# Gestion prévisionnelle de l'emploi et des compétences à l'Inra

Laurent Bruckler, Olivier Philipe, Thierry Boujard, Cecile

Tournu-Sammartino, Emeline Guibout, Marion Sache

► To cite this version:

Laurent Bruckler, Olivier Philipe, Thierry Boujard, Cecile Tournu-Sammartino, Emeline Guibout, et al. Gestion prévisionnelle de l'emploi et des compétences à l'Inra. 2015, 76 p. + annexes. hal-01603483

HAL Id: hal-01603483

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Submitted on 5 Jun 2020

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GESTION
PRÉVISIONNELLE
DES EMPLOIS ET
DES COMPÉTENCES
À L'INRA

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INRA
SCIENCE & IMPACT

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Laurent Bruckler

Centre de Montpellier

Olivier Philipe

DRH

Thierry Boujard

DRH

Cécile Tournu

FPN - DRH

Emeline Bouchet

DRH

Marion Sache

DRH
# Sommaire

<table><tr><td>AVANT - PROPOS</td><td>4</td></tr><tr><td>RESUME</td><td>6</td></tr></table>

<table><tr><td>INTRODUCTION : LA GESTION PREVISIONNELLE DES EMPLOIS ET COMPETENCES APPLIQUEE A LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE</td><td>12</td></tr></table>

<table><tr><td>MATERIELS ET METHODES : MODE DE CONSTRUCTION DE LA BASE DE DONNEES</td><td>16</td></tr><tr><td>CAS DES CHERCHEURS</td><td>17</td></tr><tr><td>CAS DES INGENIEURS</td><td>18</td></tr><tr><td>CAS DES ASSISTANTS INGENIEURS, LES TECHNICIENS ET LES ADJOINTS TECHNIQUES (AI-B-C)</td><td>18</td></tr><tr><td>CAS DES CONTRACTUELS</td><td>18</td></tr><tr><td>GRANDS CHAMPS THEMATIQUES, UNE ANALYSE AU REGARD DES FINALITES DE L'ETABLISSEMENT</td><td>18</td></tr></table>

<table><tr><td>PREMIERE PARTIE : EVOLUTIONS ANNONCEES, AMBITIONS ET PERSPECTIVES DE L'ETABLISSEMENT</td><td>20</td></tr><tr><td>EVOLUTION DU CONTEXTE GLOBAL</td><td>20</td></tr><tr><td>EVOLUTION DES MISSIONS ET DES ORIENTATIONS SCIENTIFIQUES</td><td>21</td></tr><tr><td>EVOLUTION DES ORGANISATIONS</td><td>23</td></tr><tr><td>EVOLUTION DU MANAGEMENT ET DE L'ANIMATION</td><td>24</td></tr><tr><td>EVOLUTION DES COMPETENCES</td><td>25</td></tr></table>

<table><tr><td>DEUXIEME PARTIE : IDENTIFICATION DES RESSOURCES, ANALYSE DE L'EXISTANT ET EVOLUTIONS DYNAMIQUES</td><td>28</td></tr><tr><td>LES POPULATIONS ETUDIEES ET LEURS FLUX GLOBAUX</td><td>28</td></tr><tr><td>ANALYSE DE LA POPULATION DES CHERCHEURS</td><td>29</td></tr><tr><td>Structure generale des disciplines</td><td>29</td></tr><tr><td>La structure demographique</td><td>32</td></tr><tr><td>Les evolutions dynamiques</td><td>34</td></tr><tr><td>Les taux de féminisation</td><td>37</td></tr><tr><td>La repartition territoriale des disciplines</td><td>38</td></tr><tr><td>La repartition par departements</td><td>39</td></tr><tr><td>ANALYSE DE LA POPULATION DES INGENIEURS</td><td>40</td></tr><tr><td>Les métiers des ingénieurs et leurs effectifs</td><td>40</td></tr><tr><td>La démographie et ses evolutions</td><td>41</td></tr><tr><td>Taux de féminisation : situation actuelle et évolution</td><td>48</td></tr><tr><td>La répartition territoriale des ingénieurs</td><td>49</td></tr><tr><td>La répartition par departements</td><td>49</td></tr><tr><td>ANALYSE DE LA POPULATION DES ASSISTANTS INGENIEURS, TECHNICIENS, ET ADJOINTS TECHNIQUES (AI-B-C)</td><td>50</td></tr><tr><td>Présentation des métiers et leurs effectifs</td><td>50</td></tr><tr><td>Structure d'age par regroupements métiers et renouvellement des effectifs</td><td>51</td></tr><tr><td>Taux de féminisation : situation actuelle et évolution</td><td>53</td></tr><tr><td>Une vision par centre</td><td>53</td></tr><tr><td>Une vision par departement</td><td>54</td></tr><tr><td>UNE ANALYSE DE LA POPULATION CONTRACTUELLE DES UNITE'S DE RECHERCHE ET EXPERIMENTALES</td><td>55</td></tr><tr><td>Caractérisation de la population contractuelle</td><td>55</td></tr><tr><td>Répartition par discipline</td><td>56</td></tr><tr><td>UNE ANALYSE CROISEE DES RESSOURCES A L'ECHELLE DE L'ETABLISSEMENT</td><td>58</td></tr><tr><td>Structure des ressources à l'échelle des centres</td><td>58</td></tr><tr><td>Structure des ressources à l'échelle des départements</td><td>58</td></tr><tr><td>L'évolution globale des compétences à l'échelle de l'établissement et de son histoire</td><td>59</td></tr><tr><td>Compétences nominales et compétences réelles</td><td>59</td></tr><tr><td>UNE ANALYSE CROISEE DES RESSOURCES A L'ECHELLE DES GRANDS CHAMPS THEMATIQUES</td><td>60</td></tr><tr><td>Un premier panorama des 8 grands champs thématiques</td><td>60</td></tr><tr><td>Correspondance entre grands champs thématiques et disciplines des chercheurs</td><td>61</td></tr><tr><td>Correspondance entre grands champs thématiques et métiers des ingénieurs</td><td>62</td></tr><tr><td>Correspondance entre grands champs thématiques et centres</td><td>63</td></tr><tr><td>Correspondances entre grands champs thématiques et départements</td><td>63</td></tr></table>

<table><tr><td>TROISIEME PARTIE : AJUSTEMENT DES RESSOURCES AUX AMBITIONS</td><td>66</td></tr><tr><td>EN PREAMBULE, QUELQUES ELEMENTS MAJEURS A RETENIR DE L'ANALYSE DE L'EXISTANT</td><td>66</td></tr><tr><td>LES « METIERS DU FUTUR »</td><td>67</td></tr><tr><td>GESTION PREVISIONNELLE DES COMPETENCES ET POSITIONNEMENT SCIENTIFIQUE DE L'ETABLISSEMENT</td><td>68</td></tr><tr><td>LA FAÇON DE FAIRE LA SCIENCE</td><td>71</td></tr><tr><td>L'ORGANISATION DU DISPOSITIF</td><td>72</td></tr><tr><td>GESTION DES RESSOURCES HUMAINES</td><td>73</td></tr></table>

<table><tr><td>CONCLUSION</td><td>76</td></tr><tr><td>Y-A-T-IL UNE GESTION PREVISIONNELLE DES COMPETENCES A L'INRA AU NIVEAU DE L'ETABLISSEMENT?</td><td>76</td></tr><tr><td>FAUT-IL UNE GESTION PREVISIONNELLE DES COMPETENCES A L'INRA AU NIVEAU DE L'ETABLISSEMENT?</td><td>76</td></tr></table>
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# Avant – propos
à l’attention des directrices
et directeurs d’unité

Cette étude est née de la volonté de construire une description globale — à l'échelle de l'institut et de ses grandes composantes, les départements et les centres — et partagée des compétences scientifiques personnels titulaires — chercheurs, des ingénieurs et des techniciens — affectés dans les départements de recherche, puis de confronter cet état des lieux et les tendances démographiques naturelles à nos ambitions scientifiques.

Pour un institut de recherche comme l'INRA, l'enjeu est, autant que possible, d'anticiper, de maîtriser et d'orienter l'évolution de ses compétences en accord avec ses missions et ses objectifs scientifiques. A cet égard, les recrutements de personnel titulaire constituent certes une source de renouvellement, essentielle et à préserver, mais cette source est trop restreinte pour répondre, à elle seule et dans un contexte budgétaire exigeant, aux évolutions souhaitées ou nécessaires. Il est aussi indispensable de renforcer la mobilisation de solutions internes, faisant appel à la mobilité ou appuyées sur des actions d'animation scientifique et de formation pensées dans leurs dimensions collectives aussi bien qu'individuelles. Il est aussi important de considérer les compétences, fonctions et métiers exercés par les personnels contractuels dont le nombre a de fait augmenté depuis le début des années 2000.

Cette étude a, par essence, une ambition essentiellement stratégique. Au niveau de l'institut, elle vise aussi à éclairer deux types de décisions concrètes : les choix de recrutement qui relèvent des arbitrages de la direction générale et des départements dans le cadre de la mise en œuvre des orientations de l'institut et des schémas stratégiques de département ; l'organisation de différentes procédures relatives aux ressources humaines (la mobilité, la formation, la gestion des personnels non titulaires).

Cette analyse de nos compétences actuelles et futures représente également un enjeu pour les agents eux-mêmes. Chacune et chacun d'entre eux doit en effet pouvoir se situer

dans le paysage d'ensemble et disposer d'une perspective des évolutions possibles, probables ou attendues ; chaque agent doit pouvoir s'orienter en construisant progressivement une trajectoire professionnelle, en sachant à quel interlocuteur s'adresser au sein de son unité, de son centre ou de son département. Une telle démarche doit ainsi contribuer à mieux faire correspondre la mise en œuvre de notre stratégie scientifique avec les aspirations individuelles.

Tel était le cadre de la mission confiée en août 2010 à Laurent Bruckler, avec l'appui de la direction des ressources humaines, par les deux directeurs généraux délégués. L'étude qui en résulte a été réalisée en pleine autonomie, sans intervention hiérarchique, tant sur le plan méthodologique qu'en ce qui concerne la synthèse des schémas stratégiques des départements ou la formulation de scénarios possibles d'évolution (« vers le tout biologique », « vers le tout systémique », « vers le tout transfert »). En 2012 et 2013, des points d'étape ont été organisés avec la direction générale, les chefs de département et les présidents de centre.

A travers une analyse dynamique des effectifs de chercheurs, d'ingénieurs et de techniciens, cette étude nous restitue, tout d'abord, une image de nous-mêmes, parfois inattendue. Elle décrit nos compétences actuelles et nos recrutements sur les dix dernières années ; elle anticipe, pour les quinze prochaines années, les effets démographiques sur nos disciplines et nos métiers, sur nos centres et nos départements. Cette étude combine ensuite cet état des lieux, avec une lecture synthétique des schémas stratégiques des départements et avec des scénarios alternatifs d'évolution pour générer des questions de premier ordre qui ont vocation à nourrir notre réflexion stratégique collective. A ce titre, à presque mi-parcours du document d'orientation 2010-2020, et en amont de l'évaluation de l'INRA prévue en 2015, elle ouvre un champ de réflexion nouveau, posé à l'échelle de l'institut, et dont je tiens à partager avec vous les enjeux collectifs.
Que ses auteurs, et celles et ceux qui y ont contribué d'une manière ou d'une autre, soient vivement remerciés, tant pour l'ampleur du travail qu'ils ont réalisé, que pour l'originalité et la qualité de la réflexion qu'ils ont conduite. Une telle étude est en effet inédite dans notre système national de recherche publique.

Après les premiers échanges qui ont déjà eu lieu avec les chefs de département et les présidents de centre, il nous appartient maintenant, en tout premier lieu, d'aboutir à une compréhension partagée, au sein de l'institut, de l'état des lieux, des tendances et des scénarios qui nous sont présentés. Comme dans tout travail prospectif, ces derniers ne prétendent pas couvrir tout le spectre des évolutions possibles et ne décrivent pas ce qui va se passer, mais ils nous permettent, par leur caractère contrasté, de stimuler notre réflexion et d'explorer un univers des possibles.

Cette analyse et cette prospective sont également un objet d'échanges avec nos principaux partenaires. Pour plusieurs raisons — dont celle, technique, de l'accès à l'information — cette étude est certes centrée sur les seules compétences de l'institut ; cependant, nos partenaires seront probablement intéressés par la démarche elle même comme par l'image qu'elle donne de l'institut et par la richesse des questions qu'elle pose.

Il appartient ensuite à la direction de l'Institut de se saisir des principales questions issues de cette étude et de préparer ses suites. Une première démarche a été engagée sous le pilotage du directeur général délégué aux affaires scientifiques : elle s'est focalisée sur les ambitions scientifiques à caractère générique et transversal mises en évidence par la synthèse des schémas stratégiques des départements (biologie massive, approches intégratives, modélisation...); en interaction avec les directions de département, elle consiste à explorer les solutions internes ou externes les mieux adaptées afin de développer ou d'acquérir les compétences requises par ces ambitions. Les résultats de cette démarche seront partagés pour définir

les modalités de mise en œuvre de ces solutions et déployer une communication large, accessible à chacun, de manière à favoriser des dynamiques de recherche et des parcours professionnels motivants et orientés vers nos ambitions scientifiques.

De manière complémentaire, et dans un calendrier couplé à l'élaboration de leurs prochains schémas stratégiques 2015-2020, les départements seront conduits à analyser de façon plus exhaustive et plus fine leurs besoins de compétences et à explorer les solutions internes et externes pour y répondre. Les unités et leurs agents apporteront, dans ce cadre, une contribution qui viendra s'inscrire dans le paysage d'ensemble que cette étude documente de manière approfondie.

Je vous engage donc, en tant que directrice ou directeur d'unité, à prendre connaissance de ce document, — dont la lecture est par ailleurs ouverte à chaque agent —, pour partirager la vision d'ensemble qu'il apporte. Je souhaite ainsi que chacun puisse participer, par ses remarques, ses propositions ou ses initiatives, aux réflexions que nous conduirons prochainement. En effet, c'est bien avec le concours de tous et à chaque niveau de notre établissement que nous trouverons les réponses et les moyens pour relever le défi collectif de l'évolution de nos compétences dans un contexte triplement exigeant de maîtrise des dépenses publiques, de renouvellement rapide des approches scientifiques et d'attentes fortes de la société vis-à-vis de la recherche agronomique.

Paris, le 5 septembre 2014

François Houllier
Président de l'Inra
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# Résumé

Les temps caractéristiques d'évolution scientifique sont des temps relativement longs qui laissent place à des phases de transition. Pour capter les évolutions, une première partie développe les tendances globales d'évolution scientifique à partir d'une synthèse des schémas stratégiques des départements. Une deuxième partie présente une analyse statique et dynamique des compétences par corps et à l'échelle de l'établissement. Une troisième partie croise ces informations avec les ambitions de l'établissement et présente quelques orientations en termes de GPEC.

La base de données élaborée ne concerne que les agents des départements de l'INRA sensu stricto. La construction d'un référentiel disciplinaire interne à l'établissement pour les chercheurs a conduit à une description de 110 disciplines de base, chaque discipline étant vue comme « un ensemble de compétences et de savoir-faire implicites et constitutifs de la discipline ». Ces disciplines ont été regroupées en 21 « macro-disciplines », elles-mêmes regroupées en 10 « métadisciplines ». Les compétences des ingénieurs d'étude et de recherche des départements ont été classées selon les emplois-types (REFERENS) sur un ensemble de 60 emplois-types, regroupés par métier ou regroupement de métiers (29 familles d'emploi réorganisées en 19 regroupements de métiers). Les compétences des assistants ingénieurs, techniciens et agents techniques ont également été classées selon les emplois-types REFERENS sur un ensemble de 90 emplois-types, regroupés en 30 familles d'emploi, qui peuvent être réorganisées en 12 regroupements de métiers. Une analyse de la population des contractuels a également été réalisée (sur 2012 avec l'identification de 5 catégories). Les schémas stratégiques de département faisant état de 46 champs thématiques, ceux-ci ont été regroupés en 8 « grands champs thématiques », et le regroupement des chercheurs, des ingénieurs dans chacun de ces 8 grands champs thématiques a rendu alors possible une analyse statique et la projection dynamique des compétences affectées à des finalités globales.

## Première partie : Evolutions annoncées, ambitions et perspectives de l'établissement

Les évolutions émergentes de l'établissement s'organisent selon 5 axes.

### 1/ Evolution du contexte global : la recherche agronomique va devoir répondre à une demande croissante et diversifiée de produits végétaux et animaux, tout en maîtrisant la compétition sur les ressources et les coûts environnementaux. Elle fait face à l'émergence de plusieurs crises structurelles (alimentaire, énergétique, climatique et environnementale) et à des changements d'attitude des citoyens vis-à-vis de la science et des modes de production. Un des enjeux de l'agriculture de demain est ainsi la régulation écologique des agroécosystèmes et, dans le même temps, les biotechnologies vertes et blanches et la chimie verte constitueront le socle de « la future bioéconomie », tandis que les nouvelles technologies d'analyse à haute sensibilité et la masse de données associée génèreront de nouveaux enjeux.

### 2/ Evolution des missions et des orientations scientifiques : les recherches se positionnent sur une toile de fond d'écologie « globale, systémique, et interactive ». Il s'agit de mettre en œuvre des approches systémiques amenant un élargissement des échelles et des systèmes étudiés. Des investissements sont annoncés dans la conception et l'évaluation de systèmes de culture et d'élevage durables, et l'agroécologie émerge dans tous les domaines. Parallèlement, les questions de recherche impliquent l'utilisation du haut débit à toutes les échelles d'organisation du vivant, l'intégration des données et leur modélisation, pour aboutir à des développements prédictifs. Toute la complexité annoncée passe par le développement de la modélisation et la place des sciences du numérique devient centrale.
**3/ Evolution des organisations** : la dynamique de regrou-
pement d'unités sous forme de structures importantes vi-
sibles, la mutualisation via des plateformes, sont réaffirmées.
L'évolution préfigure une réduction du foisonnement des dis-
positifs expérimentaux et d'observation, en leur donnant une
meilleure pérennisation, une visibilité, et une ouverture sur de
véritables partenariats de recherche et de développement. Ce
mouvement s'accompagne logiquement d'une mise en réseau
organisée des données pour les capitaliser et les mettre à dis-
position plus largement. La volonté de renforcer le partenariat
académique, d'ouvrir les dispositifs à l'international s'appuie
aussi sur l'accès éventuel à des compétences externes et des
instruments lourds, et sur le renforcement de partenariats
avec des filières et des instituts techniques.

4/ **Evolution du management et de l'animation** : une animation thématique en réseaux est mise en avant de ma- nière à maintenir la cohérence entre des sollicitations régio- nales et une ambition scientifique nationale. Les animations proposées répondent à la fois au développement d'une vision transversale et à la nécessité de conforter des connaissances disciplinaires. Les évolutions s'appuient sur des inflexions des trajectoires via la mobilité, des parcours de formation spécifiques, ou une animation par réseaux métiers et sur des porteurs de projet transversaux identifiés parmi les seniors ou parmi des jeunes chercheurs. Les unités expérimentales, pla- teformes, etc. impliquent une nécessaire évolution des com- pétences des ingénieurs vers la spécialisation comme vers une capacité d'animation des interfaces avec des partenaires pro- fessionnels. Un autre levier d'animation est basé sur le déve- loppement de la créativité et de l'innovation.

**5/ Evolution des compétences** : le renforcement sur les champs disciplinaires spécifiques se fait ressentir tout autant que sur des zones de compétences plus transversales. Des partenariats avec d'autres organismes et le développement des réseaux peuvent appuyer des « captures de compétences

». Les besoins en compétences concernent aussi les besoins croissants en « ingénierie de gestion des connaissances », en « ingénierie d'assemblage » ou « de fonction pluridisciplinaire d'intégration des connaissances », et il y a peu de place pour une analyse fine des métiers et des compétences techniques nécessaires à l'appui des recherches futures. Au total, la vo- lonté simultanée de l'ensemble des départements d'être à la fois identifiés et promoteurs de « sciences de l'intégration » et d'être « excellents aux fronts de science », place l'organisme en situation potentielle de tension sur les équilibres entre ces deux options.

Deuxième partie : Identification des ressources
et évolutions dynamiques

Parmi les 107 disciplines scientifiques de base, on dénombre
35 disciplines « massives » qui regroupent 1260 chercheurs
(72% des effectifs de chercheurs), 23 disciplines « moyennes
» qui regroupent 294 chercheurs (17%) et 49 disciplines « mi-
noritaires » qui regroupent 199 chercheurs (11%). Autrement
dit, pour 10% des chercheurs de l'INRA, la communauté de
discipline est inférieure à dix personnes ; à l'inverse 70% des
chercheurs se situent dans une communauté de discipline de
plus de 20 personnes. L'âge moyen pour les 21 macrodisci-
plines est de 46,7 ans avec une plage de variation de 41,3 ans à
49,5 ans. Globalement, l'analyse des recrutements indique que
les sciences du vivant et de l'écologie, l'économie, les sciences
du numérique et la physique-chimie ont été durant les 10
dernières années « portées » par l'établissement, et dans une
moindre mesure, les neurosciences et les sciences médicales
et vétérinaires. A l'opposé, les sciences humaines, certains do-
maines de la biologie (cellulaire, de la reproduction, des orga-
nismes), le génie des procédés, les géosciences, apparaissent
moins prioritaires, l'agronomie, sylviculture, et zootechnie ou
nutrition apparaissant plus en position intermédiaire. La pro-
jection des dynamiques démographiques à 15 ans montre des
appauvrissements disciplinaires pour des disciplines centrées
sur la biologie dans ses approches les plus traditionnelles, les
sciences de l'environnement ou des procédés au sens large, les sciences de la nutrition dans leurs approches les plus généra-listes, les sciences agronomiques et sociologiques. Le taux de féminisation moyen parmi les chercheurs est de 45% en 2012 avec cependant des variations considérables entre disciplines, de 20% à 59%, et il a fortement évolué depuis 3 décennies. Les projections indiquent que la plupart des disciplines auront dans quelques années des taux de féminisation supérieurs à 50%.

Les centres cumulent chacun un nombre important de (macro)disciplines souvent organisées autour de quelques disciplines majoritaires (4 à 5 environ) et d'assez nombreuses disciplines minoritaires imprimant un caractère dispersé au dispositif (sur les 235 occurrences « Centre(s) x Discipline(s) » 38% concernent des groupes de 1 ou 2 chercheurs).

Les départements sont dans l'ensemble assez rarement stric-
tement « monodisciplinaires » : chaque département partage
assez fréquemment 2 à 4 disciplines « massives », le passage
d'un département à un autre, dans le cas de départements «
voisins », signifiant plus un changement d'objet d'application
que de compétence disciplinaire sensu stricto.

Pour les ingénieurs, les métiers des sciences du vivant (BAP A) et ceux de l'informatique et du calcul scientifique (BAP E) regroupent à eux seuls 79% (58,5+20,5%) des effectifs ingénieurs au niveau des départements. Trois métiers regroupent plus de la moitié (52,5%) des effectifs ingénieurs des départements : biologiste de laboratoire, ingénieur en production et expérimentation végétale, et développeur d'applications. A l'opposé, les ingénieurs en sciences humaines et sociales (BAP D) représentent moins de 4% des effectifs et 3,5% des ingénieurs sont des spécialistes de l'instrumentation et des techniques expérimentales. La moyenne d'âge des ingénieurs INRA affectés dans les départements est de 46,7 ans, identique à l'âge moyen des chercheurs, mais la population des ingénieurs est à la fois « surreprésentée » dans sa fraction la plus jeune et dans celle la plus âgée. Les projections indiquent que plus de 50% des ingénieurs auront quitté l'INRA à l'historion 2027 dans 15 ans, et dans le détail, des compétences sont en croissance significative (ingénieurs en développement d'application et en calcul scientifique et statistique, ingénieurs de plateformes, ingénieurs en traitement de données biologiques, ou de chimie, etc.), d'autres en diminution (ingénieurs en production et en expérimentation végétale, en sciences des matériaux, documentation et communication, traitement de données des sciences humaines et sociales, étude des « mi-lieux naturels et ruraux », etc.).

