Intelligence métier

scientifique agricole

Aperçu

Vous êtes passionné par l'agriculture et l'environnement ? En tant que scientifique agricole, vous jouez un rôle essentiel dans l'amélioration des pratiques agricoles, la qualité des produits et la protection de notre planète. Ce métier, souvent en position de leadership, vous offre l'opportunité de mener des recherches innovantes et de contribuer à un avenir agricole durable.

Résumé

Le scientifique agricole est un expert qui combine connaissances scientifiques et expertise agricole. Ses journées sont rythmées par la planification et la mise en œuvre de projets de recherche, l'analyse de données, la rédaction de rapports et la présentation des résultats. Il travaille souvent en collaboration avec d'autres scientifiques, des agriculteurs, des ingénieurs et des décideurs pour résoudre des problèmes complexes liés à l'agriculture et à l'environnement.

Responsabilités clés
  • • Concevoir et mener des études sur les sols, les cultures, le bétail et l'impact environnemental de l'agriculture.
  • • Analyser les données collectées et rédiger des rapports détaillés présentant les résultats et les recommandations.
  • • Développer et mettre en œuvre des solutions innovantes pour améliorer les rendements agricoles, la qualité des produits et la durabilité des pratiques agricoles.
51%
Résilience Score · 2026 (Plus c'est élevé, mieux c'est)
Licence ou équivalent 36% Exposition à l'IA
Commencer l'évaluation ADN de carrière
Labour market

Où ce métier est demandé

Pénuries et excédents de main-d’œuvre signalés, par année. Publié pour des groupes de métiers, non pour des intitulés de poste individuels.

Pénurie signaléeExcédent signaléSignalé une autre annéeNon couvert par cette source

Couleur plus soutenue : signalé de la même façon un plus grand nombre d’années consécutives.

Les chiffres couvrent Spécialistes des sciences techniques — 274 métiers, dont celui-ci.

1 sur 8 en pénurie202529 sur 30 en croissance3.9Mpostes d’ici 2035

En pénurie : Italy.

Pénurie la plus durable : Slovenia, 2 ans.

Sélectionnez un territoire sur la carte pour voir ses chiffres.

À propos de cette source

Source : ELA/EURES, pénuries et excédents de main-d’œuvre. Les relevés sont publiés au niveau du groupe professionnel et couvrent l’Europe. Les éditions diffèrent par la présentation de l’annexe et par les pays couverts : un écart entre deux années ne signifie donc pas toujours que le marché du travail a changé. Les pays en gris n’ont pas été signalés, ce qui n’équivaut pas à un marché équilibré.

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Vérification rapide de l'ajustement

scientifique agricolepourrait-il vous convenir ?

Répondez à trois questions rapides. Il ne s’agit pas d’une évaluation complète : il s’agit d’un teaser pour vous aider à décider si vous souhaitez comparer votre profil.

Progrès0/3

Aimez-vous les tâches qui nécessitentPensée analytique?

Aimez-vous les tâches qui nécessitentIntégrité?

Aimez-vous les tâches qui nécessitentReconnaissance?

NexFuture™

Perspective d'avenir pour scientifique agricole

The outlook for scientifique agricole reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Comment ces scores sont-ils calculés ?

L'Indice de Résilience (0–100) estime à quel point cette occupation est structurellement protégée de l'automatisation et des perturbations de l'IA, basé sur une analyse au niveau des tâches. Des scores plus élevés signifient plus de tâches nécessitant un jugement humain. L'Exposition à l'IA montre le pourcentage estimé d'heures de travail que les capacités actuelles de l'IA pourraient affecter. Ce sont des indicateurs structurels issus d'un modèle, pas des prédictions sur la sécurité de l'emploi individuelle.

Jouez le futur

Commentscientifique agricolepourrait-il changer à mesure que l’adoption de l’IA se développe ?

Ce rôle est susceptible de changer progressivement, l’IA soutenant certaines tâches plutôt que de remplacer l’ensemble du métier.

Une transformation importante au niveau des tâches est estimée dans 15 ans (vers 2041) selon le scénario « Attendu » sélectionné.
~50%
Résilience
Risque d'automatisation
EXP~40%
Avantage humain
MOAT~55%

Scénario illustratif basé sur l'automatisabilité des tâches — pas une prévision. Les valeurs sont arrondies à mesure que l'on regarde plus loin.

