Stage M2 : Analyse des microplastiques environnementaux par microspectroscopie corrélative - traitement de données et comparaison de méthodes (H/F)

La pollution par des microparticules de plastiques (MPs) est devenue une problématique scientifique et sociétale de grande ampleur ayant des conséquences aussi bien environnementales que sur la santé humaine.
Les besoins de caractérisation et de suivi de cette pollution nécessitent des méthodes permettant de comptabiliser et d'identifier les MPs dans les différentes matrices afin de pouvoir in fine mieux comprendre son étendue.
Actuellement, ces études restent laborieuses et longues à mettre en place dues à l'absence de processus d'analyse automatisé. Dans le cadre du projet FreeLitter, l'utilisation de la microscopie corrélative épifluorescence/Raman est évaluée pour l'identification des microplastiques (MPs) issus de différentes matrices océaniques. En parallèle, pour l'identification de la nature chimique des particules, l'équipe du LDCM travaille sur le transfert des méthodes de traitement de données des spectres vibrationnelles de Matlab vers le logiciel RStudio.

Missions et activités

Le(la) stagiaire travaillera sur l'évaluation de la méthode de microscopie corrélative épifluorecence/Raman pour l'identification des microplastiques.
Avec l'aide de l'équipe, il(elle) estimera les taux d'identification de microplastiques environnementaux par la méthode Rouge de Nils (épifluorescence), puis par la méthode de référence « la spectroscopie Raman » afin de déterminer les pourcentages d'incertitudes liés à chacune de ces méthodes.
En parallèle, il(elle) réalisera le traitement des données spectrales en se basant sur les travaux précédemment effectués au laboratoire, notamment il(elle) travaillera sur le transfert de la méthode de traitement de données sous le logiciel R.

Stage de 6 mois sur le site de Plouzané, en laboratoire.

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Date de clôture de réception de candidatures: 13/11/2025
Etudiant en Master 2 de chimie analytique, disposant d'une solide maîtrise des outils statistiques, vous êtes attiré(e) par la recherche, l'innovation et les applications expérimentales.
Vous souhaitez acquérir de nouvelles compétences en spectroscopies, couplage multi-techniques, programmation et traitement de données.