Il y a à peu près autant d'ingénieurs de recherche (IR, 662) que d'ingénieurs d'étude (IE, 703) dans les départements de recherche. Ils représentent 85% des IR et 75% des IE de l'institut. Il y a plus d'IR (455) que d'IE (350) en BAP A (biologie), les métiers de la chimie (BAP B) et des SHS (BAP D) sont équilibrés en effectifs d'IR et d'IE, tandis qu'en sciences

de l'ingénieur (BAP C), en informatique (BP E), et dans les
métiers de l'appui (BAP F, G, J), les IE dominent (133 IR et
279 IE). Au niveau IR, 80 (59%) des 135 IR de moins de 40
ans, sont positionnés sur des métiers de la biologie (BAP A),
la moitié d'entre eux étant biologiste de laboratoire. Viennent
ensuite les métiers de développeur d'application, de calcul
scientifique et statistique avec 25 IR (19%). Les 22% restants
sont essentiellement positionnés sur les métiers de la chimie,
des sciences de l'ingénieur et des SHS. Au niveau IE, les biolo-
gistes représentent une proportion plus faible des moins de 40
ans (41%, soit 102 IE), au profit des métiers de l'informatique
(BAP E) qui en représentent 39% (40 IE de moins de 40 ans).
Les 20% restants sont positionnés sur la chimie, les sciences
de l'ingénieur, les SHS, la gestion et pilotage. Deux métiers
font prioritairement l'objet d'un recrutement au niveau IR :
Ingénieur plateforme (82% d'IR) et ingénieur chimiste (73%
d'IR). A l'opposé, le recrutement est surtout réalisé au niveau
IE pour les métiers des systèmes et réseaux informatique
(100% d'IE), le développement d'applications (85%), le traи-
tement de données biologiques (83%), la gestion et le pilotage
(79%), les sciences de l'ingénieur (78%), le traitement de don-
nées SHS (75%), les milieux naturels et ruraux (74%).

A l'échelle de l'INRA, en 10 ans (2000 à 2010), les effectifs d'ingénieurs (IE + IR) sont passés de 1481 à 1739, conséquence d'une politique de rééquilibrage des effectifs ingénieurs au détriment des catégories C notamment (plusieurs voies ont été utilisées dont celles des promotions d'AI en IE). Le taux de féminisation des ingénieurs est de 44%, mais il est de 50% pour les moins de 40 ans, en voie d'atteindre l'êquilibre y compris dans des métiers historiquement peu féminisés (10 métiers sur 15 devraient avoir des taux de féminisation supérieurs à 50 % d'ici à 15 ans). Dans de nombreux centres de taille importante ou intermédiaire, la quasi-totalité des métiers ingénieurs sont présents, les centres de petite taille spécialisés ne présentant pas cette caractéristique. On observe une dispersion relative sur de nombreux centres de certains métiers faiblement représentés à l'INRA qui peut traduire à terme une fragilité du dispositif. Une grande partie des départements utilise un panel large de compétences ingénieurs, mais des métiers à vocations a priori les plus génériques sont répartis de façon assez hétérogène entre départements et sont a priori davantage le résultat d'héritages.

Parmi les AI-TR-AT, le corps des TR est le plus représenté, avec 2036 agents, soit 54% des effectifs AI-TR-AT. Viennent ensuite les AT, avec 1035 agents (28%), puis les AI (661 agents, 18%). Les métiers des sciences du vivant (BAP A) et ceux de la gestion et du pilotage (BAP J) regroupent 81% (66,5+14,5) des effectifs AI-TR-AT des départements. Le métier le plus représenté est celui de technicien de laboratoire, avec 29% (n=1069) des effectifs totaux AI-TR-AT. Il est suivi par celui des agents en production et expérimentation végétale, avec 19% (n=710) des effectifs totaux AI-TR-AT. Viennent ensuite
les techniciens en production animale (9,3% ; n=346), les
techniciens en expérimentation animale (5,6% ; n=210). En
regard, les métiers relatifs aux biomolécules, à la chimie et aux
matériaux (5,1%), à l'informatique et au calcul scientifique
(4,7%), aux milieux naturels et ruraux (3,7%), aux sciences
de l'ingénieur (3,3%), ou aux sciences humaines et sociales
(0,6%), apparaissent nettement plus minoritaires. Les métiers
du support représentent 20% des effectifs techniques des dé-
partements répartis en 3 groupes métiers dont un dominant
(gestion et pilotage). La population des AI-B-C affectés dans
les départements est significativement plus jeune que celle
des ingénieurs et des chercheurs : leur moyenne d'âge est de
44,9 ans en 2012, inférieure à celle des IE-IR et des chercheurs
(46,7 ans). Dans le détail, de fortes disparités sont cependant
observées selon les métiers. A l'échelle de l'INRA, entre 2000
et 2010, les effectifs d'AI-TR-AT sont passés de 5249 à 4912
(soit -6,4% en dix ans) et on estime que le seuil de 50% de
départs sera atteint dans 10 ans, avec un turn-over plus im-
portant que celui observé chez les chercheurs (33% de départs
en 10 ans). Ce turn-over plus important est lié à des départs
autres que la retraite plus fréquents chez les AI-TR-AT que
chez les chercheurs. Les promotions d'AI en IE contribuent
également à ce turn-over. Le renouvellement récent des effec-
tifs se concentre essentiellement sur trois métiers (biologie,
production animale, et dans une moindre mesure, produc-
tion et expérimentation végétale). Le taux de féminisation des
AI-TR-AT est de 49%, il est de 54% pour les moins de 40 ans,
avec cependant de fortes disparités selon les métiers, très peu
d'entre eux étant en fin de compte alignés sur cette moyenne
générale (92% pour les métiers de la gestion, inférieurs à 20%
pour d'autres métiers). La correspondance entre les centres et
les effectifs AI-TR-AT par métier met en évidence l'impor-
tance de certaines communautés métiers dans les centres.
Ce constat souligne le rôle potentiel des centres en matière
de développement d'une animation autour des communautés
métiers créant ainsi des aires de mobilité au niveau local. De
même, la correspondance entre les métiers des AI-TR-AT et
les départements conduit à identifier certains de ces derniers
comme porteurs d'une communauté métier d'une manière
logiquement assez marquée.

En ce qui concerne la population des personnels contractuels
à l'INRA, celle-ci était de 5420 personnes en 2012, parmi
lesquels l'ensemble des CDD correspondant à des post-doc-
torants, doctorants, ingénieurs (de recherches ou d'étude),
assistants ingénieurs et catégories B et C représentait 2235
personnes physiques (cf Bilan social 2012). Ces 2235 CDD
sont pour 2125 d'entre eux (95,1%) affectés dans des unités de
recherche ou expérimentales. Ils correspondent à 1324 ETPT
(équivalent temps plein travaillés). Les doctorants en consti-
tuent la plus grosse part, avec 450 ETPT, suivis des ingénieurs
de recherche, d'étude, puis des personnels techniques, et en-
fin, des post-doctorants, ces derniers ne représentant qu'une

centaine d'ETPT. Les CDD de niveau de catégorie A (cher-
cheurs en post-doctorat, doctorants, ingénieurs de recherche
et d'étude) constituent à eux seuls l'équivalent de 1138 ETPT,
soit 86% de ces CDD. Ces 1138 ETPT en CDD correspondent
à 33,6% des emplois titulaires de niveau équivalent (DR, CR,
IR, IE) qui représentent 3389 ETPT (source bilan social 2012).
Les emplois contractuels, du fait du besoin d'une capacité
d'encadrement et de moyens de soutiens, sont globalement
proportionnels à la taille des communautés disciplinaires et
des métiers titulaires correspondant. Les 3 métadisciplines
majeures de l'établissement (biologie des populations et écolo-
gie ; sciences médicales et vétérinaires, physiologie, nutrition ;
biologie moléculaire et génomique), sont les plus massives en
termes d'attractivité pour des accueils de personnels contrac-
tuels de haut niveau. Parmi les métadisciplines quantitati-
vement « moyennes » de l'établissement, celles relatives aux
sciences des matériaux et géosciences d'une part, et à la biolo-
gie appliquée et sciences agronomiques d'autre part, montrent
un dynamisme et une attractivité certaines dans le recrute-
ment de contractuels. Pour les métadisciplines restantes (bio-
logie cellulaire et des organismes, sciences du numérique et
de la modélisation, économie et gestion, sciences humaines
et sociales), une interprétation spécifique peut être formulée
dans chaque situation : faible priorité de l'établissement, et/ou
effets concurrentiels d'autres établissements, et/ou faible lisi-
bilité du domaine scientifique en externe à l'INRA, etc.

A l'échelle de l'établissement, il existe une large variation de la valeur du ratio « Chercheurs/Ingénieurs » autour d'une valeur moyenne de 1,32 à l'INRA, ce ratio variant à 0,44 à 1,62 selon les centres (rapport de 1 à 4 environ), et de 0,69 à 2,31 selon les départements (rapport de 1 à 3 environ). Ces écarts sont plus ou moins conservés pour le ratio « (Chercheurs + Ingénieurs) / (AI+B+C) » qui varie de 0,23 à 1,42 entre les centres (rapport de 1 à 6 environ) et de 0,42 à 2,38 (rapport de 1 à 6 environ) entre les départements (4,75 pour MIA), pour une valeur moyenne de 0,85 à l'INRA. Cette variation qui apparaît particulièrement importante peut être, en partie du moins, liée au mode globalement quasi « autoreproducteur » des équilibres entre corps. Il existe aussi une « stabilité macroscopique » entre corps à l'échelle de l'établissement et de son histoire : ainsi, le rapport « Chercheurs/Effectif total » à l'INRA n'a pratiquement pas varié entre 1956 (ratio = 0,225) et 2012 (ratio = 0,215), il a même diminué. En comparaison, en 2008, les effectifs du CNRS étaient composés à 45% de chercheurs (21,5% à l'INRA), 35% d'ingénieurs (20% à l'INRA), et 20% de catégories AI-B-C (58% à l'INRA). Par ailleurs, le nombre total d'agents est passé d'environ 1500 agents en 1956 à environ 8200 en 1986, et il n'a pratiquement pas varié depuis, c'est-à-dire en 25 ans (environ 8400 agents en 2012). Cette « stabilité conservatrice » reste paradoxale au regard de l'évolution des objectifs fixés à la recherche, des partenariats, ou des technologies. Ce « conservatisme visible » doit cependant être
modulé par une « évolution invisible », à savoir la discordance
au cours de l'histoire de l'établissement, entre les niveaux de
diplômes des agents ITA (supposés mesurer ici un niveau
de compétences) et l'appartenance à un corps donné de la
fonction publique. A titre d'exemple, en 2012, l'analyse d'un
échantillon de 551 agents ITA (environ 8% des effectifs ITA
de l'INRA) indique que pour 41,3% des agents il y a concor-
dance entre les niveaux de diplôme et de corps, que 39,2%
sont « surdiplômés » au sens où ils disposent d'un diplôme
supérieur à celui exigé pour candidater en concours externe
sur un poste correspondant à leur corps, et que 17,4% sont
« sous-diplômés » (par effet cumulatif des dispositifs de pro-
motion interne), la majorité des situations de « surdiplôme »
étant créée dès le recrutement.

Parmi les 8 « grands champs thématiques », certains sont à
effectifs élevés (le champ thématique « Biodiversité, évolu-
tion, adaptation » représentant près de 800 chercheurs et in-
génieurs), et à l'inverse, certains sont nettement minoritaires
(le champ thématique « Sciences du numérique » en compte
moins de 100). Les 8 champs thématiques se composent en
moyenne de 63% de chercheurs et 37% d'ingénieurs. Globale-
ment, ces champs thématiques ont une balance positive entre
la tranche d'âge la plus jeune (27% en moyenne) et la plus âgée
(23% en moyenne), avec une population d'âge intermédiaire
située en moyenne à 50% (avec des variations allant de 37%
à 58% cependant) et il existe une mobilisation d'une assez
large palette de disciplines pour chaque champ thématique.
Les centres contribuent à un grand nombre de grands champs
thématiques de l'établissement, tandis que les départements
sont « mono-champ » ou « multi-champs », mais globale-
ment, l'INRA apparaît « armé » pour faire face à un nombre
limité de grandes finalités situées dans son domaine de com-
pétences. Cette capacité apparaît attestée non seulement par
l'existence de masses critiques significatives, mais aussi par
le respect d'une structure démographique équilibrée et par la
contribution de disciplines diversifiées à des finalités parta-
gées.

Troisième partie : Ajustement des ressources
aux ambitions.

Les effets d'une politique scientifique sur une « démographie
des compétences », et inversement, s'inscrivent nécessaire-
ment dans la durée, plusieurs exemples en témoignent. En
termes de prospective, l'analyse présuppose que l'entrée pour
établir une gestion prévisionnelle des compétences découle (1)
du positionnement scientifique global de l'établissement, (2)
de la façon de faire la science, (3) de l'organisation du disposi-
tif, (4) et de la gestion des ressources humaines. Globalement,
l'analyse incite l'établissement à vérifier sa capacité à mener de
front « l'objectif de spécialisation » et « l'objectif d'intégration
». Dans ce contexte de deux missions conduites en parallèle, et
finalement non hiérarchisées pour pouvoir fixer des objectifs

quantitatifs, les propositions seraient malgré tout de renforcer
des disciplines et des compétences à caractère systémique et
intégratif, de positionner plus clairement le rapport « analy-
tique/systémique » que l'établissement souhaite viser, et de
définir des disciplines « de liaison » (disciplines non situées
dans le cœur de métier de l'établissement mais indispensables
pour assurer une intégration et une valorisation de connais-
sances segmentées). Ceci amène à séparer plus nettement le
« besoin de recherches » du « besoin de compétences », ou à
différencier plus explicitement les ratios « Chercheurs/Ingé-
nieurs » selon les domaines. Il s'agit aussi de développer les
disciplines et compétences « dont on aura a priori toujours
besoin », indépendamment des contextes et des objets, telles
que les sciences du numérique, l'informatique, l'instrumen-
tation, la technologie et la métrologie, la gestion de projets,
etc. La mutualisation correspond à une dynamique majeure
à poursuivre (le dispositif expérimental de l'INRA peut en
particulier être concerné) et ceci peut conduire à des évolu-
tions substantielles (profils d'ingénieurs à double compétence
(technique et managériale), évolution du ratio « catégories
A / catégories B et C » (via des équipements concentrés et à
forte technologie), spécialisation des centres, etc.). L'invest-
tissement croissant dans le traitement et l'élaboration de la
donnée (par rapport à son acquisition) peut être anticipé en
termes de compétences par la montée en puissance continue
à l'amont (métrologie par exemple) et à l'aval (informatique
et sciences du numérique par exemple). La recherche parti-
cipative apparaît comme une nécessité (coût acceptable) et
une opportunité pour de nombreux développements. Enfin,
dans la façon de faire la science, tout ce qui concourt à stimu-
ler le développement de la créativité est à soutenir. La volonté
d'intégration peut inciter à modifier les contours des départ-
ements (et leurs missions parallèlement). De même, la concep-
tion d'unités stables vs des « équipes projets », la définition de
« qui fait quoi, où et à quel grain » (cas de l'information scien-
tifique et technique ou de la communication par exemple),
sont des données d'entrée de la gestion des compétences. Des
organisations nouvelles peuvent ainsi définir des besoins nou-
veaux (administrateur de TGU par exemple) ou en supprimer
d'autres (via la centralisation de l'information scientifique et
technique par exemple). Par ailleurs, l'INRA est sans doute
le seul (grand) organisme de recherches à recruter dans un
ratio d'environ 1/5 et 4/5 des chercheurs vs des ingénieurs,
techniciens et administratifs, mais plusieurs éléments (ambi-
tions de l'établissement, mutualisation, métabases de données
partagées, recherche in silico, automatisation de l'acquisition
de données, recherche participative, etc.) posent la question
d'un renforcement progressif relatif de compétences de cher-
cheurs, d'ingénieurs et d'assistants ingénieurs. En termes de
gestion des ressources humaines, une analyse prévisionnelle
des compétences amènera probablement l'établissement à
afficher des domaines de compétences attendus, et à dévelop-
per des points carrière permettant de pourvoir aux évolutions
(par mobilité interne, puis par accueil en détachement, puis par concours externe). Dans des processus de mobilité, ou d'animation « métiers », le dialogue et le partage des responsabilités entre centres et départements devraient être revus et une interaction devrait quasi systématiquement opérer. Enfin, la question d'une discussion avec les partenaires sociaux doit être abordée, dans l'hypothèse de négocier notamment une évolution de certaines procédures collectives.

En conclusion, l'établissement a certes montré des évolutions significatives qui ne sont pas le simple résultat d'agrégation de faits au départ indépendants, mais la conduite stratégique de l'établissement n'est pas, en continu, pilotée par une analyse prospective régulière de ses compétences. La gestion des compétences apparaît pour une part du moins « subie plus que prévue », par l'évolution des communautés scientifiques elles-mêmes qui s'impose à l'INRA, par le dispositif existant ou hérité qui pilote en partie l'affectation des ressources, et par les processus internes de l'établissement qui tendent à induire un « mode de reproduction de type conservatif ». Avant d'être opérationnelle, la GPEC telle qu'abordée dans ce document interroge donc l'établissement au niveau d'options et de choix plus systémiques.

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# Introduction : La gestion prévisionnelle des emplois et compétences appliquée à la recherche scientifique

La « gestion prévisionnelle de l'emploi et des compétences » (GPEC) vise à aligner les ressources par rapport aux objectifs de l'entreprise. S'agissant de compétences, cette démarche suppose une anticipation des besoins à venir, tant sur le plan quantitatif que sur le plan qualitatif. Elle passe traditionnellement par 4 étapes :

1. L'analyse des ressources actuelles, basée sur des référentiels pour qualifier ces ressources,

2. L'analyse des besoins à venir, fondée sur des choix d'objectifs et une traduction de ces objectifs en termes de compétences nécessaires à leur atteinte,

3. L'analyse des écarts entre les ressources actuelles et les besoins à venir, ces écarts étant identifiés en termes quantitatifs et qualitatifs,

4. L'élaboration puis la mise en œuvre d'un plan d'action pour réduire ces écarts. Ce plan d'action englobe l'ensemble des stratégies possibles pour renouveler les ressources (développement de partenariats, formation, organisation, mobilité, promotion sur profil, recrutement externe). De ce fait, le plan d'action relève d'une décision de direction de l'entreprise dans la mesure où il engage ses différents niveaux opérationnels.

La loi de 2005 de programmation pour la cohésion sociale fait obligation aux entreprises de plus de 300 salariés d'engager une négociation d'entreprise sur la GPEC. Cette négociation concerne généralement deux volets : les effectifs et l'emploi (embauches selon les différentes branches d'activité, fermetures, licenciements), les évolutions métiers correspondant aux objectifs à atteindre et les dispositifs Ressources Hu-

maines (RH) dans toute la gamme d'actions (formation, mobilité, etc.). De ce fait, les pratiques des entreprises ont évolué parmi celles qui procèdent réellement à une démarche de type GPEC (Renault, Orange, Safran, SNCF, etc.) pour distinguer plusieurs horizons de travail :

* Une prospective, généralement à 5 ans ou au-delà, qui mobilise un séminaire de direction sur des scénarios d'évolution, durant lequel « les opérationnels » informent des tendances sur lesquelles la direction générale (DG) arbitrera. Le résultat prend la forme d'un schéma directeur des compétences ou d'une note d'orientation stratégique.

* Une gestion prévisionnelle, à échéance de 2 ou 3 ans, qui se traduit par une cartographie des métiers et un tableau prévisionnel d'évolution des effectifs et des compétences. Elle débouche sur un plan Ressources humaines à moyen terme. Une partie de ces résultats alimente l'information fournie aux organisations syndicales dans le cadre des négociations entre partenaires sociaux.

* Une gestion annuelle des RH, qui quantifie et explicite les différents leviers (formation, mobilité, promotion interne sur profil, recrutement externe) par lesquels l'entreprise ajuste ses besoins, et toutes proportions gardées, c'est au final ce que l'INRA peut pratiquer dans ses arbitrages d'emploi annuels pour préparer les différentes campagnes.

Le travail présenté ici relève davantage d'une démarche prospective, puisqu'il correspond à un horizon de temps assez profond, alimenté par les schémas stratégiques des départements (partie 1 du document), et dessine dans sa dernière partie (partie 3 du document) des options relatives aux grands équi-
libres de l'établissement. L'analyse des ressources (partie 2 du document) est en revanche le résultat d'un travail plus détaillé qui décrit les compétences actuelles de l'établissement telles qu'il est possible de les appréhender à travers des référentiels de disciplines pour les chercheurs ou des emplois-type pour les ingénieurs, puis projette ces compétences dans le temps par simple effet démographique cumulé (image à 15 ans sur la base de l'érosion des ressources actuelles).

Logiquement, et en toute orthodoxie, nous aurions dû relier de manière plus explicite les orientations qui résultent des schémas stratégiques des départements et l'analyse des ressources actuelles, mais il n'est pas apparu de correspondance directement exploitable en l'état entre ces orientations et les référentiels de compétences à notre disposition.
La gestion prévisionnelle dans sa dimension plus opérationnelle restera donc à poursuivre au-delà de cette étude, mais elle supposera un dialogue interne à l'établissement pour traduire les orientations dans nos grilles de lecture des compétences afin de prendre une dimension concrète et élaborer un plan d'action plus complet. Nous pensons toutefois que ce travail est un premier pas nécessaire pour l'établissement.

Par rapport au cadre plus classique du management d'entreprises privées, l'application d'une méthodologie de « gestion prévisionnelle de l'emploi et des compétences » au cas de la recherche scientifique (exerçant par ailleurs dans un cadre public), mérite par ailleurs quelques adaptations ou précautions préliminaires.

« Selon la doctrine positiviste dominante, le progrès naissait de l'accumulation des connaissances. On concevait qu'en ajoutant des résultats aux théories, on devrait se rapprocher

toujours plus « du vrai » au fur et à mesure des siècles (discours assez proche également du discours selon lequel, dans nos domaines, la compréhension et les progrès passent nécessairement par le franchissement de toutes les étapes « du gène au paysage »). Selon Kuhn (1922-1996), cela ne se passe pas ainsi. Le progrès scientifique procède par une succession de périodes calmes, et de ruptures. Pendant les périodes stables, la discipline se développe, organisée autour d'un paradigme dominant (ensemble cohérents d'idées, de lois, et de résultats empiriques appuyant ou corroborant une théorie scientifique), sorte de « cadre théorique » auquel adhère la communauté des professionnels du moment. On y accumule des connaissances, mais aussi des questionnements. Lorsque ceux-ci se multiplient, une crise survient, qui peut déboucher sur une révolution [ou une innovation de rupture]. Un nouveau paradigme produira alors de nouveaux cadres de pensée : Le progrès des sciences est discontinu, il procède par ruptures, et conflits. Dans ce schéma, Kuhn souligne également l'inscription sociale de l'activité scientifique : Si une certaine théorie domine provisoirement, c'est qu'un réseau de chercheurs la défend, et la propage ». A titre d'exemple, la théorie de la relativité a permis de rendre compte de faits antérieurement inexpliqués, et la physique des particules s'est émancipée de la physique newtonienne. [Source : « Sciences Humaines », Décembre 2012. N 29. Analyse de « La structure des révolutions scientifiques (1962) » de Thomas S. Kuhn].