2026
2034
2046
Vitesse d’adoption de l’IA:

Comment l’IA peut changer ce rôle

Interprétation déterministe et basée sur un modèle des signaux de rôle actuels – pas une garantie de remplacement.

Propriété humaine 51% Propriété humaine
Ce qui dépend encore des gens
  • superviser le plan de gestion environnementale d’une exploitation agricole
  • Interagir professionnellement dans des environnements de recherche et professionnels
  • évaluer des activités de recherche
L'avantage humain Pour rester en avance dans ce rôle, concentrez-vous sur agriculture numérique et agroécologie. Ces compétences centrées sur l'humain sont les plus difficiles à répliquer pour l'IA au cours des 20 prochaines années.
Aider 14% Aider
Où l’IA peut devenir copilote
  • gérer des publications ouvertes
  • faire preuve d’une expertise disciplinaire
  • gérer des données interopérables et réutilisables faciles à trouver et accessibles
Automatiser 36% Automatiser
Tâches les plus exposées à l’automatisation
  • synthétiser des informations
  • demander un financement de recherche
  • signaler des incidents provoquant une pollution
Analyse détaillée

Signes vitaux et vecteurs d'IA

Vecteurs d'exposition à l'IA

0-100%
IA / Apprentissage automatique 14%

Exposition à l'analyse assistée par l'IA, la reconnaissance de modèles et les tâches de modélisation prédictive

IA générative 11%

Exposition à la génération de contenu, l'augmentation créative et les outils des grands modèles de langage

Logiciel cognitif 3%

Exposition à l'automatisation des flux de travail, aux logiciels d'aide à la décision et à la numérisation des processus

Automatisation robotique et physique 1%

Exposition à l'automatisation physique, la robotique et le déplacement de tâches piloté par des capteurs

Détails techniques
Méthodologie: NexFuture v3.0 Sources: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Mis à jour: août 2026

NexFuture v3.0 estime l'exposition à l'automatisation directement à partir des groupes de compétences essentielles ESCO, pondérée par la masse de compétences et calibrée sur des ancres d'experts. Les scores sont des estimations probabilistes, et non des garanties. Consultez le Livre blanc méthodologique NexFuture pour tous les détails.

Mesure l'exposition à l'automatisation. Elle ne mesure ni le salaire, ni la demande, ni le nombre d'emplois près de chez vous.

Un jour de la vie

Ce que les gens dans ce rôle font généralement

Agriculture

Jour dans la vie

Une journée type en tant quescientifique agricole

09
09:00 · Matin
conseiller des agriculteurs
Fournir des conseils techniques et économiques afin d’optimiser la qualité et la production des produits agricoles.
10
10:30 · En milieu de matinée
conseiller des écloseries
Formuler des recommandations pour l’installation et le bon fonctionnement des écloseries.
12
12:00 · Midi
cultiver des végétaux pour la biomasse
Cultiver et transformer des végétaux pour la biomasse.
14
14:00 · Après-midi
donner des conseils sur la protection de sols et de l’eau
Donner des conseils sur les méthodes de protection des sols et des sources d’eau contre la pollution, comme la lixiviation de nitrates, qui est responsable de l’érosion des sols.
15
15:30 · Fin d'après-midi
élaborer des programmes d’amélioration de sols et de végétaux
Élaborer des programmes de nutrition des végétaux et de santé des sols et fournir de conseils pour leur mise en œuvre.
17
17:00 · Conclusion
étudier la production d’animaux d’élevage
Collecter et utiliser les données relatives à la production d’animaux d’élevage et les résultats des analyses en tant que contribution à la recherche scientifique. Effectuer des recherches et se tenir à jour de toute évolution pertinente dans le domaine de l’évaluation de la production d’animaux d’élevage et collecter des informations pour éclairer les décisions commerciales.

L’ordre des tâches est illustratif. Les jours individuels varient.

Logiciels et technologies & Domaines de connaissances
Logiciels et technologies
3dMapperAutodesk AutoCADErosion Productivity Impact Calculator EPICESRI ArcGIS softwareEuropean Soil Erosion Model EUROSEMGAEA Technologies WinSieveGEOEASGeographic information system GIS softwareGeographic information system GIS systemsGSLIBGstatIBM SPSS StatisticsLandSerfLeica Geosystems ERDAS IMAGINEMicrosoft AccessMicrosoft Active Server Pages ASPMicrosoft ExcelMicrosoft Office softwareMicrosoft PowerPointMicrosoft Word
Domaines de connaissances
  • agriculture numérique

    La conception et l’application de solutions TIC innovantes dans l’agriculture, l’horticulture, la viniculture, la pêche, la sylviculture et l’élevage.

