Contexte et enjeux scientifiques :
L’orobanche rameuse (Phelipanche ramosa) est une plante parasite racinaire obligatoire qui présente
une large gamme de plantes hôtes mais qui a une préférence d’hôte marquée sur le colza d’hiver
(Brassica napus) dans l’ouest de la France. Depuis plusieurs années, elle cause des pertes de
rendements significatives et, par conséquence, un impact économique important. Cependant, sa
dynamique d’infestation au champ est très souvent très hétérogène et difficile à anticiper car les
déterminants du succès parasitaire, notamment les facteurs environnementaux, restent encore peu
compris.
Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet ANR OroFit, qui vise à identifier les principaux facteurs
biotiques et abiotiques déterminant la dynamique d’infestation de P. ramosa dans les parcelles de
colza de l’ouest de la France. L’hypothèse principale est que l’hétérogénéité spatiale et temporelle des
propriétés climatiques et pédologique influence directement la fitness de la plante parasite, son cycle
biologique et sa capacité à parasiter son hôte. Ce projet associe des approches de terrain et des
expérimentations contrôlées en laboratoire.
Objectif du stage :
Ce stage a pour objectif d’étudier l’impact de facteurs abiotiques tels que la physico-chimie du sol et
les conditions climatiques sur le développement de P.ramosa, en utilisant un jeu de données acquis
lors de la campagne de terrain 2025-2026 du projet OroFit (10 parcelles, 60 points d’échantillonnage
géoréférencés par parcelle et plus de 30 variables mesurées).
Le.a stagiaire mettra en évidence les paramètres ayant un impact sur le développement de la plante
parasite par l’utilisation d’analyses multivariées (types ACP, GLM, GLMm). Le.a stagiaire participera
également à l’acquisition des données de la campagne de terrain 2026-2027 du projet.
En fonction de ses compétences et centres d’intérêts le.a stagiaire pourra :
– Etudier les données acquises lors de la campagne de terrain 2026-2027 et les utiliser pour les
modèles
– Exploiter un jeu de données complémentaire portant sur l’hétérogénéité intraparcellaire de
l’infestation
Activités principales :
1. Analyse des données de la campagne de terrain (2025-2026) : Exploration du jeu de données
via :
a. Analyses exploratoires et multivariées visant à caractériser la variabilité générale des
données et à identifier les principaux gradients environnementaux associés aux
niveaux d’infestation de P. ramosa.
b. Etude des corrélations entre les indices d’infestation de P. ramosa et les paramètres
physico-chimiques du sol ainsi que les facteurs climatiques .
c. Construction de modèles linéaires généralisés mixtes pour identifier les facteurs
abiotiques déterminants, en considérant les effets fixes (paramètres physico-
chimiques du sol, facteurs climatiques, ect…) et les effets aléatoires (site, parcelle,
point d’échantillonnage, date d’observation, etc.).
d. (Si nécessaire) approches en random forest en complément afin d’identifier les
variables environnementales les plus importantes pour prédire les niveaux
d’infestation et, le cas échéant, de contribuer à la réduction du nombre de variables
explicatives retenues dans les modèles.
2. Missions de terrain (printemps, campagne 2026-2027) : Annotation des degrés d’infestation
de P. ramosa et collecte d’échantillons de sol
3. Valorisation des résultats : rédaction et restitution des résultats à l’équipe
Compétences et profil recherché :
– Etudiant.e en Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur en écologie, agronomie
et/ou biostatistiques
– Maîtrise de R indispensable et compétences de base en cartographie (QGIS) nécessaires
– Compétences en analyse statistique de données appliquées à l’écologie et/ou l’agronomie
– Compétences en pédologie
– Autonomie, rigueur et capacité à travailler sur le terrain
L’étudiant.e travaillera au laboratoire US2B, équipe Rhizoplante, et utilisera ses infrastructures. Il ou
elle sera encadré.e par You-lann Chevalier, doctorante, et Lucie Poulin, maître de conférences.
Pour candidater, merci d’envoyer CV, lettre de motivation et relevé de notes de M1 (ou équivalent)
avant le 11/10/2026 aux adresses suivantes : lucie.poulin@univ-nantes.fr et you-
lann.chevalier@etu.univ-nantes.fr
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