A une échelle plus modeste, plus récente, et dans nos domaines, de telles « ruptures » sont visibles : on peut ainsi citer « la sélection génomique » vs « la sélection génétique », « la microbiologie moléculaire » vs « la microbiologie pasteurienne », « le calcul numérique intensif » vs « le calcul analytique », voire « une agronomie conceptualisée » vs « une application
de techniques agricoles », etc. En ce qui concerne l'aspect plus
spécifiquement social de la lutte ou de la défense vis à vis de
théories (ou de leur avènement), citons dans notre domaine
et dans les années récentes, les conflits médiatisés autour de
« l'origine anthropique ou non des changements climatiques »
ou les débats sur « les effets pathologiques liés à une nutrition
à base d'organismes génétiquement modifiés et/ou contenant
des pesticides » qui en sont une illustration particulière.

Si de telles ruptures sont réelles, elles ne sont, malgré tout, ni
instantanées, ni brutales, du moins à l'échelle d'une gestion
prévisionnelle, réaliste et à moyen terme, des compétences
d'un établissement. Elles se développent dans le temps (pour
fixer les idées, de l'ordre de la décennie ou plus), générant des
phases de transition progressive pendant lesquelles se côtoient
les « anciens » et les « nouveaux ». Nos schémas d'emploi (au
sens quantitatif), comme nous le verrons tout au long de ce
document, sont relativement stables dans le temps et il faut
une volonté politique sur plusieurs années pour modifier qua-
litativement nos compétences internes. Il apparaît assez clai-
rement que c'est donc des solutions internes (les leviers prin-
cipaux étant la formation et la mobilité) que l'établissement
doit s'attacher à développer pour répondre à la problématique
de la dynamique des compétences dans des périodes dites de
ruptures peut-être mais surtout dans les phases progressives
d'évolution de la recherche et des connaissances. L'analyse des
évolutions scientifiques des dernières décennies à l'INRA
confirme de fait, d'une part, plutôt le caractère progressif et
incrémental de ces ruptures, et d'autre part, montre aussi une
capacité d'adaptation progressive des individus, des collectifs,
des structures et des disciplines. A titre d'exemple, la diffu-
sion progressive de l'informatique (réduite à l'INRA dans les
années 70 à quelques ordinateurs et centres de calcul locali-
sés, puis marquée par les premiers micro-ordinateurs arrivés
dans les laboratoires dans les années 80, jusqu'à un « Internet
généralisé » dans les années 2000) n'a pas pour autant éliminé
brutalement les besoins en compétences techniques et expé-
rimentales de l'INRA, ni perturbé massivement les compé-
tences disciplinaires de l'INRA. Elle s'est cependant traduite
par une montée en puissance réelle et progressive de l'infor-
matique et des compétences associées (avec la production
d'un schéma directeur informatique en 2012, soit plus de 25
ans après l'apparition des premiers microordinateurs), par la
diversification progressive de spécialités informatiques nou-
velles (bio-informatique par exemple), et par l'importance
quantitative croissante de la place puis de l'organisation des
informaticiens à l'INRA. Dans le domaine de la biologie, la
rupture conceptuelle majeure des décennies récentes (années
1970) est celle de la compréhension de la structure de l'ADN,
de son caractère universel, et des voies majeures de la syn-
thèse protéique. Depuis, on assiste à une montée en puissance
continue des techniques de caractérisation et de quantifica-
tion du génome, puis du phénomène, à une adaptation (voire à

une uniformisation) des compétences associées, à une science
globalement plus massive, plus dépendante du développe-
ment instrumental et technologique (cas de la génomique,
de la protéomique, ou de l'imagerie), et à un redéploiement
de ces connaissances vers d'autres disciplines (en écologie par
exemple, depuis largement devenue moléculaire), le passage
de l'amélioration génétique traditionnelle à la manipulation
génomique s'étant quant à lui étalé sur une à deux décennies.

Les temps d'évolution scientifique caractéristiques sont donc,
relativement du moins, des temps longs, et laissent place à
des phases de transition. Ces temps de latence ou de transi-
tion offrent a priori des marges et des capacités d'adaptation.
Même en cas d'innovation relativement brutale d'ailleurs,
recruter annuellement à l'INRA 40% des chercheurs dans une
discipline totalement émergente nouvelle pendant 3 ans (sur
la base de 50 chercheurs recrutés par an), constituerait déjà
un « stock de compétences » de 60 chercheurs environ, soit 6
equipes de 10 chercheurs.

Concrètement, et contrairement à une approche classique
de la gestion prévisionnelle des emplois et des compétences
(GPEC) définissant 4 étapes ordonnées (Répertorier l'exis-
tant, Prévoir les évolutions, Mesurer les écarts, Ajuster les
ressources), nous adapterons ici la méthode selon une chro-
nologie différente : une première partie cherchera à « capter
» des tendances globales (signaux faibles ou forts) d'évolution
de la science et de la façon de faire la science à l'INRA, en
s'appuyant sur une agrégation puis une synthèse des schémas
stratégiques des départements. Le but est d'en déduire des ten-
dances globales, orientant le futur, du moins tel qu'il est perçu
ou souhaité. Dans une deuxième partie, nous présenterons
une analyse des compétences présentes, ou projetées dans
le futur. Au-delà d'une présentation par corps (chercheurs,
ingénieurs, puis assistants ingénieurs et techniciens au sens
large) et pour les contractuels, l'analyse sera aussi conduite à
l'échelle de l'ensemble des corps, à l'échelle de grands enjeux
pour l'établissement, ou à l'échelle territoriale (centres). Une
troisième partie cherchera à croiser les informations sur les
compétences présentes et sur leurs évolutions avec des orien-
tations ou tendances d'évolution scientifique identifiées. Il
s'agira également de poser des options pour l'évolution glo-
bale de l'INRA ou des points de vigilance, et de proposer des
modalités de développement et de gestion des compétences
de l'établissement pour l'avenir.
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## Matériels et Méthodes :
Mode de construction de la base de données

La base élaborée ne concerne que l'INRA sensu stricto : Par conséquent, la vision résultante est bien une vision interne de l'établissement, différente de la somme des unités mixtes de recherches de l'Institut, qui est enrichie de partenariats et de complémentarités scientifiques qui donnent une image de la recherche agronomique inter-établissement, de fait différente de celle de l'INRA sensu stricto. Il faut sans doute insister en préalable sur ce point qui a constitué un point de critique récurrente de l'analyse au cours de ses présentations partielles. La commande de travail portait bien sur la vision prospective de l'établissement en termes d'emplois et de compétences, et non pas sur une description exhaustive du potentiel de recherches inter-établissements dans les domaines agro-environnementaux. Il n'en demeure pas moins que cette analyse au niveau de l'agrégation des unités propres de l'INRA et des mixtes de recherches inter-établissements serait tout à fait pertinente, surtout d'ailleurs si elle débouchait sur des stratégies communes et complémentaires en termes d'emplois, ce qui n'est pas le cas actuellement. Plus généralement encore, une analyse complète de la gestion actuelle et prévisionnelle des compétences pour la somme des établissements (tout ou partie selon les cas) œuvrant dans le domaine « Agriculture, Alimentation, Environnement » serait tout à fait utile pour fournir une vision globale à l'échelle du pays, à condition ici encore, d'une part d'être réalisable (elle l'est théoriquement, mais pas pratiquement), et d'autre part, de déboucher sur des stratégies d'emplois partagées et coordonnées (ce qui n'est pas le cas). Nous assumons donc ici une vision interne et donc partielle de l'analyse. Cette limite apparente de l'analyse n'est d'ailleurs pas de nature si éloignée de celle qui consiste à ce que chaque établissement gère de façon autonome et quasi-indépendante ses recrutements de chercheurs par exemple, sans coordination a priori construite, anticipée et planifiée avec les autres établissements. Et il n'en demeure pas moins vrai que l'établisse-

ment a à définir sa propre politique et sa propre stratégie (et il le revendique), et que cette analyse des données peut y contribuer. Davantage même encore, une telle analyse « INRA centrée » devrait pouvoir aider l'établissement à définir ses priorités internes et à anticiper ses partenariats futurs pour s'associer à des disciplines, ou à des métiers dont il pressent l'importance sans être en mesure ni en volonté d'y mettre des forces spécifiques significatives.

Une construction de référentiel, pour les chercheurs, les ingénieurs et les assistants ingénieurs, techniciens et ad joints techniques (AI-B-C) a en conséquence été réalisée afin de qualifier les ressources, et ainsi de pouvoir les caractériser de façon homogène. L'INRA se devait en effet de bâtir un référentiel commun à tous les départements pour décrire les compétences existantes, car suite à l'analyse de chacun des schémas stratégiques de département élaborés en 2010, il apparaissait impossible de s'appuyer sur l'agrégation des résultats obtenus à l'échelle des départements (disparité de l'engagement dans la démarche, fragmentations disciplinaires plus ou moins accentuées suivant la taille du département, etc.), mais nécessaire de travailler sur la base d'une caractérisation initiale à l'échelle individuelle (c'est-à-dire en revenant au niveau individuel de chaque agent qui sera donc décrit par un ensemble de critères d'appartenance - discipline, âge, champ thématique pour les chercheurs-, etc.).

### Cas des chercheurs

La construction préliminaire d'un référentiel disciplinaire a comporté plusieurs étapes :

1. analyse des référentiels préexistants,

2. élaboration d'un consensus à l'échelle de l'établissement pour le choix d'un référentiel commun,

3. positionnement individuel des chercheurs dans ce référentiel. En ce qui concerne la première et la seconde étape,
le choix a finalement été fait de constituer un référentiel disciplinaire « interne », propre à l'établissement, plutôt que de se référer directement à des référentiels disponibles (ISI, etc.). Ce choix a l'avantage de s'inscrire dans la continuité du travail réalisé lors de la première étude de GPEC menée à l'INRA, étude au cours de laquelle avait été construit un référentiel de disciplines interne<fnref n="1" />, et d'autre part, d'être « au plus près » de la réalité et de la spécificité de l'établissement, et ainsi de faciliter l'appropriation interne. Mais il a pour inconvénient, entre autres, de rendre plus difficiles les comparaisons internationales (mais ce n'était pas l'objet majeur de cette analyse), ou de risquer de personnaliser à l'excès les visions individuelles des concepeteurs dans la définition fine des disciplines. Un consensus a été trouvé (entre le groupe de travail, les départements, la direction générale), et il a conduit à une description fine et a priori des disciplines de base de l'INRA. Ces « disciplines de base » nombreuses (110 disciplines, soit en moyenne 16 chercheurs par discipline) ont été regroupées en « macrodisciplines » (21, soit en moyenne 85 chercheurs par macrodiscipline), ces macrodisciplines étant elles-mêmes regroupées en « métadisciplines » (10, soit en moyenne 150 chercheurs par métadiscipline). Le tableau en annexe (C7) précise ces trois niveaux et chacun des items qui les composent. Pour l'étape 3 (positionnement des chercheurs dans ce référentiel), l'affectation individuelle des chercheurs dans chaque discipline de base a été confiée aux départements de recherches de l'établissement, et complétée par des données additionnelles de base (département, centre, champ thématique, âge, sexe). Comme toute base de données, la base constituée contient probablement des erreurs et amène donc à travailler dans un cadre d'incertitude relative et absolue, d'autant plus que la construction d'un référentiel disciplinaire et le positionnement au sein de ce référentiel est probablement un enjeu pour les chercheurs et les communautés, parce que la classification dans un référentiel peut renvoyer à des enjeux identitaires forts, ou du moins ressentis comme tels. Une simple formulation, plus ou moins adaptée, plus ou moins interprétée, peut jouer un rôle « attracteur » ou « répulsif », prévisible ou inattendu, cet effet pouvant être d'autant plus développé que le nombre de catégories de bases est élevé, laissant en conséquence à disposition un large choix de positionnements. La construction d'un référentiel des compétences n'est donc pas un acte neutre, c'est aussi un enjeu individuel, des communautés, et il n'existe sans doute pas de solution unique (ni stable et rémanente) à la construction d'un tel référentiel pour un établissement. Néanmoins, tous les recoupements ou croisements de données ne montrent pas d'incohérence interne apparente ni d'incohérence par rapport à des données antérieures

connues de l'établissement.

Enfin deux points méthodologiques importants restent à indiquer :

1. D'une part, pour sortir du débat sans fin entre « disciplines » et « compétences » (les 2 concepts sont certes différents mais leur distinction fine n'apparaît que partiellement pertinente dans le cas des chercheurs), on a considéré toute discipline comme « un ensemble de compétences et de savoir-faire implicites et constitutifs de la discipline ». Dans cette conception, certaines compétences sont indifférenciées et communes à toutes les disciplines (maîtriser des concepts de base, réaliser une synthèse bibliographique, définir une question de recherches, etc.), d'autres sont spécifiques et incorporées à la discipline (maîtriser des techniques spécifiques, des outils statistiques spécialisés, des méthodes d'observation ou de mesures, etc.).

2. D'autre part, cette analyse « par discipline » n'est pas capable de mettre en valeur ici la distribution des métiers ou des rôles du chercheur au sein de chaque discipline. Ce point (qui n'était pas un objectif spécifique de l'analyse d'ailleurs) ne porte pas a priori à conséquence grave dans l'analyse. Car s'il est vrai que différentes facettes du métier de chercheur existent (travail « à la paillasse », d'encadrement, de conception de projet, de synthèse et d'écriture, d'animation, de communication, ou de direction et gestion, etc.), on peut penser que cette distribution des missions, varie plus selon l'âge et la carrière des chercheurs que selon les disciplines, et qu'elle est donc plus ou moins distribuée de façon homogène entre disciplines.

## Cas des ingénieurs

Les compétences des ingénieurs d'étude et de recherche des départements (IE-IR) ont été classées selon leur positionnement sur les emplois-types (REFERENS). Pour rappel, ce référentiel est partagé avec les établissements publics à caractère scientifique et technologique (EPST) et les universités, il est utilisé à l'INRA depuis une dizaine d'années. Il a été cependant demandé à chaque département de recherches de vérifier et de valider le positionnement des ingénieurs sur ce référentiel. Les informations fournies par les départements pour positionner les ingénieurs sur les disciplines, lorsque cela avait un sens, ont en revanche été trop hétérogènes pour pouvoir être exploitées. Sur l'ensemble des 1365 ingénieurs (IE-IR) affectés dans les départements (au 1er trimestre 2012), seuls 12 n'ont pas pu être positionnés sur un emploi-type REFERENS. Au total, le positionnement des ingénieurs a été réalisé sur un ensemble de 60 Emplois-types (Annexe 12). Nous avons regroupé les emplois-types de niveau IE et IR correspon-

<footnote n="1">1. Robelin et colls, 2003. Synthèse du chantier GPEC. Note interne du 7 Novembre 2003. 23 p. + tableaux et figures.</footnote>
dant à un même métier (indépendamment du niveau de responsabilité ou du degré de maîtrise) ou correspondant à un même regroupement de métiers lorsque les effectifs étaient faibles. Il en ressort que les 1353 IE et IR considérés occupent 29 familles d'emploi REFERENS, qui peuvent être réorganisées en 19 regroupements de métiers. Le paragraphe traitant des ingénieurs donnera les éléments essentiels de compréhension de ces regroupements et de la structure par effectif de ces populations.

## Cas des assistants ingénieurs, les techniciens et les adjoints techniques (AI-B-C)

De façon similaire, les compétences des assistants ingénieurs, techniciens et agents techniques (AI-TR-AT) des départements ont été classées selon leur positionnement sur les emplois-types (REFERENS). Sur l'ensemble des 3729 AI-TR-AT affectés dans les départements (au 1er trimestre 2012), seuls 10 ne sont pas positionnés sur un emploi-type REFERENS. Au total, le positionnement des AI-TR-AT a été réalisé sur un ensemble de 90 Emplois-types. Nous avons également regroupé les emplois-types de l'ensemble de ces corps correspondant à un même métier (indépendamment du niveau de responsabilité ou du degré de maîtrise) ou correspondant à un même regroupement de métiers lorsque les effectifs étaient faibles. Il en ressort que les 3719 agents considérés occupent 30 familles d'emploi REFERENS, qui peuvent être réorganisées en 12 regroupements de métiers. Le paragraphe traitant des catégories AI-B-C donnera les éléments essentiels de compréhension de ces regroupements et de la structure par effectif de ces populations.

## Cas des contractuels

La population des contractuels participe, même si elle est moins nombreuse que celle des titulaires, à la représentation des compétences présentes au sein de l'établissement et à ses évolutions. Dans ce sens, les effectifs contractuels apparaissent comme une force de travail complémentaire, mais qui ne modifie pas en profondeur les équilibres (ou déséquilibres) et les grandes dynamiques des communautés disciplinaires ou des métiers de l'établissement. Une analyse sur l'année 2012 a été réalisée et le niveau d'emploi a pu être précisé, indépendamment du type de contrat, en 5 catégories (post-doctorants / chercheur ; doctorant ; ingénieur de recherche ; ingénieur d'études et AI/ technicien/AT) (Annexes CDD1 et CDD2). La part des CDD, en termes de force de travail des unités de recherche et expérimentales, hors stagiaires et personnels saisonniers ou divers, représente 19,7% des ETPT titulaires en 2012 (ou 16,5% exprimé par rapport au total (CDD + titulaires)).

## Grands champs thématiques, une analyse au regard des finalités de l'établissement

Au-delà d'une analyse globale des disciplines et des métiers au niveau de l'établissement (ou par centre, etc.), une analyse prévisionnelle des compétences par rapport à des grands enjeux ou grandes finalités de l'établissement a été conduite. Les champs thématiques des départements correspondent en effet à une segmentation actuelle des activités et finalités des différents départements, ces finalités étant également en correspondance plus ou moins stricte avec des familles disciplinaires et de compétences. Au total, les schémas stratégiques de départements font état de 46 champs thématiques, dont certains apparaissent d'ailleurs proches dans leurs descriptions, compétences ou intentions.

Si les champs thématiques ont une pertinence certaine au niveau interne des départements pour lesquels ils peuvent constituer des « piliers » de leur organisation (en termes de gestion de moyens, de compétences, de fronts de science, d'animation, etc.), ceci n'est plus vrai au niveau de l'établissement. Il est même particulièrement nécessaire à ce niveau d'intégration (l'établissement) de se dégager d'une vision liée à la segmentation de son organisation (toujours plus ou moins arbitraire, dans le sens où d'autres segmentsations tout aussi pertinentes seraient possibles) pour capter ce qui ne devient visible que par agrégation homogène.

Leur regroupement dans des thématiques plus larges, sans prendre en compte les périmètres des départements, vise à restituer une vision plus globale des grandes thématiques de recherche de l'INRA indépendamment d'une structuration en départements, celle-ci n'étant qu'un mode d'organisation particulier au service de finalités de l'établissement dans son ensemble. Pour cela, les 46 champs thématiques des départements de l'INRA ont été regroupés en 8 « grands champs thématiques » génériques (voir ci-contre + Annexes CT1 et CT2). Le regroupement des chercheurs, des ingénieurs et leur agrégation dans chacun de ces 8 grands champs thématiques a rendu alors possible l'analyse statique et la projection dynamique des compétences affectées à ces enjeux ou finalités. Cette vision est complémentaire des grands axes du document d'orientation de l'INRA. En remarque, même si la construction de ces grands champs thématiques est basée sur une logique de convergence de finalités et de compétences contributives, et même si certains regroupements sont parfois presque évidents, il reste une part de subjectivité et de choix, et il n'existe par ailleurs pas de solution unique à un tel mode d'agrégation. Mais l'essentiel n'est pas ici dans le détail, mais plutôt dans les grands équilibres (ou déséquilibres) visibles à travers des regroupements reconstitués.
Présentation des 8 Grands Champs Thématiques et leurs principales caractéristiques

(et nombre de chercheurs et d'ingénieurs contribuant à chaque Grand Champ Thématique)

<table><tr><td>Grand Champ Thématique 1 :<br>Structure et Expression des Génomes, diversité génétique et amélioration génétique (végétal, animal, microorganismes).</td><td>Analyse, structure et expression des génomes ; exploration de la diversité génétique et gestion de l'amélioration génétique.<br>421 chercheurs et ingénieurs.</td></tr><tr><td>Grand Champ Thématique 2 :<br>Biodiversité, évolution, adaptation des organismes et des bioagresseurs (animal, végétal, microorganismes).</td><td>Biodiversité, des bioagresseurs, interactions hôtes - pathogènes, variabilité et évolution des organismes et des populations et adaptation aux milieux.<br>783 chercheurs et ingénieurs.</td></tr><tr><td>Grand Champ Thématique 3 :<br>Produits bruts et transformés, Bioproduits, Biomatériaux, Biomolécules.</td><td>Caractérisation, transformation, et élaboration de bioproduits, biomatériaux et biomolécules.<br>353 chercheurs et ingénieurs.</td></tr><tr><td>Grand Champ Thématique 4 :<br>Fonction digestive, Alimentation, Consommation alimentaire (Homme et Animal).</td><td>Ce champ comporte trois volets :<br>- l'alimentation, la consommation et les comportements alimentaires ;<br>- la nutrition, ses liaisons avec la toxicologie, et ses impacts sur la santé ;<br>- l'évaluation des aliments et la connaissance de la fonction digestive (homme et animal). 317 chercheurs et ingénieurs.</td></tr><tr><td>Grand Champ Thématique 5 :<br>Croissance, développement, adaptation et interactions des plantes (et microorganismes) dans les écosystèmes.</td><td>Plusieurs domaines sont concernés :<br>- la tolérance et les adaptations des plantes aux contraintes environnementales ;<br>- la connaissance de la reproduction et du développement des végétaux dans des milieux variés, ainsi que ses applications agronomiques ;<br>- l'analyse fonctionnelle et les interactions entre espèces dans les écosystèmes.<br>326 chercheurs et ingénieurs.</td></tr><tr><td>Grand Champ Thématique 6 :<br>Connaissance et gestion des milieux anthropisés et des ressources naturelles.</td><td>Rassemble d'une part l'écologie des milieux anthropisés et des paysages et la gestion des ressources correspondantes, d'autre part la connaissance et la maîtrise des cycles biogéochimiques et des écosystèmes anthropisés.<br>214 chercheurs et ingénieurs.</td></tr><tr><td>Grand Champ Thématique 7 :<br>Systèmes sociotechniques en agriculture et élevage, ingénierie systémique, gouvernance et politiques publiques.</td><td>Concierge :<br>- les systèmes sociotechniques en agriculture et élevage, leur gouvernance et les politiques agricoles ou de territoires ;<br>- les systèmes sociotechniques innovants et l'ingénierie agroécologique en agriculture et élevage ;<br>- les échanges commerciaux, les politiques publiques et la gestion des impacts du changement climatique.<br>340 chercheurs et ingénieurs.</td></tr><tr><td>Grand Champ Thématique 8 :<br>Sciences du numérique.</td><td>Il s'agit ici des outils mathématiques et informatiques appliqués, mobilisés soit dans le domaine de la biologie, du gène à l'individu, soit dans les domaines de l'environnement, de l'agriculture et de l'alimentation.<br>89 chercheurs et ingénieurs.<br>NB : bien d'autres chercheurs ou ingénieurs référencés sur d'autres champs thématiques mettent en œuvre des approches de modélisation, des outils statistiques ou informatiques à des fins de recherche finalisée.</td></tr></table>

Au cours des pages suivantes, une première partie analysera les perspectives en recherches de l'établissement à partir d'une synthèse des 14 schémas stratégiques de départements. Une seconde partie proposera une analyse des ressources disponibles et une analyse dynamique des compétences à l'échelle de l'établissement. Une troisième partie tentera quelques suggestions, points de vigilance et préconisations en termes d'ajustement des ressources aux ambitions annoncées.
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# Première partie : Evolutions annoncées, ambitions et perspectives de l'établissement

Cette partie se propose de reconstituer, à partir de l'analyse des 14 schémas stratégiques de départements (2011 - 2014), les évolutions majeures, prévisibles ou émergentes de l'établissement, à partir de visions plus ou moins autonomes au départ. Les évolutions prises en compte ici s'organisent selon 5 axes : 1/ évolution du contexte global perçu, 2/ évolution des missions et des orientations scientifiques, 3/ évolution des organisations, 4/ évolution du management et de l'animation, 5/ évolution des compétences. Il s'agit donc de saisir l'ensemble des évolutions scientifiques en incluant les modes d'organisation, de management, et d'animation de l'établissement.