  • agroécologie

    L’étude des concepts et principes écologiques et agronomiques et leur application aux systèmes de production agricoles.

  • agroforesterie

    L’application de systèmes et de technologies de gestion des terres qui intègrent les arbres et autres plantes vivaces ligneuses avec l’exploitation de terres cultivées traditionnelle afin d’assurer une production agricole tout en garantissant la protection de l’environnement naturel.

  • gestion de projets

    La discipline de la gestion de projet, les activités relatives à ce domaine et les variables qui y sont associées, telles que le temps, les ressources, les besoins, les délais et la réaction aux événements imprévus.

  • systèmes d’élevage

    L’allocation de ressources agricoles en relation avec les systèmes d’élevage.

  • agriculture biologique

    Principes, techniques et réglementation en matière d’agriculture biologique. L’agriculture biologique (ou «écologique») est une méthode de production agricole qui met fortement l’accent sur la protection de l’environnement et l’équilibre écologique.

Compétences transversales
  • bioéconomie
  • législation environnementale en agriculture et en foresterie
  • littérature scientifique
Compétences essentielles
réaliser des études universitaires ou de marché
  • gérer des données interopérables et réutilisables faciles à trouver et accessibles

    Produire, décrire, stocker, conserver et (ré)utiliser des données scientifiques selon les principes FAIR (facile à trouver, accessible, interopérable et réutilisable), en rendant les données aussi ouvertes que possible et aussi fermées que nécessaire.

  • réaliser des recherches scientifiques

    Participer à la conception ou à la création de nouvelles connaissances en formulant des questions de recherche, en faisant des recherches, en améliorant ou en développant des concepts, des théories, des modèles, des techniques, des instruments, des logiciels ou des méthodes opérationnelles et en utilisant des méthodes et techniques scientifiques.

  • appliquer des principes d’éthique et d’intégrité scientifique de la recherche dans les activités de recherche

    Appliquer les principes éthiques fondamentaux et la législation à la recherche scientifique, y compris les questions d’intégrité de la recherche. Effectuer des recherches, les passer en revue ou en rendre compte afin d’éviter les mauvais comportements tels que la fabrication, la falsification et le plagiat.

  • promouvoir l’innovation ouverte dans la recherche

    Encourager les collaborations intégrées lorsque différentes parties prenantes créent conjointement des innovations à valeur partagée.

  • intégrer la dimension de genre dans la recherche

    Encourager les collaborations intégrées lorsque différentes parties prenantes créent conjointement des innovations à valeur partagée.

  • étudier la production d’animaux d’élevage

    Collecter et utiliser les données relatives à la production d’animaux d’élevage et les résultats des analyses en tant que contribution à la recherche scientifique. Effectuer des recherches et se tenir à jour de toute évolution pertinente dans le domaine de l’évaluation de la production d’animaux d’élevage et collecter des informations pour éclairer les décisions commerciales.

faire de l’écriture technique ou académique
  • rédiger des documents scientifiques ou articles universitaires et des documents techniques

    Rédiger et éditer des textes scientifiques, universitaires ou techniques sur différents sujets.

  • diffuser des résultats à la communauté scientifique

    Rendre publics des résultats scientifiques par tout moyen approprié, notamment par des conférences, des ateliers, des colloques et des publications scientifiques.

  • publier des recherches universitaires

    Mener des recherches universitaires dans votre domaine d’expertise dans une université, un établissement d’enseignement supérieur ou par vous-même, et les publier dans des livres ou des revues universitaires dans le but de contribuer à votre domaine et d’obtenir une accréditation universitaire personnelle.

  • rédiger des publications scientifiques

    Présenter les hypothèses, les résultats et les conclusions de votre recherche scientifique dans votre domaine d’expertise dans le cadre d’une publication professionnelle.

prodiguer des conseils relatifs à des questions commerciales ou opérationnelles
  • conseiller des agriculteurs

    Fournir des conseils techniques et économiques afin d’optimiser la qualité et la production des produits agricoles.

  • donner des conseils en amélioration de l’efficacité

    Analyser les informations et les détails des processus et des produits afin de fournir des conseils sur d’éventuelles améliorations de l’efficacité qui pourraient être mises en œuvre et entraîneraient une meilleure utilisation des ressources.

prodiguer des conseils relatifs à des questions environnementales
  • donner des conseils sur la protection de sols et de l’eau

    Donner des conseils sur les méthodes de protection des sols et des sources d’eau contre la pollution, comme la lixiviation de nitrates, qui est responsable de l’érosion des sols.

