à travers la rédaction d'articles dans des revues à comité de lecture et la présentation des travaux lors de conférences nationales et internationales ;
• Assurer le transfert des méthodes développées vers la production opérationnelle, notamment sous la forme de scripts reproductibles ou de packages R destinés aux équipes de l'IFN et à la communauté scientifique.

Le candidat idéal doit posséder une solide expérience en échantillonnage, en inférence statistique ou en inventaire forestier quantitatif, de préférence avec une expérience des approches de simulation. La connaissance de R et une bonne maîtrise des grands ensembles de données environnementales ou forestières sont souhaitables.

Le/La candidat(e) devra allier de solides compétences méthodologiques à un intérêt pour la surveillance écologique appliquée, et être capable de faire le lien entre l'innovation statistique et la mise en œuvre opérationnelle dans le contexte des IFN.

L'IGN offre un cadre de recherche exceptionnel alliant une solide expertise interne en inventaire forestier, dans l'utilisation de méthodes statistiques avancées et en télédétection. Il utilise directement les données de l'Inventaire forestier national français, garantissant un accès immédiat à des données de haute qualité et un retour d'expérience opérationnel. La présence d'experts de premier plan et les collaborations existantes avec l'ENSAI et l'Université de Suceava créent un environnement stimulant où les avancées méthodologiques peuvent être directement testées et appliquées à l'échelle nationale.

Ce postdoctorat s'inscrit dans un environnement collaboratif et interdisciplinaire, impliquant conjointement l'IGN (Laboratoire d'inventaire forestier), l'ENSAI (IRMAR) et l'Université de Suceava. Les travaux s'appuient largement sur les données existantes de l'IFN et sur les simulations de jumeaux numériques développées pendant la thèse de Trinh Duong. Le projet promeut une gestion éco-responsable, encourageant les réunions à distance, les déplacements en train pour les conférences et la réduction des impressions.