## Evolution du contexte global

### Production agricole et alimentaire : compétition et compétitivité, approches globales et intégration, attitudes et demande sociétales

La recherche va devoir répondre à la poursuite d'une demande mondiale croissante et diversifiée de produits végétaux et animaux, tout en maîtrisant la compétition sur les ressources environnementales, les coûts environnementaux devant être maîtrisés pour être acceptables. La part des produits issus de zones à faibles coûts de production augmentera, nécessitant une différenciation des productions européennes. L'humanité doit ainsi faire face à l'émergence de plusieurs crises structurelles majeures (alimentaire, énergétique, climatique et environnementale) qui impliquent l'agriculture par la nécessité de construire de nouveau modèles, voire de nouvelles dynamiques agricoles, performants sur les plans économique, social et environnemental, depuis l'échelle de l'exploitation agricole jusqu'au niveau planétaire. Les enjeux de sécurité alimentaire, de préservation de l'environnement, d'adaptation au changement climatique et, plus largement de développement durable mettent ainsi l'agriculture au cœur de multiples tensions économiques, techniques, organisationnelles, spatiales et humaines. En outre, les territoires ruraux et périurbains sont l'objet de transformations majeures qui questionnent la place de l'agriculture dans le développement local.

Les risques deviennent également plus globaux et plus systémiques. A titre d'exemple, l'émergence d'une approche intégrée pour le contrôle des maladies infectieuses prenant en compte la convergence des sphères humaines, animales et environnementales émerge. L'intégration de nombreux critères de sélection entrainera une diversification des types génétiques. Enfin, les connaissances, représentations et comportements des acteurs agricoles prévalent dans le dialogue avec la recherche et, au même titre que les connaissances

scientifiques, sont pris en compte dans les dynamiques de conception et d'innovation ou dans les politiques publiques.

Sur le plan sociétal, et plus particulièrement dans les pays développés ou en développement, la modification des comportements alimentaires, suite à la prise de conscience du potentiel de l'alimentation sur la santé, ainsi que la possibilité pour les industriels d'alléguer sur les vertus de leurs produits et l'obligation d'en démontrer les effets in vivo, conformément à la réglementation européenne, sont à intégrer. De même, l'évolution de l'obésité et du diabète, ainsi que des maladies dégénératives liées au vieillissement et à la dénutrition des personnes âgées, population en augmentation, fixent des finalités. Il faudra tenir compte également de changements d'attitude des citoyens vis-à-vis d'une part de la science, et d'autre part, vis-à-vis des modes de production agricole ou du statut des animaux par exemple (moins perçus comme des unités de production que comme des êtres sensibles). Plus généralement, l'évolution des rapports des citoyens à l'animal pourrait amener une diminution de la consommation des produits animaux dans les pays développés, alors que celle-ci augmente dans les pays en développement, et pourrait affaiblir les moyens attribués à la recherche sur l'évolution nécessaire des systèmes d'élevage. La santé animale est désormais indissociable du bien-être animal, de la sécurité et la qualité des denrées, et des productions à haute valeur sanitaire sont recherchées, avec un usage raisonné des anti-infectieux.

## Environnement, écologie et contexte climatique

La recherche devra contribuer à la réduction des impacts environnementaux négatifs liés à la production agricole (production de gaz à effet de serre, pollution des eaux, etc.), à l'augmentation d'effets positifs, à l'accroissement de services environnementaux (entretien des milieux difficiles, fertilisation des sols, stockage du carbone, contribution au maintien de la biodiversité ordinaire, attractivité des paysages, etc.).
Elle doit également favoriser l'augmentation de la résistance et de la résilience des écosystèmes aux contraintes environnementales, prendre en compte la préservation de la biodiversité, la protection et la restauration des écosystèmes. Un des enjeux de l'agriculture de demain est ainsi l'intensification écologique, notamment via la régulation écologique des agro-écosystèmes. L'INRA doit ainsi contribuer à répondre à une très forte demande sociétale sur les pratiques de protection des cultures, concrétisée lors du Grenelle de l'Environnement (réduction de 50% si possible des intrants nécessitant des ruptures de pratiques, d'assolements, de rotations, de choix de produits et de l'organisation des territoires, des filières amont et aval, et des politiques publiques).

En particulier, les secteurs agricoles devront s'adapter aux impacts, directs et indirects, du changement climatique. Ainsi s'ouvre la perspective d'une diversification des objectifs de sélection, végétale ou animale, pour prendre en compte des caractères plus nombreux et plus complexes visant à améliorer les capacités d'adaptation génétique, face au changement climatique notamment.

## Innovations technologiques

Si la recherche doit participer à l'atténuation de l'effet de serre et à l'augmentation de la production d'énergie, les biotechnologies végétales et la chimie verte peuvent contribuer à répondre à la demande croissante de production durable de végétaux en caractérisant et sélectionnant des génotypes adaptés à des environnements limitants afin de maintenir cette production, et en développant les connaissances et les outils de biotechnologie pour réaliser l'ingénierie des génotypes (transgénèse).

La demande d'accès à des produits porteurs induit une complexité croissante en termes de structure physique et de composition. Pour parvenir à la transformation raisonnée des produits agricoles, et sortir de la logique de « cracking intégral », il sera également nécessaire de qualifier et quantifier toute la complexité de la matière. La biotechnologie blanche, qui représente déjà une réalité industrielle dans les secteurs alimentaires et non-alimentaires, jouera un rôle de plus en plus important. Ces biotechnologies constitueront le socle de « la future bioéconomie », fournissant de nouvelles solutions éco-compatibles pour la production d'une grande diversité de pro-

duits dans différents secteurs. Dans le même temps, les nouvelles technologies d'analyses à haute sensibilité « Omiques » et la masse de données associée génèrent de nouveaux enjeux (massification de la production des connaissances et difficultés de leur exploitation systématique, nouvelles technologies d'observation et de récolte de données à des échelles spatio-temporelles d'un large spectre, intégration de données acquises sur un même objet mais à des échelles différentes, etc.).

En même temps que les sciences biologiques ont progressé, des avancées considérables ont également été obtenues dans les matériaux, l'électronique et le calcul, rendant plus facile l'interfaçage entre biologie et physique, à la fois pour exploiter le vivant et pour développer des méthodes pertinentes d'ingénierie (nano- ou micro-technologies pour des outils innovants permettant de mesurer finement, automatiquement, à fréquence élevée des paramètres biologiques). De même, l'évolution récente de disciplines économiques par des approches théoriques faisant suite aux travaux empiriques (économie structurelle et économie expérimentale) est à prendre en compte. En sociologie, apparaît une volonté de relier les travaux qualitatifs à des démarches de sociologie quantitative.

## Evolution des missions et des orientations scientifiques

### Des approches intégrées et systémiques sur un fond « d'écologie globale »

Beaucoup de recherches se positionnent sur une toile de fond d'écologie « globale, systémique, et interactive » : la recherche en santé animale associera des dimensions économiques, sociales, environnementales, et sanitaires pour construire une « écologie de la santé animale» en prenant en compte le bien-être animal et l'éthique de l'élevage (« l'animal comme un système, l'animal dans un système »). En nutrition humaine, les effets métaboliques et les conséquences des régimes alimentaires pour la santé sont vus dans le cadre d'une « écologie de la santé humaine », par une approche globale des régulations des systèmes métaboliques par l'alimentation, et par le développement d'une physiologie intégrative (liens entre nutriments, liens entre nutriments et matrice alimentaire, liens entre alimentation et santé). Dans le champ de la microbiologie, la réduction des risques microbiens (en santé
animale, dans la chaîne alimentaire, ou en santé humaine) contribue au développement d'une « écologie microbienne » élargie aux pathosystèmes, et marquant le passage d'écosystèmes « segmentés » (microbiote digestif humain, écosystèmes de dépollution/bioremédiation, écosystèmes alimentaires) vers d'autres écosystèmes (rumen et autres tubes digestifs animaux, sols, plantes,...) via des démarches conceptuelles et méthodologiques communes et à large visée. Dans le champ de l'écologie et de l'agronomie s'opère un renouvellement des démarches en termes d'observation, d'intégration, et de conception, en analysant les interactions biotiques non seulement dans leur finesse mécanistique, mais aussi au niveau des populations et des communautés, en définissant ainsi une « écologie des interactions biotiques » de façon à aborder certains fronts de science (écotoxicologie, lutte biologique, ou résistance génétique) et à ancrer les recherches dans des finalités explicites (diminution de l'usage des pesticides, usage intégré de la lutte chimique, etc.). Il ne s'agit pas tant de modifier les missions des départements que de mettre en œuvre des approches systémiques qui prennent en compte la complexité des problématiques au travers de recherches transversales, de l'intégration de l'ensemble des acteurs, et au travers du renforcement d'articulations entre expérimentations et observations, gestion des données et modélisation. Une attention particulière est attendue sur la valorisation des productions, sur l'ingénierie via la conception de systèmes de culture innovants par innovation technologique ou organisationnelle, la conception d'idéotypes variétaux nouveaux, le développement d'une ingénierie de gestion des écosystèmes, le développement de bioraffineries pour obtenir des produits répondant à plusieurs critères simultanément, l'intégration de l'impact des procédés sur la qualité des produits finis alimentaires ou non alimentaires, etc. Cette velléité implique un renforcement des interfaces entre départements pour enrichir la réflexion sur les thèmes communs et pour faciliter par exemple la transposition des données acquises sur les plantes modèles vers les espèces végétales d'intérêt, ou pour s'impliquer dans des enjeux englobants et sur des questions à caractère intégratif. Parallèlement, cette pratique de la pluridisciplinarité au travers d'approches systémiques, passe en général par un élargissement des échelles et des systèmes étudiés (« paysage », « territoire(s) », « agroécosystèmes », etc.). Les sciences humaines quant à elles investissent ces nouveaux objets intégrés (biodiversité, ressources, alimentation, etc.), les recherches sur le comportement alimentaire du consommateur ayant par exemple pour objet la confrontation entre des approches sensorielles et des approches sociologiques, économiques ou associant des aspects psychosociologiques et sensoriels aux aspects économiques et sociologiques dans la recherche de nouvelles voies d'actions publiques.

Dans les sciences animales, des investissements sont annoncés dans la conception et l'évaluation de systèmes d'élevage durables répondant à des évolutions du contexte socio-économique, en multipliant notamment les collaborations avec les départements du secteur végétal, des sciences économiques et sociales, et de l'écologie (« l'animal dans le système »). Des questions à traiter par les équipes concerneront « le système d'élevage » en vue de combiner ressources, animaux et pratiques d'élevage (conception de systèmes d'élevage ou de poly-culture, élevage innovants, amélioration des performances environnementales du système, développement de l'élevage de précision, évaluation multicritère des systèmes d'élevage, etc.). Des enjeux environnementaux liés aux rejets de l'élevage, à la diffusion de xénobiotiques dans l'environnement, à la sélection/dissémination de résistances aux anti-infectieux, aux échanges de pathogènes entre faune domestique et faune sauvage sont ainsi identifiés.

Ce renforcement d'approches (éco)systémiques et intégrées implique en général le développement de l'observation comparative, le traitement de problématiques liées à des fonctionnalités écologiques variées (biodiversité, adaptation aux changements globaux), l'intégration et la modélisation à une échelle écosystémique pertinente, des couplages, et une intégration spatiale des processus incorporant l'étude des interfaces entre écosystèmes. Il passe par un appel récurrent à l'innovation, par le développement de concepts et de démarches pour favoriser les processus d'innovation et accompagner les transitions, par l'évocation d'enjeux environnementaux et de développement durable allant de la biologie à l'économie agricole, ou de l'environnement et des ressources naturelles au développement durable, des contraintes climatiques aux politiques publiques et à leurs arbitrages, de l'attente des filières et de la société à la prédiction du comportement des acteurs, des comportements alimentaires et à la santé des individus. En particulier, l'agroécologie émerge dans tous les domaines, en concrétisant et amplifiant cette volonté de recherches intégrées : dans le domaine de l'élevage (conséquences de nouveaux systèmes fourragers sur la biodiversité des prairies, gestion du cycle ressources-effluents à l'échelle des exploitations, etc.), dans le domaine de l'agronomie, en produisant des connaissances génériques et opérationnelles pour gérer durablement les espaces cultivés ou mixtes (paysages) et les ressources physiques et biologiques qui en dépendent ou les services écologiques qu'ils produisent. Il s'agit d'une agroécologie répondant aux critères d'une gestion durable, avec une volonté forte de faire émerger « une agroécologie pour l'action » par des transitions vers de nouvelles pratiques et de nouvelles façons de penser les techniques, ainsi que de nouveaux modes de gestion des interactions entre agriculture et territoires.
La biologie massive : du génotype au phénotype haut débit, vers une biologie synthétique, intégrative et prédictive

Les questions de recherche annoncées impliquent l'utilisation
du haut débit à toutes les échelles d'organisation du vivant
(par exemple en identifiant sans a priori tout génome de pa-
thogène présent chez un hôte ou chez un vecteur), l'intégrá-
tion des données et leur modélisation pour aboutir à des dé-
veloppements prédictifs. L'intention est de faire émerger des
forces sur des aspects fondamentaux à l'échelle du génome, de
l'individu, puis de la biologie des systèmes, pour développer
notamment une évaluation génétique et une sélection géno-
mique généralisée. Les développements portent ainsi sur le
génotypage à très haut débit, l'appui sur les méthodes et outils
de la génome fonctionnelle et de la génétique des popula-
tions, la variabilité épigénétique, et la bioinformatique dans
un objectif de connaissance des déterminants génétiques et
génomiques des organismes.

Dans le même esprit, le développement d'une « taxonomie
numérique massive », d'une « épidémiologie moléculaire »
à haut débit (pour approcher les questionnements d'inte-
ractions de communautés chez les hôtes et chez les vecteurs
par exemple), s'appuieront sur le développement d'une «
taxonomie moléculaire » et sur une génome à haut débit
(tant pour des aspects cognitifs que pour des applications
finalisées du type traçabilité ou bio-indication). Au-delà de
la génome, les recherches veulent également explorer une
« physiologie des interactants » (transcriptomique, protéo-
mique, métabolomique), l'ensemble conduisant assez natu-
rellement au développement de plateformes à haut débit pour
le séquençage, le génotypage, le clonage, la transgénèse, et la
bioinformatique.

Pour assurer une cohérence entre la connaissance du génome et son expression, le besoin de développement du phénotypage émerge logiquement dans une perspective à moyen terme (« quels caractères pour quels systèmes ? » « Quels caractères améliorables, et comment ? »). Les mesures de phénotypage seront ainsi progressivement automatisées, amenant un développement d'une expertise autour de l'intégration de données de phénotypage (l'arrivée de la sélection génomique renforce cette nécessité de développer le phénotypage à haut débit et de définir des objectifs de sélection cohérents avec la durabilité des systèmes). En conséquence, des investissements intellec-tuels et techniques seront réalisés dans la compréhension de l'élaboration des phénotypes (« l'animal comme système », « le végétal répondant à des exigences multicritères »), dans l'exploitation des comparaisons de génomes, dans l'étude de leur rôle dans l'élaboration des grandes fonctions (« percer le secret des phénotypes »), dans l'analyse du post-génome, et du rôle de l'épigénétique. Au total, identifier des gènes régulant les caractères d'intérêt, comprendre comment ils déterminent les phénotypes, saisir les mécanismes de régulation et les inte-

ractions entre génomes (« plante et pathogène», « animal et
parasite », « homme et microbiote », etc.) constitueront des
priorités scientifiques partagées. A terme, la modélisation de
phénotypes fournira in silico des idéotypes pour différentes
conditions environnementales et permettra d'anticiper la
réponse d'organismes ou l'adaptation aux changements (cli-
matiques notamment).

A l'interface des biosciences et du génie biologique, la biolo-
gie synthétique sera développée. Des analyses systématiques
de collections ouvrent potentiellement les portes à une véri-
table ingénierie du vivant et, à plus long terme, à une biologie
synthétique raisonnée, domaine émergent et élément clef du
développement de biotechnologies et du développement de
bioprocédés originaux (éco-compatibles). La volonté affichée
d'intégration dans le domaine de la biologie préfigure une bio-
logie intégrative pouvant évoluer vers une biologie prédictive.
A noter également le développement des nanosciences, via la
connaissance fine de biomolécules et visant à établir le lien
entre leur organisation, leurs propriétés et leurs effets, afin de
construire des nanostructures fonctionnelles. Cette dernière
thématique spécifique ouvre les portes vers un partage entre
plusieurs disciplines sur les méthodes et les concepts de la
physique de la matière molle, de la matière condensée, et de
la biologie.

Modélisation

Toute la complexité annoncée (approches systémiques et
pluridisciplinaires, ingénierie réverse, analyse informatique
et statistique de données massives, bioinformatique, biolo-
gie intégrative, prédictive et synthétique, etc.) offre égale-
ment une opportunité pour - ou impose de - développer des
approches de modélisation grâce à la structuration des com-
pétences existantes et au renforcement des liens avec les ma-
thématiques. L'interface entre les mathématiques et les autres
disciplines pour traiter les questions posées (modèles multi-
échelles, analyse des systèmes, aide à la décision, évaluation
multicritères, modélisation des processus dynamiques) est
partagée à peu près par tous les départements. Ceux-ci par-
tagent également des thématiques communes (construction
d'outils d'aide à la décision, de bases de données, gestion de
l'incertitude, etc.). En conséquence, la place des mathéma-
tiques en général, des statistiques et de l'informatique en
particulier, devient centrale pour accompagner le développe-
ment des recherches à l'INRA. La question de l'organisation
de ce dispositif d'accompagnement via différentes modalités
(ingénierie du dispositif relatif au traitement données et aux
plateformes informatiques, expertise méthodologique, for-
mation et entretien des compétences, suivi des partenariats
inter organismes) reste entière.

Par rapport au document d'orientation de l'INRA 2011 - 2020,
les approches transversales et interdisciplinaires majeures
semblent ainsi bien intériorisées (approches prédictives pour la biologie, modélisation des systèmes complexes, biologie intégrative, agroécologie appliquée aux écosystèmes gérés par l'agriculture et par l'élevage), de même que des enjeux et défis majeurs (intégration des performances économiques, sociales et environnementales de l'agriculture, atténuation de l'effet de serre et adaptation de l'agriculture et de la forêt au changement climatique, valorisation de la biomasse pour la chimie et l'énergie). A contrario, les items relatifs à la sécurité alimentaire mondiale et aux changements globaux, au développement de systèmes alimentaires sains et durables apparaissent seulement en toile de fond, moins prégnants et moins visibles, peut-être parce qu'ils apparaissent encore trop lointains, trop intégrateurs, trop mondialisés, chaque département de l'INRA nayant prise que sur des composantes réduites du système.

## Evolution des organisations

### Mutualisation, rationalisation et visibilité du dispositif

Les évolutions en termes d'organisation concernent les unités de recherche, les unités expérimentales et, de façon prononcée, le développement de plateformes. Ces évolutions respectives sont affirmées à plusieurs échelles : intra département, inter départements, à l'échelle de partenariats nationaux ou sur le plan de partenariats européens ou internationaux.

Au niveau des unités, la dynamique de regroupement d'unités sous forme de structures importantes visibles (« Très Grandes Unités » (TGU), « pôles », etc.) est réaffirmée, en prolongement d'actions déjà engagées. Elle met en avant des approches interdépartementales (par exemple entre la génétique animal et la conduite des systèmes d'élevage, entre la génétique végétale et la biologie végétale, entre la microbiologie et l'alimentation, entre la recherche de systèmes de culture innovants et l'épidémiologie, etc.). Cette volonté de mutualisation se prolonge également dans le développement de plateformes, qui marque une dynamique majeure des schémas stratégiques, et se situe d'emblée dans une logique de mutualisation entre départements, voire au-delà, pour en faire des outils de reconnaissance nationale et internationale. Les convergences observées entre départements en matière de programmes et d'organisation des unités de recherche sont ainsi élargies jusqu'aux instruments d'analyse, de calcul ou de modélisation, par exemple en matière de phénotypage, d'infectiologie, de détection d'émergences pathologiques vectorisées, de modélisation couplée, d'analyse textuelle ou sensorielle, etc. Dans le même esprit, les départements prolongent cette analyse en faisant état d'évolutions fortes concernant les unités expérimentales, en visant une réduction du foisonnement des dispositifs d'observation, tout en leur donnant une meilleure pérennisation, une visibilité plus importante, et un meilleur

partage entre communautés scientifiques concernées, comme plateformes ouvertes sur de véritables partenariats de recherche ou de recherche-développement. Au-delà du concept classique d'unité expérimentale, l'actualité, le renouveau et le partage de dispositifs expérimentaux de terrain en matière d'ingénierie agroécologique, de protection intégrée, de collections en lien avec la systématique, ou d'observation et de monitoring des milieux font partie d'une panoplie cohérente de cette réorganisation. Ce mouvement s'accompagne logiquement d'une mise en réseau organisée des données pour capitaliser et mettre à disposition plus largement les données expérimentales, jusqu'à l'évocation de la création d'une unité de service pluri départementale pour gérer l'ensemble des bases de données agronomiques et environnementales. Il s'agit enfin d'une extension de la notion délimitée d'unité expérimentale par la mise en place d'une démarche visant à exporter le mode de fonctionnement des unités expérimentales dans des exploitations choisies chez des agriculteurs partenaires pour élargir la gamme de contextes ou de logiques d'action, et analyser les processus d'apprentissage associés au développement de systèmes innovants.

## Alliances, partenariats et internationalisation

Au niveau national, ces logiques de regroupement sont également en œuvre par référence à des pôles ou à des alliances nationales, liés notamment aux investissements d'avenir. Plussieurs départements affichent la volonté de renforcer plus systématiquement le partenariat académique de leurs unités au niveau territorial ou avec des établissements nationaux, dans la perspective d'un rapprochement des dispositifs locaux. La logique de rapprochement s'appuie aussi sur l'accès éventuel à des compétences et des instruments lourds (en physique ou biologie par exemple), ou par le renforcement de partenariats académiques favorisant l'expression d'une meilleure interaction avec des filières et des instituts techniques pour générer des développements opérationnels en recherche et développement, en envisageant notamment le développement de plateformes destinées à accueillir tant des partenaires privés que des instituts techniques. Logiquement, la plupart des départements concernés indiquent ainsi leur perspective d'ouvrir leurs dispositifs à l'international (création d'un observatoire de la biodiversité pathogénique, constitution d'un réseau européen d'unités expérimentales de recherches agronomiques sur les systèmes de production intégrés en renforçant la collecte et la gestion partagée des données climatiques, pédologiques et environnementales, réseau européen d'observatoires à long terme des échanges sol - atmosphère visant à harmoniser, mutualiser et gérer les moyens d'observation, structuration des ORE à l'échelle européenne, etc.). Plus généralement, les dimensions européennes et internationales sont explicitement indiquées par plusieurs départements, dans la perspective éventuelle par exemple d'accords-cadres ou de « joint Labs ». Le renforcement d'échanges internationaux structurés
à travers des consortia et des réseaux de chercheurs, l'analyse
stratégique pour renforcer des partenariats européens, l'inté-
gration de plateformes dans des réseaux européens, le renfor-
cement de synergies entre recherche et formation par mise
en réseau, sont ainsi des voies d'accès citées susceptibles de
mener à l'internationalisation.

