Localisation du poste : Muséum National d’Histoire Naturelle (MNHN), CESCO, UMR 7204, 75005 Paris
Prise de fonction : 01/09/2026 ou 01/10/2026
Durée du contrat : 26 mois
1. Description du projet
# Contexte opérationnel
Le développement exponentiel en cours de l’énergie éolienne terrestre génère de forts impacts écologiques, en particulier des collisions entre les pales et la faune volante qui engendrent de nombreuses mortalités s’additionnant aux causes naturelles de mortalité, et pouvant affecter l’état et la dynamique de population de ces espèces pour la plupart protégées. Pour réduire les mortalités impactant les chiroptères, une des solutions repose sur le bridage préventif, une mesure qui consiste à arrêter les éoliennes lorsque les conditions météorologiques sont très favorables à l’activité de ces animaux (vent faible et températures douces) et peu favorable à la production d’électricité (vent faible). La méthode de bridage préventif actuellement utilisée sur les parcs éoliens repose simplement sur deux seuils fixes : (i) un seuil de vent et (ii) un seuil de température, en dessous et au-dessus desquels, respectivement, la décision d’arrêter l’éolienne est prise car le risque de collision est jugé trop élevé. Si cette approche simpliste peut montrer une certaine efficacité, celle-ci est extrêmement variable et très perfectibles. Il existe donc un fort enjeu à optimiser cette approche, à la fois pour améliorer la protection des chiroptères mais aussi pour réduire la perte de production d’énergie associée aux arrêts de pales.
# Contexte théorique
Dans cette perspective, des approches plus élaborées ont commencées à être développées, reposant sur l’usage d’algorithmes qui prédisent le risque de collision à partir d’un nombre plus important de variables environnementales. Ces algorithmes fonctionnent en deux étapes : (1) lors d’une phase d’entraînement (ou apprentissage), ils analysent un ensemble de données connues pour apprendre les relations qui existent entre l’activité des chiroptères et différentes variables environnementales ; (2) dans la phase de prédiction, les algorithmes utilisent ce qu’ils ont appris pour prédire l’activité des chiroptères dans de nouvelles situations. Des analyses récentes montrent que ces algorithmes possèdent un potentiel d’efficacité nettement supérieur aux approches de bridage classiques basées sur les seuls seuils de vent et de température fixes. À ce jour, l’efficacité de ces algorithmes a été testée par des simulations de bridage sur des données empiriques, elle n’a en revanche pas été directement évaluée sur le terrain. De plus, ils peuvent être utilisés de différentes manières : soit en temps réel sur la base des conditions environnementales observées, soit de façon proactive en projetant dans le futur la prédiction. Ces deux approches possèdent des avantages et inconvénients, une approche temps réel impliquant par exemple plus de contraintes liées aux infrastructures permettant une communication entre l’algorithme et l’éolienne, tandis qu’un usage proactif sera plus simple à mettre en place mais a priori aussi moins efficace. La transposition sur le terrain d’un tel outil de gestion du fonctionnement des éoliennes sera donc fortement influencée par ce coût-bénéfice.
# Objectifs du projet
L’objectif principal du projet sera de transposer les algorithmes en outil de bridage transférable vers les acteurs de l’énergie, tant en termes de contenu, de façon de les utiliser, que de démonstration d’efficacité. Il s’agira en particulier :
• D’interfacer les algorithmes pour les rendre accessibles (pipeline R, R Shiny, logiciel, etc), en capitalisant sur les recherches menées jusqu’ici dans l’unité. Bien que certaines méthodes de transfert, tant au regard de la composition et l’usage des algorithmes, soient déjà pressenties sur la base de ces recherches récentes, des ajustements et développement seront encore possible selon les propositions de la personne recrutée qui aura une grande autonomie.
• La conception d’une phase de test terrain de l’outil en collaboration avec les acteurs. Il s’agira notamment de définir le type de sampling design le plus pertinent et faisable, selon les sites disponibles. Un bureau d’études en environnement coordonnera la recherche de sites et la récolte de données (suivis acoustiques en nacelle, suivi de mortalité au sol) a minima dans le grand-ouest de la France, la personne recrutée viendra donc orienter les choix d’échantillonnage par des éclairages scientifiques, en lien quotidien avec ce partenaire.
• L’analyse des données issues de l’échantillonnage terrain en réalisant des analyses statistiques d’efficacité (rapport entre la proportion de chauves-souris protégées par le plan de bridage et perte de production d’énergie générée), en confrontant l’algorithme utilisé avec les bridages classiques actuellement répandus.
• L’amélioration des algorithmes en synergie avec la phase de test, incluant (1) une synthèse de l’origine des disfonctionnements possibles de l’algorithme d’après les premiers retours de tests terrain, et (2) l’évaluation des changements dans l’algorithme qui améliorent son fonctionnement.
2. Missions
Il s’agira pour la personne recrutée de conduire en autonomie les objectifs mentionnés ci-dessus du projet EOLBAT financé par l’ADEME (APRED 2025), sous supervision des deux chercheurs responsables du projet. Elle assurera la communication avec le bureau d’études partenaire et les participants à la phase de test terrain, ceci afin d’ancrer l’outil sur les contraintes opérationnelle expérimentée par les parties prenantes et favoriser l’adoption de l’outil. La personne aura aussi à charge la réalisation des analyses statistiques et la manipulation de grands volumes de données, et devra restituer régulièrement ces résultats au comité de pilotage du projet, les communiquer dans des séminaires et colloques, et en fonction du profil retenu de les publier dans une ou des revues scientifiques internationales. Enfin, la personne devra également rédiger le(s) rapport(s) d’avancement et de fin de projet.