  • rédiger des rapports sur des questions environnementales

    Élaborer des rapports sur l’environnement et communiquer au sujet des questions environnementales. Informer le public ou toutes les parties intéressées dans un contexte donné des récentes évolutions pertinentes au niveau de l’environnement, des prévisions d’avenir dans ce domaine, ainsi que des éventuels problèmes et solutions possibles.

cultiver des terres et des cultures
  • cultiver des végétaux pour la biomasse

    Cultiver et transformer des végétaux pour la biomasse.

gérer des informations
  • gérer des données de recherche

    Produire et analyser des données scientifiques obtenues grâce à des méthodes de recherche qualitatives et quantitatives. Stocker et tenir à jour les données dans des bases de données de recherche. Soutenir la réutilisation des données scientifiques et connaître les principes de gestion des données ouvertes.

travailler avec des tiers
  • Interagir professionnellement dans des environnements de recherche et professionnels

    Être attentif aux autres et faire preuve de collégialité. Écouter, fournir et recevoir un retour d’information et répondre de manière perspicace à des tiers, ce qui comprend la supervision et la direction du personnel dans un cadre professionnel.

programmer des systèmes informatiques
  • mettre au point des logiciels libres

    Exploiter et créer des logiciels libres. Connaître les principaux modèles de logiciels libres, les régimes d’octroi de licences et les pratiques de codage généralement adoptées dans le cadre de la création de logiciels libres.

ADN de compétence

ADN de compétence

Traits de personnalité professionnelle et valeurs qui définissent ce rôle

Caractéristiques clés dont vous avez besoin
Pensée analytique Intégrité Reconnaissance Accomplissement Adaptabilité/Flexibilité Fiabilité Innovation Coopération Variété Accomplissement/Effort Indépendance Tolérance au stress Leadership Maîtrise de soi Souci des autres Orientation sociale
Principales récompenses auxquelles vous pouvez vous attendre
AccomplissementConditions de …ReconnaissanceRelationsSoutienIndépendance
Evolution de carrière

Perspectives de carrière et rôles similaires

Explorez les parcours de carrière typiques, les compétences adjacentes et les rôles similaires pour planifier votre prochaine transition.

Paysage de carrière

Quelle est la place descientifique agricole?

Ce rôle
scientifique agricole Ce rôle
Chemins de croissance

Scores de similarité basés sur le chevauchement des compétences à partir des données ESCO.

Questions courantes

Questions fréquemment posées

Quelles sont les compétences essentielles pour réussir en tant que scientifique agricole ?
Outre une solide formation scientifique (agronomie, biologie, chimie, etc.), il est important de posséder d'excellentes compétences analytiques, de communication, de gestion de projet et de capacité à travailler en équipe. La curiosité, l'esprit d'initiative et la capacité à résoudre des problèmes complexes sont également des atouts précieux.
Quel est le profil de carrière typique d'un scientifique agricole ?
Ce métier se situe généralement dans la bande de carrière 4, ce qui implique des responsabilités de leadership. Vous pouvez évoluer vers des postes de chef de projet, de responsable de recherche, de consultant agricole ou de conseiller technique auprès d'organisations gouvernementales ou d'entreprises agroalimentaires.
Est-il possible de travailler en tant que scientifique agricole en freelance ?
Bien que la majorité des scientifiques agricoles soient employés, il existe des opportunités de missions ponctuelles en freelance, notamment pour des études spécifiques ou des expertises pointues. Cependant, un contrat de travail est la forme d'emploi la plus courante.
Scientifique Agricole — y a-t-il une pénurie en Europe ?
Non. Dans l’édition ELA/EURES 2025, un excédent a été signalé dans 7 des 8 pays européens ayant évalué ce groupe de métiers : Autriche, Tchéquie, Allemagne, Grèce et 3 de plus. Un pays a signalé une pénurie. Ces évaluations sont publiées par groupe de métiers et non par intitulé de poste.
Scientifique Agricole — combien cela paie-t-il aux États-Unis ?
71 410 dollars par an en médiane, au 2025-05. Les médianes des États vont de 38 980 à 107 140 dollars. Source : US Bureau of Labor Statistics. Ce chiffre concerne les États-Unis et ne constitue pas une projection pour l’Europe.