Evolution du management et de l'animation

Des animations transversales

La dynamique au niveau des structures, s'accompagne d'une évolution en termes de dispositif d'animation scientifique. Au sein des unités, un renforcement de la formalisation des équipes, à l'échelle de l'institut, une animation thématique en réseaux de manière à maintenir la cohérence entre des sollicitations régionales et une ambition scientifique nationale. Les animations proposées, même si les modalités diffèrent, répondent toutes au développement d'une vision globale et du lien nécessaires entre différents projets de recherche, et de manière récurrente, la cohérence d'ensemble (projets portés par les départements, métaprogrammes, logiques régionales ou partenariats internationaux) semble indispensable à la cohésion des départements et des unités. La plupart des départements mettent logiquement en avant la nécessité de conforter des connaissances disciplinaires indispensables à l'échelle des spécificités d'un département. Mais les départements définissent aussi leur animation et les modalités qui en découlent à plusieurs échelles, peu restant centrés seulement sur les champs thématiques. Ainsi, parallèlement à une animation qui s'appuie sur des disciplines internes, les évolutions sont liées à la nécessité de développer des partenariats sur des thématiques scientifiques pluridisciplinaires. Cette déclinaison transversale est mise en œuvre soit en créant - ou participant à - des réseaux nationaux (labex, pôles, etc.) ou européens, soit en favorisant les interactions en interne avec d'autres départements de l'Inra, en partageant par exemple des formations de type « écoles-chercheurs » (acquisition de connaissances et construction de communautés). Dans le même esprit, le portage par un département d'une mission d'animation scientifique pour l'ensemble de l'institut est proposé dans le domaine de la bioinformatique, dans le domaine de la biologie des systèmes (biologie synthétique et besoins en biotechnologies), ou pour la communauté « Plant Science » à travers une animation conjointe inter-départements. Les principales thématiques ainsi concernées dans le cadre de ces évolutions sont l'agroécologie, la bioinformatique et la biologie prédictive avec des déclinaisons spécifiques (spécialisation), ou au contraire, transversales (interdisciplinarité).

Leadership, trajectoires professionnelles
et innovation

Des évolutions scientifiques et organisationnelles, des « vi-
rages » scientifiques sont pointés par les départements qui
proposent des accompagnements possibles (réorientation,

mobilité, et formation, sont des solutions identifiées) et des
cibles principales : inflexions des trajectoires des chercheurs
et ingénieurs en utilisant la mobilité et des parcours de for-
mation spécifiques, ou une animation par réseaux métiers
(référence aux CATI et PEPI par exemple par regroupements
méthodologiques et de métiers). Pour conduire les chan-
gements, des porteurs de projet transversaux doivent être
identifiés parmi les séniors, ou au contraire, parmi des jeunes
chercheurs ayant un potentiel de leader. Dans le même sens,
des politiques incitatives (soutien financier) et des démarches
projets sont envisagées et favorisées. Les unités expérimen-
tales, plateformes, etc. fournissent également une probléma-
tique importante d'une grande partie des départements en
termes de gestion des ressources humaines, que cette problé-
matique soit en lien avec la nécessaire évolution des compé-
tences des ingénieurs (développement du haut-débit et de la
gestion des données par exemple), ou soit en lien avec la mise
en place de capacités de pilotage au sein de ces structures par
des personnels à forte capacité managériale et à capacité d'ani-
mation des interfaces avec des partenaires professionnels. Il
en ressort ainsi une ambition forte pour les fonctions des
ingénieurs avec deux axes principaux à mettre en lien, avec
d'un côté une ingénierie de plus en plus spécifique (avec la
gestion de données, la bioinformatique) nécessitant des com-
pétences pointues (savoirs et savoir-faire), et de l'autre, une
ingénierie de l'innovation connectée à des problématiques
d'une « science pour l'impact » entrainant le développement
de métiers en interface avec les partenaires (savoirs et savoir-
être) et de capacité de retour auprès des équipes de recherche
sur les questions scientifiques. Au-delà de ces entités expéri-
mentales, les départements portent finalement une attention
particulière aux capacités de pilotage de leurs cadres : pilotage
des TGU, importance du rôle des cadres intermédiaires, pilo-
tage de projet ou identification de leader, porteur scientifique
et animateur d'équipe, etc.

Un autre levier d'animation est basé sur le développement
de la créativité et celui de l'innovation (la créativité étant vue
ici comme une composante développée individuellement,
l'innovation étant vue comme une élaboration collective et
croisée). Même si les terminologies peuvent revêtir des défi-
nitions différentes suivant les départements (en lien avec la
valorisation et les brevets, en lien avec l'ingénierie, etc.), elles
mettent en avant de façon assez systématique la nécessité de
favoriser la créativité individuelle dans les équipes pour déve-
lopper une capacité d'innovation collective en réponse aux
grands enjeux scientifiques. Cette vision dépasse largement
le cadre de chaque département considéré individuellement,
elle appelle probablement à des initiatives supra-départemen-
tales, via la formation permanente par exemple.
## Evolution des compétences

Concernant les chercheurs, les départements au regard des évolutions scientifiques mais également, des départs à la retraite, proposent plusieurs types d'approches pour maintenir ou développer les compétences. Le renforcement sur les champs disciplinaires spécifiques des départements se fait en partie par l'accueil de jeunes chercheurs et de doctorants (certains allant jusqu'à proposer des partenariats avec des universités étrangères pour appuyer ces recrutements), et pour partie sur des chercheurs confirmés dotés d'une expertise et d'une reconnaissance fortes. Sur des zones de compétences plus transversales, ce sont plutôt des chercheurs confirmés qui pourraient travailler aux interfaces entre disciplines, appuyés le cas échéant par de jeunes chercheurs ou post-doctorants ou sur des collectifs se déployant sur plusieurs disciplines. Des partenariats avec d'autres organismes renforcés (INRIA par ex.), le développement des réseaux peuvent appuyer des « captures de compétences ». Pour l'agroécologie et la biologie prédictive, l'approche intégrative se traduit par des associations entre départements en termes de recrutement, d'identification de viviers ou de formation. Pour la modélisation, qui est un des enjeux majeurs pour l'ensemble des départements, le développement des compétences concerne les chercheurs et les ingénieurs. Les besoins apparaissent forts et se déclinent dans différents domaines (économie industrielle, socio-écolgie, intelligence artificielle, réseaux de gènes, etc.).

Conformément à ce qui a été décrit plus haut, concernant les ITA, les évolutions concernent principalement des compétences d'ingénieurs en lien avec l'évolution des unités expérimentales (développement du phénotypage, animation de structures de prestations de service ou d'équipements lourds et de savoirs spécialisés, ingénierie des systèmes d'élevage en interface avec les partenaires professionnels, etc.), des ingénieurs bioinformaticiens qui peuvent être à la fois des gestionnaires de données et des gestionnaires de plateformes (coordination, management, conduite de projet). Elles concernent aussi les besoins croissants en « ingénierie de gestion des connaissances » (pour la production de synthèse, de traitement de l'information et de modélisation), en « ingénierie d'assemblage » ou « de fonction pluridisciplinaire d'intégration des connaissances ». La vocation de recherche finalisée de l'INRA (« une science pour l'impact »), conduit à renforcer des problématiques d'interface recherche-développement. Les acquis de l'établissement en la matière (reconnaissance de cette mission confiée aux ingénieurs, existence d'un profil d'évaluation par les CEI) ont permis de développer des innovations en continuité des résultats de recherche. L'établissement souhaite renforcer cette démarche pour développer des « innovations de rupture » en développant des compétences spécifiques : capacité de structurer un dialogue avec des partenaires, partir d'une approche « problem solving » selon un fonctionnement en mode projet en mobilisant des disciplines

multiples dans un cadre défini (par exemple sous forme de lettre de mission).

Et paradoxalement, alors que les catégories AI, B, et C représentent environ 58% des effectifs titulaires de l'INRA, les principales informations et évolutions concernent les ingénieurs, et il n'est fait référence que marginalment à ces catégories en termes d'évolutions des compétences (savoirs, savoir-faire, savoir-être). Ceci ne résulte pas d'un dés intérêt pour ces catégories, mais plutôt d'une orientation générale des schémas de départements à caractère stratégique et scientifique qui laisse a priori peu de place pour une analyse fine des métiers et des compétences techniques nécessaires à l'appui des recherches futures. La question se pose cependant de savoir qui à l'INRA cumule une vision globale suffisante de ces métiers et fonctions techniques, de leurs évolutions, et une capacité de prise de décision ou d'orientation influant significativement sur le système.
<figure><img src="image_12.png" /></figure>
# Deuxième partie : Identification des ressources, analyse de l'existant et évolutions dynamiques<fnref n="1" />

## Les populations étudiées et leurs flux globaux

A l'échelle de l'INRA (Figure F1), entre le 31-12-2000 et le 31-12-2010, l'effectif total des titulaires est resté remarquablement stable (de 8484 à 8485 personnes physiques titulaires rémunérés). L'effectif des chercheurs (CR+DR) a certes augmenté de 80 agents, mais la progression reste malgré tout modérée (0,9% en 10 ans par rapport à l'effectif total de l'INRA, 4,4% par rapport à l'effectif chercheur). Cette stabilité globale s'est cependant accompagnée d'un rééquilibrage important des effectifs entre différentes catégories statutaires, l'effectif des IE-IR ayant augmenté de 258, tandis que celui des AI-TR-AT a diminué de 337.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure F1 – Evolution des effectifs titulaires sur 10 ans</figcaption></figure>

<footnote n="1">1. L'ensemble des tableaux et graphiques illustrant cette deuxième partie est répertorié dans le document joint « GPEC INRA – Tableaux et graphiques ».
Le document « GPEC INRA – Annexes » donne des précisions quant aux répartitions par disciplines, par métiers et aux modalités de calculs des contractuels GPEC 2012.</footnote>
En ce qui concerne les chercheurs, en 10 années le renouvellement des effectifs repose essentiellement sur le recrutement par concours externe, et près de 90% des départs sont des départs à la retraite, le renouvellement total de la population se faisant en 30 ans environ. Durant cette même période, les ingénieurs sont proportionnellement plus nombreux que les chercheurs à partir en retraite (30%) ou à quitter l'INRA pour d'autres motifs (17%), il en résulte que le renouvellement total de la population est réalisé en un peu plus de 20 ans. Cependant ce renouvellement ne repose pas que sur des recrutements externes. En effet, sur cette même période, l'INRA a recruté 700 ingénieurs (voie normale + voie contractuelle + détachements), auxquels il faut ajouter 258 AI promus en IE, soit un total d'entrants qui a atteint 958, soit 4,7% de la population de départ par an. Ce recrutement dans le corps des IE par la voie des promotions des AI en IE (258) est donc d'une ampleur équivalente à la moitié du flux des départs à la retraite (lui-même égal à 454).

Au niveau des AI-TR-AT, les départs à la retraite ne représentent que 21% des effectifs sur 10 ans, mais les départs pour autres motifs (23%), ainsi que les départs pour promotion dans le corps des IE (5%) sont importants. En conséquence, le renouvellement de cette population, qui ne se fait que par recrutement externe ou détachement, est important puisque le renouvellement total est réalisé en 20 ans, et que les effectifs sont nombreux. Cette catégorie d'emploi présente donc à l'INRA un turn-over légèrement plus important que celui observé chez les IE-IR (47% de départs en 10 ans), et bien plus conséquent que celui des chercheurs (33% de départs en 10 ans). Sur cette même période, l'INRA a recruté 2246 AI-TR-AT (voie normale + voie contractuelle + détachements), ce qui représente un flux entrant de 4,3% de la population par an.

# Analyse de la population des chercheurs

## Structure générale des disciplines

### La structure des disciplines de base (110)

Sur 120 disciplines de base prévues initialement, 10 ne contiennent aucun chercheur et trois correspondent à la gestion de la recherche (Annexe C4). Ainsi, les 107 disciplines scientifiques « actives » restantes ont permis d'enregistrer et de répertorier les 1753 chercheurs présents à l'INRA inscrits dans l'une de ces disciplines scientifiques (Annexe C3). Une distribution très hétérogène apparaît et se caractérise par :

* un faible nombre de disciplines « massives » mais qui ne peuvent à elles seules définir les cœurs de métier de l'établissement. On compte quand même 35 disciplines qui ont des effectifs allant de 1,05% à 3,3% de la population globale des chercheurs, regroupant ainsi 1260 chercheurs (soit 72% des effectifs de chercheurs), et correspondant à des communautés d'une trentaine de chercheurs en moyenne par discipline. Dans ces 35 disciplines, la première d'entre elles (Biologie

moléculaire et génétique) compte à elle seule 178 chercheurs (9,8% des effectifs);

* un nombre relativement élevé de disciplines « moyennes » qui assurent, potentiellement, un large spectre de compétences à l'établissement. Ainsi, 23 disciplines ont des effectifs relatifs supérieurs à 0,5% de la population totale des chercheurs et inférieurs à 1% et regroupent 294 chercheurs (17%);

* une myriade de disciplines « minoritaires », parfois très faibles quantitativement : 49 disciplines ont des effectifs relatifs inférieurs ou égaux à 0,5% des effectifs de la population globale des chercheurs. Cette catégorie représente 199 chercheurs (11%).

[Les disciplines relatives à la gestion de la recherche (mobilisant 54 chercheurs, soit 3.0% des effectifs chercheurs), ne seront pas traitées ici ni dans l'ensemble des analyses qui suivront, car elles correspondent au cas très singulier de la gestion de la recherche (dans ses composantes stratégiques, scientifiques et d'animation générale)].

Au total pour les deux dernières catégories de disciplines « moyennes » ou « minoritaires », 72 disciplines représentant dans leur ensemble 65,5% des effectifs chercheurs, ont des effectifs relatifs inférieurs à 1.0% de la population des chercheurs.

### Le cas des « disciplines orphelines »

Il existe plusieurs origines ou explications permettant d'analyser ces disciplines à faibles (ou nuls) effectifs (que nous appelons par simplification « disciplines orphelines »). Il peut en effet s'agir de disciplines qui sont (légitimement ou non), objectivement sous-représentées à l'INRA, et/ou également, de confusions d'effets ou de confusions d'affectation des chercheurs relatives à ces disciplines :

* Certaines disciplines ont, de fait et par construction, une place objective dans la recherche a priori légitimement marginale dans un établissement à vocation finalisée dans les domaines de « l'agriculture, l'alimentation, l'environnement » (philosophie, histoire, sciences juridiques, gestion de l'entreprise, géographie humaine et sociale, management stratégique et marketing). Egalement, certaines disciplines sont assez clairement portées à travers les missions d'autres établissements (pharmacologie, pathologie et génie biomédical, robotique). Enfin, certaines ont fait l'objet de décisions antérieures, implicites ou explicites, de forte réduction (voire de « disparition ») à l'INRA (minéralogie et pédologie par exemple).

* Dans les détails par ailleurs, un découpage parfois centré sur une discipline trop générale (« physico-chimie des matériaux
», « biologie du développement », ou sur la combinaison d'une
discipline très globale (« biologie » par exemple) elle-même
associée à un objet très précis (« acariens » par exemple), ne
permet pas forcément aux chercheurs de se positionner facile-
ment, à la fois par rapport à une discipline très (trop) générale,
et donc perçue comme trop large, et par rapport à un objet
d'application très (trop) précis, et donc éventuellement perçu
comme trop limitatif. A titre d'exemples, c'est le cas pour un
ensemble de disciplines relevant de la biologie sur des objets
spécifiques (biologie des organismes : « champignons, levures
et cryptogames filamentueux », « autres eucaryotes », « verté-
brés », « insectes, acariens, nématodes, etc. », « bactéries et ar-
chées »), biochimie : autre que cellulaire). De façon corollaire,
compte tenu du nombre de disciplines de bases disponibles
au départ (120), les chercheurs trouvent sans doute plus de
clarté, plus de visibilité (voire plus de sécurité, ou de recon-
naissance), à être identifiés dans des disciplines génériques
englobantes, mais reconnues, (« biologie cellulaire végétale
»), voire à connotation plus conceptuelle, ou perçue comme
plus porteuse dans une hiérarchie implicite des disciplines («
génomique fonctionnelle », « biologie moléculaire et géné-
tique»).

* De même, une formulation de disciplines inhabituelle, voire imprécise (« physiologie moléculaire », « physiologie microbienne », « métagénomique ») peut expliquer une partie des résultats. D'autres disciplines peuvent combiner une présence objectivement limitée à un effet de substitution dans une autre catégorie (un chercheur travaillant en « biologie de la reproduction (végétal) » se positionnant par exemple en « écophysiologie végétale » ou un chercheur en « écophysiologie animale » se positionnant en « zootechnie des systèmes d'élevage »). Il existe enfin des disciplines que l'on peut analyser comme étant réellement « émergentes » (dans leur formulation et/ou dans le contenu), la notion même « d'émergence » impliquant des effectifs plus réduits (« génétique du paysage », « écologie moléculaire », « épigénétique », « représentation des connaissances »).

* Dans un autre registre, certaines disciplines évoquant expli-
citement « l'ingénierie » ou « la gestion » (et donc implici-
tement, « un métier d'ingénieur ») ont pu induire un effet «
d'exclusion » par rapport à des missions différenciées à l'INRA
(voire parfois par rapport à une hiérarchie implicite) entre des
missions et activités « de chercheurs » d'une part, et missions
et activités « d'ingénieurs », d'autre part. On peut retrouver
dans cette catégorie des disciplines telles que « ingénierie
génétique », « ingénierie moléculaire et nanotechnologies », «
ingénierie territoriale », « ingénierie agroécologique », « ingé-
nierie génétique et Biotechnologies » ou encore, « innovation
variétale » et « gestion des ressources génétiques ». Une ana-
lyse comparable peut s'appliquer à des disciplines telles que «
écoinformatique », « géomatique », « imagerie, microscopie et

télédétection », pour lesquelles la question du positionnement
et du statut des missions et activités (« chercheur ou ingénieur
? ») est une question réelle.

* Dans le domaine des sciences du numérique et de la modé-
lisation, la forte fragmentation des disciplines (13 disciplines
de base), pour une « métadiscipline » comprenant 99 agents
(soit 8 agents en moyenne par discipline de base) induit mé-
caniquement l'existence d'un risque de disciplines à faibles ef-
fectifs (analyse numérique, optimisation et commande, opti-
misation et aide à la décision, mathématiques (autres)). Dans
une moindre mesure, à l'échelle de l'établissement, des disci-
plines telles que « algorithmique », « systèmes dynamiques
et équations aux dérivées partielles », voire « modélisation et
simulation » ou « bioinformatique » sont aussi à effectifs limi-
tés. Cependant, comme pour la biologie, plus de chercheurs
se sont positionnés sur deux disciplines plus généralistes et
lisibles : « biomathématique, biostatistique » et « probabilités
et statistique ».

La structure générale des macrodisciplines (21)

Cette fragmentation générale se retrouve logiquement, de
façon certes plus intégrée mais visible, dans la structuration
des macrodisciplines (Annexes C6 et C7) pour lesquelles on
peut proposer la typologie globale approchée suivante :

* Les disciplines « dominantes » centrées sur les sciences de la vie (« écologie » et « biologie moléculaire »), ces disciplines étant d'ailleurs elles-mêmes en interaction plus ou moins étroite, soit par les techniques (méthodes d'analyse de la diversité des génomes par exemple) soit par les approches ou outils conceptuels (constructions phylogéniques structurant la diversité par exemple). Ces 2 disciplines regroupent 358 chercheurs (19,8% des effectifs).

* Les disciplines « majeures » centrées sur les sciences de la vie à un niveau allant du niveau infra-cellulaire à l'organisme (« génétiques » et « génomique et autres approches omiques », « physiologie »), mais aussi sur l'économie (« économie »). L'ensemble de ces 4 disciplines regroupe 458 chercheurs (25,3% de l'effectif), dont 337 pour les sciences de la vie (18,6%) et 121 pour l'économie (6,7%).

* Les disciplines « intermédiaires » (de 50 à 100 chercheurs) qui contribuent à structurer une identité parfois plus ancienne de l'INRA, et dont les contours contribuent aussi à définir « la largeur des compétences et des disciplines » de l'établissement autour de finalités explicites : l'alimentation (« nutrition », « neurosciences et sciences du comportement »), la biologie à l'échelle de la cellule ou des organismes (« biologie cellulaire », « biologie de la reproduction et du développement », « biologie des organismes », « écophysiologie végétale »), l'agronomie et l'élevage (« agronomie, sylviculture et zootech-
nie », « sciences médicales et vétérinaires »), l'environnement (« géosciences »), ou les matériaux biologiques produits ou transformés (« physique, chimie, sciences des matériaux » et « génie des procédés »). Ces disciplines regroupent 793 des chercheurs (43,9%).

* Les disciplines « minoritaires » (moins de 50 chercheurs) centrées autour des sciences du numérique (« mathématiques et informatique pour le vivant et l'environnement », « mathématiques », « systèmes, intelligence artificielle et aide à la décision »), ou des sciences humaines.

## La structure générale des métadisciplines (10)

A ce niveau d'agrégation et pour faciliter et concrétiser la lecture du document, il semble ici utile de donner un contenu descriptif synthétique des métadisciplines (Annexe C1) :

* La « biologie des populations et écologie » (341) apparait centrée à la fois sur des aspects fonctionnels et sur des dynamiques de populations et de communautés par des approches génétiques ou écologiques multiples ou au croisement de ces disciplines maintenant diversifiées. A contrario, les compétences dans des approches situées à l'échelle du paysage apparaissent seulement émergentes, tandis que quelques disciplines spécialisées telles que l'épigénétique, l'écotoxicologie, l'écologie comportementale, l'écophysiologie animale, ou plus traditionnelles, telles que « la systématique et la taxonomie » sont faiblement représentées (voire pour certaines en déclin).

* Les « sciences médicales et vétérinaires, physiologie, nutrition » (335) apparaissent centrées sur la nutrition et l'alimentation relative à l'homme et l'animal, en connexion étroite avec la physiologie, le métabolisme et les comportements associés, ainsi qu'avec la santé animale, distincte ici du génie biomédical ou de la pharmacologie. A contrario, les forces relatives à l'allergologie et à la toxicologie sont minoritaires.

* La « biologie moléculaire et génomique » (284) apparait homogène, centrée autour de la caractérisation de la structure, de la comparaison, et de l'expression des génomes à travers des fonctions identifiées. A contrario, les compétences dans des approches infra-cellulaires et au-delà de l'expression stricte du génome (« le métabolome » par exemple) apparaissent minoritaires.

* La « biologie cellulaire et biologie des organismes » (197) apparaît centrée sur la biologie et biochimie au niveau cellulaire (animal et végétal) et au niveau des microorganismes, et sur la biologie de la reproduction et du développement (animal). A contrario, les compétences dans des approches relatives à la cytologie, la biologie de la reproduction et du développement dans les domaines du végétal, des insectes, acariens, nématodes, ou des systèmes, apparaissent minoritaires.