3. Attractivité du poste
La personne recrutée rejoindra le CESCO (UMR 7204 MNHN–SU–CNRS), un laboratoire de référence en écologie et conservation rassemblant près de 150 chercheur·ses, ingénieur·es et étudiant·es. Il·elle évoluera dans un environnement scientifique stimulant, dédié aux enjeux de transition écologique à travers des approches intégrant écologie, évolution et sciences sociales.
Le CESCO dispose d’une expertise reconnue sur les interactions entre biodiversité et énergies renouvelables, en particulier concernant les chiroptères et l’éolien. Le laboratoire s’appuie sur des groupes de recherche thématiques actifs, et fort des nombreux programmes de sciences participatives qu’il coordonne et valorise, possède des infrastructures et outils de pointe pour le traitement et l’analyse de données massives.
Le projet bénéficiera d’un réseau de collaborations établi avec de nombreux partenaires académiques et institutionnels, parmi lesquels l’Agence de la transition écologique (ADEME), l’Office français de la biodiversité (OFB), le laboratoire de recherche sur les Systèmes complexes de l’université du Luxembourg travaillant actuellement au développement d’outils similaires, ou encore le Centre d’écologie fonctionnelle et évolutive (CEFE), le bureau d’études Ouest Am’ impliqué dans le suivi terrain des parcs éoliens qui seront étudiés, ou encore différents acteurs de la filière énergie éolienne. Ces collaborations (non exhaustives), offrent un cadre propice au développement de recherches à fort impact scientifique et sociétal.
4. Compétences recherchées
Formation : > BAC +8 en écologie, biologie de la conservation
Expérience :
• Expérience en gestion de projet et animation de réseau appréciée
• Expérience en gestion de grandes bases de données hétérogènes appréciée
• Expérience en montage de protocoles standardisés de collecte de données empiriques
• Maitrise des outils statistiques et de modélisation (en particulier GLMM) indispensable
• Bonne maitrise du langage de codage sous R
• Expérience en publication scientifique souhaitée
• Capacités de communication (conférences, réunions d’avancement, etc)
• Maitrise de l’anglais (écrit et parlé)
Connaissances :
• Culture générale en bioacoustique, connaissances sur l’écologie et le comportement des chauves-souris, appréciés
• Connaissance ou curiosité sur les enjeux des impacts des énergies renouvelables sur la biodiversité
Savoir-être professionnel :
• Fortes aptitudes à travailler aussi bien en équipe qu’en autonomie, qualités relationnelles
• Capacités rédactionnelles (français et anglais)
• Rigueur scientifique
• Motivation pour les enjeux de conservation de la biodiversité
5. Conditions de travail
– Temps plein, contrat de droit public à durée déterminée.
– Horaire spécifique aux activités de recherche. (35h35 par semaine et 44 jours de congés annuels).
– Le/la candidat-e retenu-e sera basé-e au MNHN à la station marine de Concarneau (29), mais un ancrage sur Paris peut être discuté.
6. Contact et candidature
CV et LM à adresser à Kévin Barré (kevin.barre@mnhn.fr) et Christian Kerbiriou (christian.kerbiriou@mnhn.fr) au format Eolbat_NOM-prenom_LM/CV
Date limite de candidature « 31/07/2026 ».
7. Publications récentes de l’équipe de recherche en lien avec le poste
Ravache A., Huso M., Barré K., Normand B., Sotillo A., Besnard A., Kerbiriou C. (2026) Habitat and Site Age Drive Carcass Persistence at Wind Farms: Evidence from a Large-Scale Analysis. Journal of Environmental Management, 401: 128906. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2026.128906
Larnoy, G., Verniest, F., Kerbiriou, C., Le Viol, I., Lefebvre, P., Valet, N., Barré, K.*, Leroux, C.* (2026). Minimizing aviation lighting duration reduces bat attraction to wind turbines. Journal of Applied Ecology, 63: e70226. https://doi.org/10.1111/1365-2664.70226
Froidevaux J., Le Viol I., Barré K., Bas Y., Kerbiriou C. (2025) A modeling framework for biodiversity assessment in renewable energy development: A case study on European bats and wind turbines. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 211, 115323. https://doi.org/10.1016/j.rser.2024.115323
Sotillo A., Le Viol I., Barré K., Bas Y., Kerbiriou C. (2024) Context-dependent effects of wind turbines on bats in rural landscapes. Biological Conservation, 295: 110647. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2024.110647
Ravache A., Barré K., Normand B., Besnard A., Goislot C., Kerbiriou C. (2024) Monitoring carcass persistence in windfarms: recommendations for estimating mortality. Biological Conservation, 292, 110509. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2024.110509
Leroux, C., Le Viol, I., Valet, N., Kerbiriou, C., Barré, K. (2023) Disentangling mechanisms responsible for wind energy effects on European bats. Journal of Environmental Management, 346, 118987. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.118987
Barré, K., Froidevaux, J. S. P., Sotillo, A., Roemer, C., Kerbiriou, C. (2023) Drivers of bat activity at wind turbines advocate for mitigating bat exposure using multicriteria algorithm-based curtailment. Science of the Total Environment, 866, 161404. http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.161404
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