Contexte :Rejoignez une aventure qui a du sens Intégré(e) au sein de notre équipe d’innovation et en collaboration avec le laboratoire de recherche ANITI, tu participes à des travaux de recherche et le développement d'un outil innovant d'analyse du stress hydrique agricole.Ce projet vise à créer une plateforme centralisée permettant aux acteurs du secteur agricole (agriculteurs, coopératives, territoires) d'accéder à des analyses de stress hydrique basées sur l'agrégation de multiples sources de données satellitaires et météorologiques.Ce que vous allez faire si vous nous rejoignez :Votre tâche sera de développer un modèle d’intelligence artificielle capable de prédire l’indice de stress hydrique (Crop Water Stress Index) à partir d’images satellites.Pour cela, le stage se déroulera en 3 phases :Phase 1 : Collecte de données multi-sources et création d'un dataset multi-zones (France, Grèce, Espagne, Italie, Portugal)Phase 2 : Préparation et ingénierie des données Calcul de l'historique du CWSI (variable cible) Extraction d'indices spectraux comme variables prédictives pertinentes pour le forecasting du CWSIPhase 3 : Développement d'une architecture de prédiction deep learning et, optionnellement, interprétation des résultats pour définir des seuils de stress hydrique spécifiques à chaque type de culture En collaboration avec notre équipe et le laboratoire ANITI, tu t’appuieras sur nos différents experts afin de définir, prototyper et valider la création de ce modèle d’IA.Compétences requises :Environnement technique : Python, GitLab, Computer Vision, traitement d’images satellitaires, bibliothèques de data science (Pandas, NumPy, GeoPandas, Rasterio, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).