* Les « sciences des matériaux et géosciences » (158) regroupent la physico-chimie et les sciences des matériaux qui sont centrées sur l'analyse d'interfaces, d'interactions, ou d'assemblages (macro)moléculaires, et les géosciences, qui investissent surtout le champ des cycles biogéochimiques tout en maintenant une compétence dispersée et minoritaire, mais réelle, dans des domaines de la physique appliquée aux milieux (transferts de masse et d'énergie, bioclimatologie, physique du sol et géophysique, hydrologie). A contrario, la minéralogie et la pédologie sont inexistantes.

* La « biologie appliquée et sciences agronomiques » (155) regroupe deux composantes distinctes, le génie des (bio)procédés dans les secteurs agroalimentaires et les sciences agronomiques au sens large appliquées à l'agriculture, l'élevage, ou la forêt. Sans qu'il y ait de discipline de base très minoritaire, les sciences agronomiques dédiées à la sylviculture ou à l'agronomie de territoires et globale apparaissent faibles (moins de 10).

* L'« économie et gestion » (121) regroupe les deux composantes distinctes de l'économie et de la gestion, mais elle est d'abord massivement concentrée sur l'économie. Pour celle-ci, les spécialités convergent avec des spécificités de l'INRA (places majoritaires de l'économie de l'environnement, de la production agricole et de l'économie industrielle - cf. la place des industries agroalimentaires -, tandis que les autres spécialités sont plus minoritaires, plus fragmentées, plus émergentes ou plus anciennes selon les cas (économie publique, économie de l'innovation et de la connaissance, économie comportementale et de la demande). La gestion apparaît très minoritaire et centrée sur les sciences des organisations.

* Les « sciences du numérique et modélisation » (99) regroupent pour l'essentiel des compétences dans 2 domaines principaux, d'une part les « biomathématiques, biostatistiques et bioinformatique » (et plus généralement, les probabilités et statistiques), et d'autres part, la modélisation, la simulation et l'analyse des systèmes. A contrario, l'éco-informatique, les mathématiques appliqués au calcul et à l'analyse numérique, l'optimisation, la commande, l'algorithmique et l'aide à la décision, ou la représentation des connaissances apparaissent, en masse, très limitées.

* Les « sciences humaines et sociales » (46) sont essentielle-ment celles d'une « sociologie généraliste ». Les approches spatiales, géographiques et historiques apparaissent minori-taires. Par ailleurs des disciplines qui pourraient le cas échéant avoir des points d'ancrage significatifs dans les recherches conduites à l'INRA, telles que la sociologie de l'innovation et des sciences, l'ergonomie, la géomatique, les sciences jur-i-diques, apparaissent diluées ou quasi-inexistantes.
Pour l'ensemble des métadisciplines, à une échelle plus
agrégée, la typologie précédente des macrodisciplines reste
logiquement pertinente, au prix d'une simple intégration
supplémentaire. On retrouve ainsi les disciplines dominantes
(4) centrées sur les sciences de la vie (« biologie des popula-
tions et écologie » et « biologie moléculaire et Génomique »,
« biologie cellulaire et biologie des organismes », « sciences
médicales et vétérinaires, physiologie, nutrition »), ces 4 dis-
ciplines regroupent 1157 chercheurs (64.0% des effectifs) ; les
disciplines majeures / intermédiaires (4) (de 100 à 200 cher-
cheurs environ) qui fondent une partie de l'identité plus tra-
ditionnelle de l'INRA, sa légitimité sur des finalités élargies,
et sont aussi censées lui conférer sa capacité d'intégration («
biologie appliquée et Sciences agronomiques », « sciences des
matériaux et géosciences », « économie et gestion », « sciences
du numérique et modélisation ») et qui regroupent 533 cher-
cheurs (soit 29,5%) ; les disciplines « mineures » (moins de
50 chercheurs) centrées autour des « sciences humaines et so-
ciales » et du « génie bio-environnemental » (17) (soit 3,5%).

Il faut cependant introduire une inflexion forte par rapport
au schéma précédent en ce qui concerne les sciences du nu-
mérique. Les données de la Délégation à l'évaluation (DEV)
indiquent en effet que sur un cycle d'évaluation complet de
4 ans, 33 chercheurs n'appartenant pas au département MIA
sont évalués par la commission scientifique spécialisée en
charge des sciences du numérique et de la modélisation (CSS
« MBIA ») ; il convient de noter que ces chercheurs sont en
général évalués également par une autre CSS. Ces 33 cher-
cheurs appartiennent aux départements ALIMH, BAP, CE-
PIA, EA, EFPA, GA, PHASE, SA, SPE. On peut donc dire que
ces 33 chercheurs exercent bien dans la sphère des sciences du
numérique, mais sur des objets variables.

Par ailleurs, d'autres estimations complémentaires (non
détaillées ici) indiquent environ 70 à 120 chercheurs (soit
environ 5 à 9 par département) opérant dans ce champ nu-
mérique en étant grosso modo à 50% (maximum) sur des
recherches dans le domaine des sciences du numérique (dans
le cas contraire on peut penser qu'ils seraient rattachés à la
catégorie du paragraphe ci-dessus).

Par agrégation des 2 catégories précédentes, on aboutirait
à une estimation approximative maximale d'environ 70 à
90 chercheurs (équivalents temps pleins) opérant dans les
« sciences du numérique » (hors département MIA), ce qui
correspond grosso modo à environ 4% à 5% des chercheurs
totaux de l'établissement en équivalents temps pleins, ce qui
n'est pas négligeable.

La structure démographique

L'âge moyen pour les 21+1 macrodisciplines est de 46,7 ans
avec un écart-type de 9.0 ans (Tableau C1, Figure C2). Pour

les différentes macrodisciplines, cet âge moyen s'étend sur une
plage de variation significative (de 41,3 ans à 49,5 ans), tandis
que les écarts types des macrodisciplines sont d'un ordre de
grandeur relativement comparable.

Les disciplines les plus jeunes correspondent à des disciplines
des sciences du numérique (« systèmes, intelligence arti-
ficielle et aide à la décision » (41,3 ans), « mathématiques »
(44,2 ans)), ce qui correspond a priori à une stratégie explicite
de l'établissement pour développer ces disciplines de façon
à être davantage en cohérence avec ses ambitions (« modé-
lisation », « biologie intégrative », etc.). Parmi les disciplines
significativement plus jeunes que la moyenne (au moins 1 an
d'écart), on trouve aussi « la génomique et autres approches
-omiques » (en phase avec la multiplication de ces approches
pour lesquelles chaque étape d'une synthèse biochimique
pourrait pratiquement définir à elle seule une nouvelle dis-
cipline), la « physique chimie et science des matériaux » (en
lien avec le positionnement explicite des thématiques liées à
la chimie verte ou la chimie blanche, à la spécialisation de ces
disciplines sur des enjeux sociétaux forts et potentiellement
innovants ou à la formalisation récente de la bioéconomie
), « l'économie et la gestion » (à relier avec notamment la
diversification des disciplines de l'économie et leur insertion
progressive dans de nombreux domaines – environnement,
biodiversité, innovation, etc. ; également avec le discours sur
l'interdisciplinarité avec « les sciences humaines » - au sens
large - ; et enfin avec la concentration des recrutements sur
l'économie au détriment de la sociologie), « les neurosciences
» (discipline maintenant « massivement émergente » dans le
champ scientifique actuel et en partie dépendante d'innova-
tions technologiques), et également « la génétique » et les «
sciences médicales et vétérinaires » (à relier sans doute avec
les responsabilités traditionnelles et/ou émergentes de l'éta-
blissement en la matière - exploration et conservation de la
diversité génétique, maladies émergentes, etc. -).

A l'opposé, pour les disciplines les plus âgées on trouve « la biologie cellulaire » ou « la biologie moléculaire » (à laquelle se sont progressivement substituées par exemple des approches « -omiques » décrites plus finement), des disciplines relatives à la connaissance et à la gestion des milieux (« géosciences ») en phase avec le fait que, d'une part la notion d'ingénierie peut poser question, et que, d'autre part, sans l'avoir forcément explicité, l'établissement ne pourrait sans doute pas assurer un développement spécialisé dans les géosciences comme il le fait en biologie. On trouve enfin, dans ces disciplines, des disciplines telles que « la nutrition » (potentiellement concurrencée par « les neurosciences et sciences du comportement ») et les « sciences humaines » (sociologiques pour l'essentiel).

Globalement, dans une analyse plus fine de la distribution
des âges (Tableau C3), les moins de 40 ans correspondent aux
recrutements des chargés de recherche de la décennie écoulée
(âge moyen du recrutement dans le corps des CR de 30 ans environ). La distribution absolue et relative de cette tranche d'âge dans la population des chercheurs donne donc une image intégrée de la stratégie de recrutements de l'établissement de la décennie écoulée. Au titre des recrutements en nombre absolu (463 chercheurs de moins de 40 ans, soit une hypothèse de 2,2 chercheurs recrutés en moyenne par an et par macrodiscipline dans une hypothèse d'équiprobabilité), les recrutements en nombre absolu indiquent la force de travail absolue et donc le positionnement scientifique et les sorties quantitatives visibles, sur lesquelles l'établissement veut donner une priorité (ou pas). Au titre d'un indicateur relatif, par rapport à un taux moyen de cette tranche d'âge de 26% correspondant à un taux annuel de 2,6% par an sur 10 ans, l'identification des disciplines pour lesquelles ce taux est significativement supérieur à 26% indique un effort particulier de l'établissement pour renforcer spécifiquement ces disciplines (ou inversement, pour les réduire si ce taux est inférieur à 26%), et donc pour modifier tendanciellement les équilibres en termes de compétences internes disponibles.

<table><caption>Tableau C3 - Répartition des chercheurs par tranche d'âge et macrodiscipline</caption><thead><tr><th rowspan="2">Macrodisciplines (21)</th><th colspan="2">Moins de 40 ans</th><th colspan="2">40 ans-54 ans</th><th colspan="2">55 ans ou plus</th><th rowspan="2">Total</th><th colspan="2">Différence -40/+55 ans</th></tr><tr><th>(eff.)</th><th>(%)</th><th>(eff.)</th><th>(%)</th><th>(eff.)</th><th>(%)</th><th>(eff.)</th><th>(%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Écologie</td><td>51</td><td>28%</td><td>92</td><td>51%</td><td>36</td><td>20%</td><td>179</td><td>15</td><td>8%</td></tr><tr><td>Biologie Moléculaire</td><td>31</td><td>17%</td><td>111</td><td>62%</td><td>37</td><td>21%</td><td>179</td><td>-6</td><td>-3%</td></tr><tr><td>Physiologie</td><td>33</td><td>27%</td><td>67</td><td>55%</td><td>21</td><td>17%</td><td>121</td><td>12</td><td>10%</td></tr><tr><td>Economie et gestion</td><td>43</td><td>36%</td><td>54</td><td>45%</td><td>24</td><td>20%</td><td>121</td><td>19</td><td>16%</td></tr><tr><td>Génétique</td><td>32</td><td>29%</td><td>62</td><td>56%</td><td>17</td><td>15%</td><td>111</td><td>15</td><td>14%</td></tr><tr><td>Génomique et autres approches omiques</td><td>26</td><td>25%</td><td>68</td><td>65%</td><td>11</td><td>10%</td><td>105</td><td>15</td><td>14%</td></tr><tr><td>Géosciences</td><td>13</td><td>15%</td><td>48</td><td>55%</td><td>27</td><td>31%</td><td>88</td><td>-14</td><td>-16%</td></tr><tr><td>Sciences médicales et vétérinaires</td><td>29</td><td>33%</td><td>47</td><td>53%</td><td>12</td><td>14%</td><td>88</td><td>17</td><td>19%</td></tr><tr><td>Génie des procédés</td><td>12</td><td>14%</td><td>58</td><td>70%</td><td>13</td><td>16%</td><td>83</td><td>-1</td><td>-1%</td></tr><tr><td>Physique, chimie</td><td>26</td><td>34%</td><td>38</td><td>50%</td><td>12</td><td>16%</td><td>76</td><td>14</td><td>18%</td></tr><tr><td>Biologie cellulaire</td><td>11</td><td>15%</td><td>41</td><td>56%</td><td>21</td><td>29%</td><td>73</td><td>-10</td><td>-14%</td></tr><tr><td>Nutrition</td><td>16</td><td>22%</td><td>31</td><td>43%</td><td>25</td><td>35%</td><td>72</td><td>-9</td><td>-13%</td></tr><tr><td>Agronomie, sylviculture et zootechnie</td><td>22</td><td>31%</td><td>34</td><td>47%</td><td>16</td><td>22%</td><td>72</td><td>6</td><td>8%</td></tr><tr><td>Biologie de la reproduction</td><td>11</td><td>17%</td><td>42</td><td>66%</td><td>11</td><td>17%</td><td>64</td><td>0</td><td>0%</td></tr><tr><td>Écophysiologie végétale</td><td>17</td><td>27%</td><td>31</td><td>49%</td><td>15</td><td>24%</td><td>63</td><td>2</td><td>3%</td></tr><tr><td>Biologie des organismes</td><td>18</td><td>30%</td><td>28</td><td>47%</td><td>14</td><td>23%</td><td>60</td><td>4</td><td>7%</td></tr><tr><td>Neurosciences</td><td>18</td><td>33%</td><td>27</td><td>50%</td><td>9</td><td>17%</td><td>54</td><td>9</td><td>17%</td></tr><tr><td>Systèmes, IA et aide à la décision</td><td>22</td><td>54%</td><td>15</td><td>37%</td><td>4</td><td>10%</td><td>41</td><td>18</td><td>44%</td></tr><tr><td>Sciences Humaines</td><td>7</td><td>18%</td><td>25</td><td>63%</td><td>8</td><td>20%</td><td>40</td><td>-1</td><td>-3%</td></tr><tr><td>Mathématiques et Informatique pour le vivant</td><td>12</td><td>35%</td><td>13</td><td>38%</td><td>9</td><td>26%</td><td>34</td><td>3</td><td>9%</td></tr><tr><td>Mathématiques</td><td>13</td><td>45%</td><td>8</td><td>28%</td><td>8</td><td>28%</td><td>29</td><td>5</td><td>17%</td></tr><tr><td>Appui à la recherche</td><td>0</td><td>0%</td><td>24</td><td>44%</td><td>30</td><td>56%</td><td>54</td><td>-30</td><td>-56%</td></tr><tr><td>Total Général</td><td>463</td><td>26%</td><td>964</td><td>53%</td><td>380</td><td>21%</td><td>1807</td><td>83</td><td>5%</td></tr></tbody></table>
Ainsi, en termes de recrutements en nombre absolu (Figure C12), on trouve de forts investissements en nombre de chercheurs pour « l'écologie » (51), « l'économie et la gestion » (43), « la physiologie » (33), « la génétique » (32) « la biologie moléculaire » (31) « les sciences médicales et vétérinaires » (29) « la génomique et autres approches omiques » (26), la « physique et la chimie » (26). A l'opposé, et au titre d'investissements absolus plus faibles par rapport à une hypothèse d'équiprobabilité des disciplines, on trouve « les sciences humaines » (7), la « biologie cellulaire » (11) et la « biologie de la reproduction » (11), le « génie des procédés » (12), les « mathématiques et Informatique pour le vivant » (12), les « mathématiques » (13) les « géosciences » (13) et dans une moindre mesure la « nutrition » (16), « l'écophysiologie végétale » (17), la « biologie des organismes » (18) et les « neurosciences » (18). Le renforcement concerne donc globalement l'écologie, les sciences du vivant (biologie moléculaire, génomique, génétique, physiologie, sciences médicales et vétérinaires), mais aussi l'économie et dans une moindre mesure, la physique-chimie.

Au titre des renforcements disciplinaires relatifs (Figure C13), on trouve les disciplines centrées sur les sciences du numérique (« systèmes, intelligence artificielle et aide à la décision » (54%), « mathématiques » (45%), « mathématiques et Informatique pour le vivant » (35%)), mais aussi « l'économie et la Gestion » (36%), la « physique Chimie » (34%), les « neurosciences » (33%), les « sciences médicales et vétérinaires » (33%), et dans une moindre mesure, « agronomie, sylviculture et zootechnie » (31%), ou « biologie des organismes » (30%). A l'opposé, parmi les disciplines ayant fait en moyenne l'objet d'un sous-investissement par rapport au taux de recrutement moyen, on trouve le « génie des procédés » (14%), la « biologie cellulaire » (15%), les « géosciences » (15%), la « biologie de la reproduction » (17%), la « biologie moléculaire » (17%), les « sciences humaines » (18%) et la « nutrition » (22%).

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure C13 - Répartition des jeunes chercheurs (- 40 ans) par macrodiscipline en valeur relative</figcaption></figure>

Au total, les sciences du vivant et de l'écologie, l'économie, les sciences du numérique et la physique-chimie sont « portées » par l'établissement au premier ordre, et dans une moindre mesure, les neurosciences et les sciences médicales et vétérinaires. A l'opposé, les sciences humaines, certains domaines de la biologie (cellulaire, de la reproduction, des organismes), le génie des procédés, les géosciences, apparaissent moins prioritaires ou en décroissance, l'agronomie, sylviculture, et zootechnie ou nutrition apparaissant plus en position intermédiaire.

De façon très approximativement symétrique, on retrouve dans la catégorie des plus de 55 ans (21% en moyenne de la population totale des chercheurs), des pourcentages élevés de chercheurs pour les disciplines centrées autour de la nutrition (35%), les géosciences (31%), la biologie cellulaire (29%), et dans une moindre mesure, l'écophysiologie végétale (24%) et la biologie des organismes (23%). Les sciences du numérique sont un cas un peu particulier, puisqu'elles cumulent simultanément une forte fraction de chercheurs jeunes (fort investissement récent de l'établissement), et une assez forte
proportion de chercheurs âgés, 28% et 26% pour les « mathématiques » et « les mathématiques et informatique pour le vivant », respectivement. A l'opposé, on trouve les fractions les plus faibles pour les plus de 55 ans dans les disciplines telles que la génomique et autres approches omiques (10%), systèmes, intelligence artificielle et aide à la décision (10%), sciences médicales et vétérinaires (14%), génétique (15%), génie des procédés (16%) et physique chimie (16%), physiologie (17%), biologie de la reproduction (17%) et neurosciences (17%). Il n'y a pas de symétrie parfaite entre une forte fraction d'effectifs jeunes et une faible fraction d'effectifs âgés parce que la proportion intermédiaire (40 à 54 ans), élevée en moyenne (53% des effectifs chercheurs) est en réalité très variable (28% pour les mathématiques à 70% pour le génie des procédés) et conditionne les proportions relatives les plus âgées pour chaque discipline.

## Les évolutions dynamiques

La photographie démographique actuelle conditionne naturellement l'évolution dynamique de la pyramide des âges des disciplines et les départs programmés (sous hypothèse de l'absence de tout recrutement exogène venant modifier cette distribution des âges au sein de chaque discipline). En considérant une érosion annuelle moyenne de 3% des effectifs chercheurs continue pendant 15 ans, le cumul des départs aboutit à un taux de 55% d'effectifs restant à 15 ans par rapport aux effectifs actuels (ce qui correspond également à un renouvellement total de la population de chercheurs en 33 ans, soit un recrutement à 30 ans pour un départ à la retraite à 63 ans).

Les dynamiques démographiques par discipline (Figures C4, C5) montrent des appauvrissements disciplinaires relatifs supérieurs à cette tendance moyenne (graphiques normalisés à 1 en 2012) pour des disciplines centrées sur la biologie dans ses approches les plus « traditionnelles » ou les plus généra listes (biologie cellulaire, biologie de la reproduction et du développement, biologie des organismes, biologie molécu laire), les sciences de l'environnement ou des procédés au sens large (géosciences et génie des procédés), les sciences de la nutrition dans leurs approches les plus généralistes (nutrition, physiologie, et dans une moindre mesure, les neurosciences et sciences du comportement), les sciences agronomiques et sociales (agronomie sylviculture et zootechnie, et sciences humaines). Toujours en l'absence de recrutement, l'évolution démographique naturelle (Figures C16 et C17) amènerait en conséquence à une recomposition tendancielle des poids relatifs des disciplines dans l'établissement (Figure C6) qui s'affirmerait progressivement à partir de 2020 environ. Ces évolutions tendancielles jouent au maximum sur des ampli tudes a priori limitées de 1% à 2% des effectifs totaux ce qui peut sembler faible (inertie propre aux phénomènes démo graphiques), mais qui correspond en valeur absolue à 18 à 36 chercheurs environ, ce qui est significatif en termes de poten-

tiel scientifique collectif. Dans cette recomposition relative du poids des disciplines dans l'établissement, on trouve au titre des croissances relatives fortes l'écologie, l'économie et la gestion, les sciences du numériques et la modélisation, et au titre des croissances moyennes, la génomique et autres approches omiques, les sciences médicales et vétérinaires, la physique chimie et science des matériaux. Au titre des décroissances relatives fortes, on trouve la biologie moléculaire (en tant que discipline générale), la biologie cellulaire, le génie des procédés et les géosciences (avec des déséquilibres relatifs de -16% et -14% entre les effectifs de moins de 40 ans et de plus de 55 ans pour « géosciences » et « biologie cellulaire »), et au titre des réductions moyennes, on trouve la physiologie, la nutrition, la biologie de la reproduction et du développement. Les disciplines restantes sont plus ou moins stationnaires ou en légère décroissance, soit à des niveaux relatifs élevés (géné tique), soit à des niveaux relatifs moyens à faible (moins de 4% en général). Dans ce dernier groupe, on trouve notamment l'agronomie au sens large, l'écophysiologie végétale, la biologie des organismes, les neurosciences et sciences du comportement, les sciences humaines et les mathématiques (généra listes ou mathématiques et informatique pour le vivant et l'environnement).
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure C6 - Evolution des effectifs chercheurs par macrodiscipline sur 15 ans (en valeur relative)</figcaption></figure>
Les taux de féminisation

Dans la population des chercheur(e)s, le taux de féminisation moyen est de 45% en 2012. Même si ce taux moyen global n'atteint pas encore 50%, il a fortement évolué depuis environ 3 décennies puisqu'il est passé de 25% pour la tranche d'âge de 55 ans et plus (recrutements de la décennie 1980), à 49% pour la tranche d'âge de 40 à 54 ans (recrutements de la décennie 1990), puis à 52% pour la tranche d'âge de moins de 40 (recrutements de la décennie 2000). A titre d'illustration, dans la population des chercheurs de moins de 40 ans correspondant aux recrutements de la dernière décennie, 8 disciplines sur 21 (38%) ont des taux de féminisation inférieurs à 50%, dont seulement 4 (soit 19% du total des disciplines) présentent des taux inférieurs à 45%. Les évolutions sont donc massives et suivent naturellement les évolutions sociétales dans ce domaine (accès massif des femmes à l'enseignement supérieur et au marché du travail).

De façon toute aussi tranchée, les taux de féminisation selon les disciplines présentent des variations considérables en séta- lant de 20% à 59% (Tableau C7). Pour la catégorie des disci- plines les plus féminisées, on trouve le domaine générique de la « biologie et des sciences du vivant » (biologie de la repro- duction (59%), neurosciences (59%), sciences médicales et vétérinaires (57%), nutrition (51%), génomique et autres approches -omiques (50%), biologie cellulaire (49%), physio- logie (49%), et biologie moléculaire (48%)), ainsi que le génie de procédés situé à l'INRA à l'interface de la physique, chimie et de la biologie (57%). A l'opposé, les taux de féminisation les plus faibles concernent les sciences du numérique (systèmes intelligence artificielle et aide à la décision (20%), mathéma- tiques et informatique pour le vivant (29%)), l'écologie (éco- physiologie végétale (35%), écologie (36%)), l'économie et la gestion (38%) et les sciences humaines (43%), les géosciences et la physique - chimie (41% et 42% respectivement), la géné- tique et la biologie des organismes (42% et 43% respective- ment), l'agronomie la sylviculture et la zootechnie (43%). A cet égard, un taux de féminisation faible peut plus ou moins résulter d'un « effet générationnel » (recrutements « anciens » dans une discipline en décroissance actuellement et réalisés à une époque antérieure de faible féminisation de la discipline), ou d'un effet structurel et disciplinaire strict (recrutements récents mais marqués par une féminisation faible de la disci- pline). Néanmoins, ces taux de féminisation différenciés par discipline ne semblent pas être corrélés au premier ordre à l'âge moyen des communautés disciplinaires (Figure C8).

En termes d'évolution tendancielle de la proportion de femmes dans les différentes disciplines (Figure C9), les projec- tions indiquent que sur la base des effectifs présents, toutes les disciplines auront dans quelques années des taux de féminisa- tion supérieurs ou largement supérieurs à 50% (jusqu'à 70%), sauf quelques-unes (sciences du numérique et modélisation, mathématiques et informatique pour le vivant et l'environ- nement, et dans une moindre mesure, écologie et écophy- siologie végétale, physique chimie et science des matériaux, économie et gestion). Ces évolutions se développeront assez nettement dans la période [2020-2025], et pourraient même être accentuées, compte tenu du développement généralisé des politiques de parité, de l'accès, et du taux de réussite des femmes dans l'enseignement supérieur. Il est difficile de cer- ner les conséquences à terme de ces évolutions autant socié- tales qu'intrinsèques à l'INRA, mais elles pourraient modifier tendanciellement des éléments aussi divers que la distribution des temps partiels entre les hommes et les femmes, voire la diversification éventuelle des styles de management.
La répartition territoriale des disciplines

La distribution des disciplines dans les centres (Tableau C10, Figures C18 et C19) peut être regardée de 2 façons (au minimum) : d'une part, « par centre », regarder comment sont « assemblées » les disciplines pour conférer une « identité scientifique » au centre, et d'autre part, « par discipline », comment sont regroupées (ou diluées) les forces scientifiques disponibles sur le territoire.

<table><caption>Tableau C10 - Répartition des chercheurs par macrodiscipline et centre</caption><thead><tr><th>Macrodisciplines / Centres</th><th>01 Centre-Siège</th><th>11 CR VERSAIL-LES GRIS</th><th>12 CR NANCY</th><th>13 CR JOUY EN JOSAS</th><th>21 CR PACA</th><th>22 CR BORDETAUX</th><th>23 CR CLERMONT-PIERRE</th><th>24 CR MONTPELIER</th><th>28 CR COLMAR</th><th>29 CR DION</th><th>30 CR RENNES</th><th>31 CR TOULOUSE</th><th>32 CR TOURS</th><th>33 CR ORLEANS</th><th>34 CR ANGERS-NANTES</th><th>35 CR LILLE</th><th>41 CR ANTILLES-GUYAN</th><th>42 CR CORSE</th><th>44 CR PONTOU-CHARENT</th><th>Total général</th></tr></thead><tbody><tr><td>Écologie</td><td></td><td>11</td><td>11</td><td>6</td><td>25</td><td>23</td><td>11</td><td>17</td><td>1</td><td>24</td><td>15</td><td>19</td><td></td><td>4</td><td>3</td><td>1</td><td>5</td><td></td><td>3</td><td>179</td></tr><tr><td>Biologie Moleculaire</td><td></td><td>47</td><td>2</td><td>19</td><td>25</td><td>16</td><td>6</td><td>20</td><td>5</td><td>7</td><td>5</td><td>17</td><td></td><td>1</td><td>3</td><td>3</td><td></td><td>1</td><td>2</td><td>179</td></tr><tr><td>Physiologie</td><td></td><td></td><td></td><td>16</td><td>5</td><td>6</td><td>35</td><td>9</td><td></td><td>4</td><td>16</td><td>16</td><td>8</td><td>1</td><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>121</td></tr><tr><td>Economie et gestion</td><td></td><td>40</td><td>5</td><td></td><td>9</td><td>1</td><td></td><td>18</td><td></td><td>6</td><td>10</td><td>28</td><td></td><td>1</td><td></td><td>2</td><td>1</td><td></td><td></td><td>121</td></tr><tr><td>Génétique</td><td></td><td>15</td><td>1</td><td>18</td><td>11</td><td>9</td><td>1</td><td>13</td><td></td><td>4</td><td>5</td><td>18</td><td>3</td><td>8</td><td>2</td><td>2</td><td></td><td></td><td>1</td><td>111</td></tr><tr><td>Génomique et autres approches omiques</td><td>1</td><td>14</td><td>4</td><td>23</td><td>3</td><td>6</td><td>7</td><td>16</td><td>1</td><td>2</td><td>6</td><td>12</td><td>2</td><td>4</td><td>3</td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td>105</td></tr><tr><td>Géosciences</td><td>14</td><td></td><td>5</td><td></td><td>15</td><td>10</td><td>2</td><td>13</td><td>1</td><td>2</td><td>10</td><td>3</td><td>4</td><td></td><td></td><td>4</td><td>3</td><td></td><td></td><td>88</td></tr><tr><td>Sciences médicales et vétérinaires</td><td></td><td></td><td></td><td>38</td><td>3</td><td></td><td>6</td><td>1</td><td></td><td>2</td><td>7</td><td>25</td><td></td><td>6</td><td></td><td>6</td><td>4</td><td>1</td><td></td><td>88</td></tr><tr><td>Génie des procédés</td><td></td><td>6</td><td></td><td>8</td><td>8</td><td>1</td><td>13</td><td>15</td><td></td><td>3</td><td>13</td><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>83</td></tr><tr><td>Physique, chimie</td><td></td><td>12</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td><td>2</td><td>1</td><td>14</td><td></td><td>3</td><td>5</td><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td>22</td><td>4</td><td></td><td></td><td>76</td></tr><tr><td>Biologie cellulaire</td><td></td><td>15</td><td></td><td>4</td><td>10</td><td>3</td><td>6</td><td>10</td><td>1</td><td>5</td><td>2</td><td>10</td><td></td><td></td><td></td><td>7</td><td></td><td></td><td></td><td>73</td></tr><tr><td>Nutrition</td><td></td><td>1</td><td></td><td>14</td><td>2</td><td>5</td><td>27</td><td>2</td><td></td><td>2</td><td>6</td><td>5</td><td>3</td><td>4</td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td>72</td></tr><tr><td>Agronomie, sylviculture et zootechnie</td><td></td><td>10</td><td>8</td><td>2</td><td>6</td><td>2</td><td>8</td><td>7</td><td></td><td>1</td><td>10</td><td>13</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td>3</td><td>1</td><td></td><td>72</td></tr><tr><td>Biologie de la reproduction</td><td></td><td>2</td><td></td><td>25</td><td></td><td></td><td>7</td><td>3</td><td></td><td>10</td><td></td><td></td><td>15</td><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>64</td></tr><tr><td>Écophysiologie végétale</td><td></td><td>5</td><td>7</td><td></td><td>12</td><td>6</td><td>9</td><td>10</td><td></td><td>5</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>2</td><td></td><td></td><td>1</td><td>5</td></tr><tr><td>Biologie des organismes</td><td></td><td></td><td></td><td>25</td><td>1</td><td></td><td>5</td><td>3</td><td></td><td>2</td><td>2</td><td>8</td><td>9</td><td>1</td><td>2</td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td>60</td></tr><tr><td>Neurosciences</td><td></td><td>2</td><td></td><td>12</td><td>2</td><td>5</td><td>6</td><td></td><td></td><td>9</td><td>5</td><td>12</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>54</td></tr><tr><td>Systèmes, IA et aide à la décision</td><td></td><td>7</td><td></td><td>3</td><td>6</td><td>4</td><td>2</td><td>9</td><td></td><td>1</td><td>6</td><td>2</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>41</td></tr><tr><td>Sciences Humaines</td><td></td><td>29</td><td>1</td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td>3</td><td></td><td>4</td><td></td><td></td><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>40</td></tr><tr><td>Mathématiques et informatique pour le vivant</td><td></td><td>4</td><td></td><td>10</td><td>6</td><td>2</td><td></td><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td>7</td><td>1</td><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>34</td></tr><tr><td>Mathématiques</td><td></td><td>2</td><td></td><td>14</td><td>5</td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>29</td></tr><tr><td>Appui à la recherche</td><td></td><td>6</td><td>3</td><td>7</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>4</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>6</td><td>7</td><td></td><td>3</td><td>2</td><td>1</td><td></td><td></td><td>54</td></tr><tr><td>Total Général</td><td>1</td><td>242</td><td>49</td><td>247</td><td>162</td><td>103</td><td>156</td><td>193</td><td>11</td><td>85</td><td>126</td><td>190</td><td>85</td><td>28</td><td>73</td><td>18</td><td>20</td><td>4</td><td>14</td><td>1807</td></tr></tbody></table>

Par centre (colonnes), la première remarque presque évidente concerne la distribution dissymétrique de la taille des centres. Trois centres contiennent chacun moins de 1% des chercheurs de l'INRA et totalisent, en étant réunis à eux trois, 1,6% des effectifs des chercheurs (29 chercheurs). Les 6 centres les plus petits totalisent quant à eux 95 chercheurs (5,2% des effectifs), tandis que les 6 plus importants totalisent 1190 chercheurs (soit 65,8% des effectifs). Les 6 centres de taille intermédiaire totalisent 521 chercheurs soit 28,8% des effectifs. Entre les extrêmes, il existe au minimum un rapport quantitatif de 1 à 10, et sur le plan qualitatif, les petits centres (ou centre-unité) ont à peine la taille, en terme de chercheurs, d'une unité ou parfois d'une équipe de TGU.

Globalement, les centres cumulent chacun un nombre important de (macro)disciplines souvent organisées autour de quelques disciplines majoritaires (4 à 5 environ) et d'assez nombreuses disciplines (parfois très) minoritaires (une dizaine de disciplines ou plus en général) et au total, 15 à 20 (macro)disciplines coexistent généralement par centre. Les centres apparaissent donc multi-compétences, polyvalents, se différenciant plus par leurs finalités ou leurs objets d'étude (productions animales vs végétales, environnement, chimie

verte, alimentation, etc.) que par leurs compétences disciplinaires sensu stricto même si des « hot spots » de compétences majoritaires peuvent les caractériser et contribuer à leur identité spécifique (« économie, gestion et sciences humaines » à Versailles-Grignon, « physiologie » à Clermont-Ferrand ou « sciences médicales et vétérinaires » à Jouy-en-Josas par exemple, etc.). Il n'est donc pas tout à fait surprenant de constater une proximité ou une homogénéité relative d'identifiants des centres autour de thématiques ou finalités génériques basées sur une coordination de compétences, (« biologie intégrative », « gestion agroenvironnementale », « agroécologie et durabilité des systèmes », etc.), les centres ayant de fait à leur disposition le panel de compétences nécessaires. Il en découle également, en termes de coordination et de partenariats territoriaux, qu'au-delà de l'organisation nationale et verticale de la recherche par l'établissement et par départements de recherches, les centres disposent d'une « complétude disciplinaire » suffisante et de l'autonomie relative qu'elle confère pour conduire une réelle stratégie partenariale et territoriale cohérente de recherches. Il en découle enfin, qu'au-delà des partenariats à l'échelle nationale et internationale conduits par les unités et par l'établissement, le potentiel de distribution large des compétences disciplinaires à l'échelle locale n'est pas
a priori un frein aux collaborations interdisciplinaires.

Par disciplines (lignes), et par voie de conséquence par rapport à l'analyse précédente, les disciplines se trouvent globalement réparties sur de nombreux centres, quelques disciplines étant cependant plus nettement focalisées sur un nombre plus réduit de centres principaux (physiologie, économie et gestion, sciences médicales et vétérinaires, sciences humaines, ou sciences du numérique par exemple). Cette distribution géographique des disciplines amène ainsi à la fois à identifier dans des centres des investissements disciplinaires spécifiques, volontaristes, et simultanément, une multitude de disciplines minoritaires réparties largement et imprimant parallèlement un caractère dispersé au dispositif (Figures C14 et C15). A titre d'exemple (hors « gestion de la recherche »), sur les 235 occurrences « Centre(s) x Discipline(s) » rencontrées (13 occurrences en moyenne par centre), 89 (38%) concernent des groupes de 1 ou 2 chercheurs. S'il n'y a pas de jugement de valeur en soi sur cette observation, elle interroge cependant sur son caractère « choisi ou subi », sur sa plus-value ou sur sa moins-value, sur ses risques (isolement) ou ses opportunités (complémentarité et liaison par rapport à des disciplines majoritaires).

## La répartition par départements

La matrice « (macro)disciplines x départements » apparaît globalement comme une matrice « creuse » (Tableau C11) c'est-à-dire avec quelques intersections « pleines » et d'autres nombreuses vides ou à faibles effectifs. Ce résultat attendu est obtenu « par construction », les départements étant en partie

construits sur la concentration de quelques disciplines maJEURES qui fondent leur identité (l'écophysiologie végétale et les géosciences dans le département EA, la physique chimie et le génie des procédés dans CEPIA, l'économie et la gestion dans SAE2, la biologie de la reproduction dans PHASE, les mathématiques dans MIA, etc.). Les départements sont malgré tout dans l'ensemble assez rarement strictement « monodisciplinaires », partageant assez fréquemment 2 à 4 disciplines « massives » par département. A l'inverse, certaines disciplines sont réparties sur deux (ou plus) départements, le passage d'un département à l'autre signifiant plus un changement d'objet d'application que de compétence disciplinaire sensu stricto (physiologie et neuroscience dans ALIMH ou PHASE, génie des procédés dans MICA ou CEPIA, etc.). Les disciplines les plus génériques ou les plus partagées notamment parce qu'elles s'appliquent indifféremment à tous les objets biologiques (écologie, biologie moléculaire, génétique, génomique, aide à la décision, modélisation, etc.) sont quant à elles relativement distribuées dans plusieurs départements ainsi rassemblés dans des concepts communs ou des méthodologies identiques. Il existe enfin beaucoup de petites communities disciplinaires à faible effectif, plus ou moins dispersées dans chaque département, ce qui peut résulter tout autant de choix volontaires (mais pas forcément au niveau de l'établissement), de résultats de l'histoire, et peut par ailleurs poser une difficulté d'animation dédiée à ces groupes. Au total, un département apparaît bien construit au croisement de disciplines dominantes (à caractère générique ou spécifique) et d'objets d'application dominants.

<table><caption>Tableau C11 - Répartition des chercheurs par macrodiscipline et département</caption><thead><tr><th>Macrodisciplines /Départements</th><th>ALIMH</th><th>BV</th><th>CEPIA</th><th>EA</th><th>EFFA</th><th>GA</th><th>GAP</th><th>MIA</th><th>MICA</th><th>PHASE</th><th>SA</th><th>SAD</th><th>SAE2</th><th>SPE</th><th>Total général</th></tr></thead><tbody><tr><td>Écologie</td><td></td><td></td><td>7</td><td>15</td><td>70</td><td></td><td></td><td></td><td>11</td><td>1</td><td>2</td><td>10</td><td></td><td>63</td><td>179</td></tr><tr><td>Biologie Moléculaire</td><td>2</td><td>54</td><td>3</td><td></td><td>3</td><td>12</td><td>40</td><td></td><td>12</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>53</td><td>179</td></tr><tr><td>Physiologie</td><td>66</td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td>45</td><td>6</td><td></td><td></td><td>2</td><td>121</td></tr><tr><td>Economie et gestion</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>21</td><td>100</td><td></td><td>121</td></tr><tr><td>Génétique</td><td>2</td><td>3</td><td></td><td></td><td>25</td><td>37</td><td>24</td><td></td><td>1</td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td>18</td><td>111</td></tr><tr><td>Génétique et autres approches omiques</td><td>3</td><td>5</td><td>2</td><td></td><td>11</td><td>21</td><td>24</td><td></td><td>16</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>23</td><td>105</td></tr><tr><td>Géosciences</td><td></td><td></td><td></td><td>75</td><td>7</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>6</td><td></td><td></td><td>88</td></tr><tr><td>Sciences médicales et vétérinaires</td><td>4</td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>44</td><td></td><td>39</td><td></td><td></td><td></td><td>88</td></tr><tr><td>Génie des procédés</td><td></td><td></td><td>48</td><td>7</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>28</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>5</td><td>83</td></tr><tr><td>Physique, chimie</td><td>1</td><td></td><td>62</td><td>6</td><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>76</td></tr><tr><td>Biologie cellulaire</td><td>3</td><td>11</td><td>11</td><td>1</td><td></td><td>4</td><td>6</td><td></td><td></td><td></td><td>3</td><td></td><td></td><td>34</td><td>73</td></tr><tr><td>Nutrition</td><td>41</td><td></td><td>3</td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td>27</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>72</td></tr><tr><td>Agronomie, sylviculture et zootechnie</td><td></td><td></td><td></td><td>20</td><td>10</td><td>2</td><td></td><td></td><td>17</td><td></td><td>21</td><td></td><td></td><td>2</td><td>72</td></tr><tr><td>Biologie de la reproduction</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>2</td><td></td><td>4</td><td></td><td></td><td>58</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>64</td></tr><tr><td>Écophysiologie végétale</td><td></td><td></td><td></td><td>50</td><td>12</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td>63</td></tr><tr><td>Biologie des organismes</td><td></td><td></td><td>3</td><td></td><td>3</td><td></td><td>6</td><td></td><td>13</td><td></td><td>35</td><td></td><td></td><td></td><td>60</td></tr><tr><td>Neurosciences</td><td>20</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>31</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td>54</td></tr><tr><td>Systèmes, I.A et aide à la décision</td><td></td><td>6</td><td>5</td><td>11</td><td>2</td><td></td><td>1</td><td>12</td><td></td><td></td><td>2</td><td></td><td></td><td>2</td><td>41</td></tr><tr><td>Sciences Humaines</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>12</td><td>27</td><td></td><td>40</td></tr><tr><td>Mathématiques et Informatique pour le vivant</td><td></td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>4</td><td>1</td><td>4</td><td>16</td><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>5</td><td>34</td></tr><tr><td>Mathématiques</td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td></td><td>24</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>29</td></tr><tr><td>Appui à la recherche</td><td>3</td><td></td><td>6</td><td>8</td><td>3</td><td>6</td><td>8</td><td>2</td><td>4</td><td>7</td><td>4</td><td>1</td><td></td><td>2</td><td>54</td></tr><tr><td>Total Général</td><td>145</td><td>79</td><td>152</td><td>195</td><td>156</td><td>87</td><td>117</td><td>54</td><td>132</td><td>187</td><td>93</td><td>71</td><td>127</td><td>212</td><td>1807</td></tr></tbody></table>
# Analyse de la population des ingénieurs

## Les métiers des ingénieurs et leurs effectifs

### Les métiers les plus représentés (79% des effectifs)

Les métiers des sciences du vivant (BAP A) et ceux de l'informatique et du calcul scientifique (BAP E) regroupent à eux seuls 79% (58,5+20,5%) des effectifs ingénieurs au niveau des départements (Annexe 11).

* On peut distinguer 7 métiers en sciences du vivant (BAP A). Le métier le plus représenté est celui de biologiste de laboratoire, avec 29% des effectifs totaux (395 ingénieurs). Il est suivi par celui des ingénieurs en production et expérimentation végétale, avec 12% des effectifs totaux (165 ingénieurs). Viennent ensuite les ingénieurs en milieux naturels et ruraux (ingénieurs « de terrain », écologues, agronomes par exemple) (6%; n=85), les ingénieurs en production animale (majoritairement affectés dans les UE) (5,5%; n=72), les ingénieurs en expérimentation animale (majoritairement affectés dans les unités de recherche) (3,5%; n=47), puis les ingénieurs de plateformes (1,5%; n=20), et enfin, les ingénieurs en traitement de données biologiques (1%; n=15).

* On peut distinguer 3 métiers dans le domaine de l'informatique et du calcul scientifique (BAP E), qui regroupent 276 ingénieurs de l'INRA (soit 20,2% des effectifs totaux des ingénieurs). Celui de développeur d'applications regroupe 156 ingénieurs, soit 11,5% des effectifs totaux des ingénieurs. Il est suivi de celui d'ingénieur en calcul scientifique et statistique (5,5%; n=70), et de celui d'ingénieur systèmes et réseaux (3,5%; n=50).

### Les autres métiers (21% des effectifs)

* Les métiers de la chimie et des matériaux représentent un total de 7% des effectifs (n=93). On y distingue tout d'abord les spécialistes des biomolécules qui regroupent 48 ingénieurs dont 46 analystes (et 2 spécialistes de l'élaboration de biomolécules). On y distingue ensuite 39 ingénieurs chimistes, dont 37 analystes (et 2 spécialistes de la synthèse chimique). Enfin, 6 ingénieurs sont des spécialistes en sciences des matériaux.

* Les métiers de la gestion et du pilotage (BAP J) mobilisent 62 ingénieurs, soit 4,5% des effectifs des ingénieurs des départements (à comparer à un total de 226 ingénieurs de la BAP J à l'INRA, ils en représentent donc un peu plus d'un quart (27%)). Une majorité, soit 51 d'entre eux, est en charge de gestion et/ou d'animation, que ce soit au niveau d'unités de grande taille ou des équipes de direction des départements. Les autres emplois représentés dans cette famille, très minoritaires, sont pour l'essentiel la valorisation de la recherche et la coopération internationale (n=8), et quelques situations particulières isolées (Ressources humaines ou Formation par exemple).

* Les ingénieurs en sciences humaines et sociales (BAP D) représentent moins de 4% des effectifs (n=51). Vingt-cinq d'entre eux sont spécialisés dans la production de données et enquêtes. Les vingt-six autres sont spécialisés dans le traitement de données SHS. Parmi ces derniers, 9 maitrisent le traitement, l'analyse et la représentation de l'information spatiale.

* Enfin, 46 ingénieurs (3,5%) sont des spécialistes de l'instrumentation et des techniques expérimentales (BAP C, un seul d'entre eux étant électronicien).

* Les métiers de la documentation, l'édition, et de la communication sont exercés par 25 ingénieurs (2%) au niveau des départements. Quinze d'entre eux sont des documentalistes, les autres étant centrés autour de fonctions de communication ou de médiation scientifique au sens large. Enfin, un ingénieur (BAP G) est positionné en Patrimoine, logistique et Prévention.

## Points saillants relatifs aux métiers des ingénieurs

Tout d'abord, on constate que trois métiers regroupent plus de la moitié (52,5%) des effectifs ingénieurs des départements : biologiste de laboratoire, ingénieur en production et expérimentation végétale, et développeur d'applications (Tableau 11). Au-delà des métiers afférents aux missions expérimentales traditionnelles de l'INRA (en biologie, en production végétale et animale, etc.), la place prise par le traitement de la donnée (développement d'applications par exemple) est notable, l'INRA ayant de ce point de vue suivi un mouvement général de montée en puissance et de professionnalisation des métiers de l'informatique.

Dans les métiers de la chimie et des sciences des matériaux, l'INRA dispose d'une force non négligeable (bien que minoritaire) en analyse chimique et des biomolécules. Cette force relative apparaît cependant globalement plus tournée vers « l'analyse » (au sens large) que vers « l'élaboration », « la conception », ou « la synthèse » chimique. Ceci pourrait en conséquence occulter une certaine fragilité en compétences nécessaires à « l'innovation » dans les domaines de l'élaboration des molécules chimiques et biochimiques et en sciences des matériaux.

Le secteur des sciences humaines et sociales (SHS) se caractérise par des métiers dont les effectifs peuvent apparaître faibles, du moins peut-être au regard des ambitions de l'établissement par rapport au besoin de prendre en compte « l'espace économique et social» entourant ses finalités annoncées (agriculture, alimentation, environnement) : vingt-cinq spécialistes de la production de données et enquêtes (13-DD) - ce qui pose notamment la question de la recherche participative et plus généralement, des évolutions dans la capacité de collecte de données de l'établissement - ; vingt-six spécialistes
dans le traitement de données, dont seulement neuf spécialistes du traitement, de l'analyse et de la représentation de l'information spatiale (12-DA), alors que la prise en compte de processus spatiaux apparaît dominante dans le discours général de l'établissement et des départements. Par ailleurs, la question de la spécificité des SHS dans le domaine du traitement de données reste posée, induisant du même coup la question de l'organisation ou de la mutualisation par exemple de ces compétences.

Le cas des métiers support (avec 3 métiers représentés par des effectifs faibles en documentation, édition, communication ; en gestion et pilotage ; en Patrimoine, Logistique, prévention) est de nature un peu différente. En effet, l'analyse est nécessairement incomplète puisque ces fonctions sont pour partie réalisées dans les départements, dans les centres, et/ou au niveau central. L'entrée par département n'est donc ni suffisante ni pertinente, et l'analyse renvoie sans doute plus à la distribution et à l'organisation de ces missions dans l'établissement (et au grain auquel il faut les réaliser), qu'à une analyse fine de ces missions dans les départements.

Enfin, on peut relever que la part des métiers dédiées à l'instrumentation, à la métrologie et aux techniques expérimentales reste relativement limitée (3,5%), à un moment où la collecte de données dynamiques massives (observatoires en environnement, phénotypage végétal et animal, plateformes expérimentales, intégration de données nombreuses, etc.) est mise en avant et constitue l'une des caractéristiques de la science actuelle.

## La démographie et ses évolutions

### Structure d'âge par regroupements métiers

La moyenne d'âge des ingénieurs INRA affectés dans les départements est de 46,7 ans au 1er trimestre 2012 (écart type de 9,8 ans). Cet âge moyen est par ailleurs proche de l'ensemble des IE et IR de l'INRA (45,8 ans), et identique à l'âge moyen des chercheurs des 28 ou 21 macrodisciplines (46,7 ans, écart-type de 9 ans). Il n'y donc pas de différenciation particulière des âges moyens entre les populations globales de chercheurs et ingénieurs, ce qui signifie que l'établissement veille, implicitement ou explicitement, à un renouvellement, équilibré en moyenne, de ces deux populations. En ce qui concerne quelques indicateurs démographiques plus fins (Tableau I2), les moins de 40 ans représentent 28 % de la population globale des ingénieurs (26% respectivement pour les chercheurs), les plus de 55 ans 26% de la population (21% respectivement pour les chercheurs), et la population d'âge intermédiaire (40 à 54 ans) concerne 46 % des ingénieurs (53% respectivement pour les chercheurs), la population des ingénieurs étant à la fois « surreprésentée » dans sa fraction la plus jeune (renouvellement récent) et la plus âgée (métiers « traditionnels » plus anciens pour partie). Dans le détail, de fortes disparités sont observées selon les métiers, et qui sont bien entendu directement reliées au taux de renouvellement antérieurs des effectifs.

<table><caption>Tableau I2 - Répartition des ingénieurs des départements de recherche par tranche d'âge et regroupement métier</caption><thead><tr><th rowspan="3">Regroupement métier</th><th colspan="8">Ingénieurs</th><th colspan="3">Différence - 40 / + 55 ans</th></tr><tr><th colspan="2">Moins de 40 ans</th><th colspan="2">40 ans-54 ans</th><th colspan="2">55 ans ou plus</th><th colspan="2">Total</th><th rowspan="2">Nb agents</th><th rowspan="2">% agents</th></tr><tr><th>Nb agents</th><th>% agents</th><th>Nb agents</th><th>% agents</th><th>Nb agents</th><th>% agents</th><th>Nb agents</th><th>% agents</th></tr></thead><tbody><tr><td>01-AA/Traitement des données biologiques</td><td>6</td><td>40%</td><td>5</td><td>33%</td><td>4</td><td>27%</td><td>15</td><td></td><td>2</td><td>13%</td></tr><tr><td>02-AA/Plateforme</td><td>11</td><td>55%</td><td>6</td><td>30%</td><td>3</td><td>15%</td><td>20</td><td></td><td>8</td><td>40%</td></tr><tr><td>03-AA/Biologistes</td><td>90</td><td>23%</td><td>199</td><td>50%</td><td>106</td><td>27%</td><td>395</td><td></td><td>-16</td><td>-4%</td></tr><tr><td>04-AB/Expérimentation animale</td><td>13</td><td>28%</td><td>23</td><td>49%</td><td>11</td><td>23%</td><td>47</td><td></td><td>2</td><td>4%</td></tr><tr><td>05-AB/Production animale</td><td>18</td><td>25%</td><td>30</td><td>42%</td><td>24</td><td>33%</td><td>72</td><td></td><td>-6</td><td>-8%</td></tr><tr><td>06-AC/Production et expérimentation végétale</td><td>25</td><td>15%</td><td>78</td><td>47%</td><td>62</td><td>38%</td><td>165</td><td></td><td>-37</td><td>-22%</td></tr><tr><td>07-AD/Milieux naturels et ruraux</td><td>19</td><td>22%</td><td>43</td><td>51%</td><td>23</td><td>27%</td><td>85</td><td></td><td>-4</td><td>-5%</td></tr><tr><td>08-BA-BB/Biomolécules</td><td>13</td><td>27%</td><td>22</td><td>46%</td><td>13</td><td>27%</td><td>48</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>09-BC-BD/Chimie</td><td>11</td><td>28%</td><td>22</td><td>56%</td><td>6</td><td>15%</td><td>39</td><td></td><td>5</td><td>13%</td></tr><tr><td>10-BE/Sciences des matériaux</td><td>1</td><td>17%</td><td>1</td><td>17%</td><td>4</td><td>67%</td><td>6</td><td></td><td>-3</td><td>-50%</td></tr><tr><td>11-C/Sciences de l'ingénieur</td><td>18</td><td>39%</td><td>18</td><td>39%</td><td>10</td><td>22%</td><td>46</td><td></td><td>8</td><td>17%</td></tr><tr><td>12-DA-DB/Traitement de données SHS</td><td>4</td><td>15%</td><td>13</td><td>50%</td><td>9</td><td>35%</td><td>26</td><td></td><td>-5</td><td>-19%</td></tr><tr><td>13-DD/Production de données et enquêtes</td><td>8</td><td>32%</td><td>10</td><td>40%</td><td>7</td><td>28%</td><td>25</td><td></td><td>1</td><td>4%</td></tr><tr><td>14-EB/Développement d'applications</td><td>67</td><td>43%</td><td>68</td><td>44%</td><td>21</td><td>13%</td><td>156</td><td></td><td>46</td><td>29%</td></tr><tr><td>15-ED-EE/Calcul scientifique et statistique</td><td>34</td><td>49%</td><td>24</td><td>34%</td><td>12</td><td>17%</td><td>70</td><td></td><td>22</td><td>31%</td></tr><tr><td>16-EA-EC/Systèmes, réseaux</td><td>20</td><td>40%</td><td>20</td><td>40%</td><td>10</td><td>20%</td><td>50</td><td></td><td>10</td><td>20%</td></tr><tr><td>17-F/Documentation, édition, communication</td><td></td><td></td><td>13</td><td>52%</td><td>12</td><td>48%</td><td>25</td><td></td><td>-12</td><td>-48%</td></tr><tr><td>18-G/Patrimoine, logistique, prévention</td><td>1</td><td>100%</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td>1</td><td>100%</td></tr><tr><td>19-J/Gestion et pilotage</td><td>19</td><td>31%</td><td>27</td><td>44%</td><td>16</td><td>26%</td><td>62</td><td></td><td>3</td><td>5%</td></tr><tr><td>NR/Non renseigné</td><td>4</td><td>33%</td><td>4</td><td>33%</td><td>4</td><td>33%</td><td>12</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Total général</td><td>382</td><td>28%</td><td>626</td><td>46%</td><td>357</td><td>26%</td><td>1365</td><td></td><td>25</td><td>2%</td></tr></tbody></table>
On peut ainsi distinguer globalement :

## Les métiers qui ont tendance à s'affaiblir

* L'âge moyen des ingénieurs en sciences des matériaux est de 54 ans. Ce métier n'est représenté que par 6 ingénieurs, quatre d'entre eux ayant plus de 55 ans. Ainsi, dans l'hypothèse d'une absence de recrutement, il ne restera plus que deux ingénieurs dans ce métier à l'horizon 2020 ;

* Dans les métiers de la documentation, communication, édition, l'âge moyen est de 52,7 ans. Sur l'effectif de 25, aucun n'a moins de 40 ans, et la moitié de ces effectifs aura quitté l'INRA d'ici une dizaine d'années ;

* Dans le domaine des traitements de données SHS, l'âge moyen est de 50,8 ans. Parmi les 26 ingénieurs qui constituent cette population, près de 30% d'entre eux devraient partir à la retraite dans les 5 ans à venir, ces départs n'étant actuellement pas compensé par les recrutements récents (les moins de 40 ans ne représentent que 15% de leur effectif) ;

* Enfin, les ingénieurs en production et expérimentation végétale présentent un âge moyen de près de 50 ans (49,7 ans). Malgré son effectif important (165), cette population va subir une érosion significative, 38% d'entre eux ayant plus de 55 ans alors que les moins de 40 ans ne représentent que 15%. Cette baisse significative d'effectif devrait surtout se faire sentir à partir de 2017-2020. La tendance est un peu analogue, quoique plus atténuée, pour les métiers liés aux « productions animales » (âge moyen de 48,1 ans vs 46,7 ans pour l'ensemble des ingénieurs, 25% de moins de 40 ans vs 28% pour l'ensemble des ingénieurs, et 33% de 55 ans ou plus vs 26% pour l'ensemble des ingénieurs) et pour les métiers relatifs à l'étude des « Milieux naturels et ruraux » (âge moyen de 47,8 ans vs 46,7 ans pour l'ensemble des ingénieurs, 22% de moins de 40 ans vs 28% pour l'ensemble des ingénieurs, et 27% de 55 ans ou plus vs 26% pour l'ensemble des ingénieurs).

## Les métiers qui se renforcent

* Les ingénieurs de plateformes sont encore peu nombreux (20), mais leur âge moyen est de 40,7 ans, 55% d'entre eux ont moins de 40 ans. L'effectif relatif à ces métiers est très certainement sous-estimé, notamment dans les tranches de population plus âgées (car certains préfèrent rester positionnés en tant qu'ingénieurs biologistes de laboratoire). Néanmoins les ingénieurs plateforme constituent une population jeune et en croissance à l'INRA ;

* Les ingénieurs positionnés dans l'informatique, et plus généralement, dans les sciences du numérique et du traitement ou de la gestion de l'information, sont en phase de renforcement significatif depuis plusieurs années : les ingénieurs en calcul scientifique et statistique ont un âge moyen de 42,6

ans. Au nombre de 70, 49% d'entre eux ont moins de 40 ans. Les ingénieurs en développement d'applications ont un âge moyen de 43,3 ans. Ils sont au nombre de 156, et ils ont connu au cours des dernières années le plus fort taux de croissance absolu avec 67 (43%) ingénieurs de moins de 40 ans et seulement 21 (13%) ingénieurs de 55 ans ou plus. Les ingénieurs en traitement de données biologiques ont un effectif réduit (15) mais un âge moyen de 43,3 ans. Leur effectif est en légère croissance, néanmoins on peut faire l'hypothèse que la préférence va au recrutement d'ingénieurs en calcul scientifique et statistique, emploi relativement proche dans son contenu et donnant accès à la prime informatique. Les ingénieurs responsables de « Systèmes et réseaux » quant à eux, au nombre de 50, ont un âge moyen de 45,3 ans avec 40% de moins de 40 ans et 20% de 55 ans ou plus ;

* La tendance est un peu analogue, quoique plus atténuée, pour les métiers liés aux « Sciences de l'ingénieur » (âge moyen de 44,0 ans vs 46,7 ans pour l'ensemble des ingénieurs, 39% de moins de 40 ans vs 28% pour l'ensemble des ingénieurs, et 22% de 55 ans ou plus vs 26% pour l'ensemble des ingénieurs) et pour les métiers relatifs à la « Chimie » (âge moyen de 44,4 ans vs 46,7 ans pour l'ensemble des ingénieurs, et 15% de 55 ans ou plus vs 26% pour l'ensemble des ingénieurs).

Globalement, on peut donc estimer que des compétences sont en évolution significative (Figures 13, 14, 15). A titre d'exemple, les métiers d'ingénieur de plateformes (ou les sciences de l'ingénieur pour des dispositifs lourds ou d'observation, etc.), d'ingénieur en traitement de données biologiques, ou de chimie (verte, blanche, etc.), montent en puissance. Mais l'évolution la plus significative en termes d'ampleur est l'augmentation d'ingénieurs en développement d'application et en calcul scientifique et statistique, qui va a priori de pair avec la diminution du nombre d'ingénieurs en production et en expérimentation végétale. Les données illustrent bien ce mouvement, qui devrait s'accélérer vers 2016-17 et conduire à horizon de 10-15 ans à un changement des équilibres des effectifs entre les ingénieurs en charge de « la production de la donnée », et ceux en charge de « la gestion et du traitement de la donnée ».

Des pertes de compétences sont aussi à l'œuvre ou se profilent à l'avenir (Figures 115 et 116). C'est le cas dans les secteurs des sciences des matériaux, de la documentation/communication, dans le traitement de données des sciences humaines et sociales, en production et expérimentation végétale ou en productions animales, et pour les métiers relatifs à l'étude des « milieux naturels et ruraux ». A ce stade, il n'y a pas nécessairement à formuler de jugement de valeur sur ces prévisions de telle ou telle évolution, mais plutôt à réfléchir pour l'avenir à la stratégie et au positionnement des recherches à conduire (temps de collecte des données vs temps de traitement des
données, place des mécanismes biologiques fins vs place des approches systémiques intégrées, nombre et choix des végétaux ou animaux « modèles », etc.), aux modes d'organisation (« qui fait quoi et où et à quel grain », cas de la documentation ou de la communication par exemple), à la façon de faire la science (recherche participative vs recherche en laboratoire ou sur modèle, places respectives des recherches « in situ », « in vivo » ou « in silico », degré d'automatisation et de technologie retenu dans les sciences basées sur l'observation, place des nouvelles technologies – séquençage, télédétection, calcul intensif -, etc.).

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 116</figcaption></figure>
<caption>Figure I4</caption>

Evolution de la part relative des ingénieurs de département sur des métiers scientifiques par regroupement métier sur 15 ans

<figure><img src="image_17.png" /></figure>
Les ingénieurs des départements de recherche :
en quoi les IR et les IE se distinguent

Comparaison globale

Premier constat, il y a à peu près autant d'ingénieurs de recherche (IR, 662) que d'ingénieurs d'étude (IE, 703) dans les départements de recherche. Ces chiffres sont à mettre en perspective avec les effectifs totaux des ingénieurs à l'INRA (793IR et 946IE respectivement) : les ingénieurs affectés dans les départements de recherche représentent donc 83% des IR et 74% des IE de l'institut.

En termes de répartition par regroupements métiers, on constate qu'il y a plus d'IR (449) que d'IE (350) en BAP A (biologie), cela étant particulièrement marqué en production et expérimentation végétale où il y a deux fois plus d'IR (107) que d'IE (58). Les métiers de la chimie (BAP B) et des SHS (BAP D) sont équilibrés en effectifs d'IR et d'IE, tandis qu'en sciences de l'ingénieur (BAP C), en informatique (BAP E), et dans les métiers de l'appui (BAP F, G, J), les IE dominent (133 IR et 277 IE).

Tendances d'évolution

L'analyse des effectifs et de la répartition des ingénieurs de moins de 40 ans permet d'illustrer les tendances récentes d'évolution de ces populations (Figures 121, 122).

Le nombre d'IR de moins de 40 ans (135) est pratiquement deux fois plus faible que celui des IE (247). Ce constat est à relier en premier lieu au nombre de possibilités de recrutements ouvertes par l'INRA en externe, qui est plus faible au

niveau IR qu'au niveau IE. Néanmoins, l'effet de ce déséquilibre au niveau des recrutements n'a pas forcément de conséquences négatives sur l'équilibre global des effectifs par corps, le jeu des promotions de corps d'IE vers IR étant susceptible de rétablir progressivement l'équilibre (d'autant qu'il n'y a pas d'équivalent en termes de promotion des IR, ces derniers restant IR toute leur carrière, du moins pour une grande majorité d'entre eux). Il convient d'avoir en mémoire, en analysant ces chiffres, que le niveau de recrutement IR s'adresse à un vivier de candidats potentiels titulaires d'un diplôme d'ingénieur de grande école ou d'une thèse, tandis que le niveau IE est accessible à tous candidats titulaires à minima d'une licence. Les IE sont ensuite susceptibles, au cours de leur carrière, d'être promus IR par le biais des dispositifs internes.

Au niveau IR, 80 (59%) des 135 IR de moins de 40 ans, sont positionnés sur des métiers de la biologie (BAP A), la moitié d'entre eux étant biologiste de laboratoire. Viennent ensuite les métiers de développeur d'application, de calcul scientifique et statistique avec 25 IR (19%). Les 22% restants sont essentiellement positionnés sur les métiers de la chimie, des sciences de l'ingénieur et des SHS.

Au niveau IE, les biologistes représentent une proportion plus faible des moins de 40 ans (41%, soit 102 IE), au profit des métiers de l'informatique (BAP E) qui représentent 39% (96 IE de moins de 40 ans). Les 20% restants sont positionnés sur la chimie, les sciences de l'ingénieur, les SHS, la gestion et pilotage.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 121</figcaption></figure>
En étudiant la part respective des ingénieurs de moins de 40
ans occupant un emploi d'IR ou d'IE, on peut compléter cette
analyse en observant que deux métiers font prioritairement
l'objet d'un recrutement au niveau IR : Ingénieur plateforme
(82% d'IR) et ingénieur chimiste (73% d'IR). A l'opposé, le
recrutement est surtout réalisé au niveau IE pour les métiers
des systèmes et réseaux informatique (100% d'IE), le déve-
lopment d'applications (85%), le traitement de données
biologiques (83%), la gestion et le pilotage (79%), les sciences
de l'ingénieur (78%), le traitement de données SHS (75%),
les milieux naturels et ruraux (74%). En position intermé-
diaire, pour un nombre important de métiers (production
animale 56% d'IR, biomolécules 54%, biologistes de labora-
toire 44%, calcul scientifique et statistique 44%, production
et expérimentation végétale 40%, expérimentation animale
38%, production de données et enquêtes 38%), la proportion
de jeunes IR et de jeunes IE est à peu près équilibrée, et des
besoins quantitatifs comparables sont donc exprimés à ces
deux niveaux. Eventuellement, mais ceci resterait à vérifier, on
pourrait en inférer que pour ces branches d'activité un niveau
suffisant de structuration, d'organisation, de concentration
n'est pas nécessairement atteint pour justifier un recrutement
majoritaire d'IR pour le pilotage de structures d'ampleur et à
haute technologie (analogue au cas d'IR responsables de pla-
teformes de génomique, d'expérimentations de terrain « sys-
tème », de centres de ressources informatiques de type « Data
Centers » par exemple).

On observe donc globalement de vraies différenciations en
termes de métiers comme en termes de stratégie de recrute-
ment selon le niveau de corps, IR ou IE. Ces différences sont à
mettre en regard de compétences différenciées selon le niveau
de diplôme détenu d'une part, et du niveau de responsabilité
ou d'expertise attendu selon le poste proposé d'autre part.

Le turn-over des ingénieurs affectés dans les départements

Les figures précédentes ont été construites sur une hypothèse
de départ à l'âge de 62 ans, qui correspond à l'âge moyen de
départ à la retraite des ingénieurs observé sur les dix der-
nières années. Selon cette hypothèse, plus de 50% des ingé-
nieurs auront quitté l'INRA à horizon 2027, soit dans 15 ans.
Des différences notables de structures d'âge et de dynamique
des départs ont été discutées dans les paragraphes précédents,
selon les métiers (Figures I11 et I12). Les évolutions statu-
taires récentes et à venir sont de nature à retarder un peu les
échéances de départ, mais ne changeront pas la tendance glo-
bale ni les différences observées selon les métiers (un départ
moyen à l'âge de 65 ans aurait pour conséquence que le seuil
de 50% de départs serait atteint en 2030 au lieu de 2027).

Comme cela a été évoqué en début de cette seconde partie,
le recrutement dans le corps des IE par la voie des promo-
tions des AI en IE est d'une ampleur équivalente à la moitié
du flux des départs à la retraite des IE. L'impact en termes de
métiers sur la population des IE est largement déterminé par
les caractéristiques métiers de la population des AI. Dans le
détail, on peut alors décliner par métiers quelques tendances
possibles de renouvellement du corps des ingénieurs par voie
de promotion interne.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure I11</figcaption></figure>
## Concernant les métiers ingénieurs dont les effectifs ont tendance à diminuer

* En expérimentation et production végétale, il existe un effectif de 78 AI, donc des potentialités significatives d'alimentation du corps des IE, à mettre au regard d'un flux de départs d'IE-IR (38% des 165 IE-IR - soit 63 agents - exerçant ces métiers ont plus de 55 ans) ; de même, plus d'une douzaine de départs d'IE-IR sont prévisibles dans les métiers de la documentation, édition, communication à horizon de 10 ans. Ces départs peuvent être vus au regard de la présence d'un vivier interne constitué de 20 AI dans les mêmes domaines, une partie des besoins pourrait donc être couverte par voie interne ;

* A contrario, dans les domaines des sciences humaines et sociales, un effectif de 11 AI dont l'âge moyen est élevé est à mettre au regard d'une population de 26 IE-IR ayant un âge moyen de 50,8 ans, le vivier étant donc de taille réduite et ayant peu de chance de couvrir le besoin ; de même, la tendance aux départs est plus atténuée pour les IE-IR du domaine des productions et expérimentations animales, et le vivier d'AI est quant à lui de petite taille (20 en production animale et 24 en expérimentation animale). Pour les sciences des matériaux, avec 1 seul AI, une éventuelle promotion en IE ne modifierait pas la décroissance observée au niveau des IE-IR.

## Concernant les métiers ingénieurs qui se renforcent

* Les AI biologistes de laboratoire sont nombreux (224), ils sont susceptibles de constituer un vivier de recrutement interne pour des ingénieurs (plateformes par exemple) ; dans le domaine de l'informatique, l'augmentation des effectifs ingénieurs peut être soutenue par des recrutements internes et les promotions d'une population de 87 AI ; dans les métiers des sciences de l'ingénieur enfin, le vivier interne apparaît peu important (35 AI), mais significatif néanmoins au regard des besoins.

Le vivier que constitue l'ensemble des AI est donc une source significative de recrutements internes possibles, notamment dans les métiers ingénieurs relatifs à la documentation, à la production et l'expérimentation végétale, aux plateformes, à l'informatique (gestion et maintenance en particulier), et en conséquence, une politique volontariste de construction des parcours professionnels serait de nature à favoriser un développement des compétences de niveau IE accompagné de promotion vers des métiers identifiés.