Modélisation des systèmes, aide à la décision. Ces actions de modélisation - écriture des modèles eux-mêmes et leur utilisation comme outil de décision - concernent des thématiques très nombreuses. Ces modélisations déterministes/stochastiques, mathématiques/informatiques, numériques/symboliques, analytiques/fonctionnelles sont des activités pluridisciplinaires nécessitant la confrontation de diverses compétences organisées autour de compétences d’intégration. Elles s'articulent autour des mathématique (calcul numérique, validation, optimisation, couplage, changement d’échelle) et de l'informatique (algorithmes, génie logiciel). Elles abordent également les approches alternatives relevant de l’intelligence artificielle et celles de la théorie des jeux, de la viabilité... 
Bioinformatique. Ce domaine couvre l’ensemble des méthodes mathématiques et informatiques liées à l’analyse du génome, méthodes essentielles sans lesquelles aucune valorisation des masses de données qui sont et seront accumulées n’est possible. Dans une finalité de création variétale, cette composante d’analyse du génome ne peut être isolée d’une thématique plus large incluant les techniques liées aux marqueurs moléculaires, la sélection assistée par marqueurs... 
Analyse des phénomènes spatiaux et temporels. L’agronomie traite le plus souvent d’objets liés relevant de dynamiques spatiales ou temporelles, à des niveaux d’échelle très variés - en particulier l’échelle géographique qui a pris une place prépondérante dans les problématiques de développement. La maîtrise des systèmes d’information (souvent géographique) est valorisée par un fort dynamisme en statistique spatiale, en géostatistique, en processus, en analyse d’image de télédétection.. 
Transformation des produits, qualité, sûreté des aliments. Ce domaine est en plein essor et recoupe des problèmes mathématiques et informatiques variés: optimisation de production, contrôle de processus, sensométrie, contrôle de qualité, détection d’événements rares en risque sanitaire, échantillonnage, définition de normes, technologie des capteurs. 

Thèmes disciplinaires.
Les disciplines des mathématiques appliquées recouvrent des compétences de base classique (statistique inférentielle, échantillonnage, séries chronologiques, analyse numérique...) mais aussi des grandes familles de méthodes comme les algorithmes stochastiques, algorithmes EM, variations autour des chaînes de Markov... et, dans des approches plus simulatoires, les réseaux de neurones, les automates cellulaires, les approches multi-agents... Les mathématiques discrètes et combinatoires, les méthodes traitant de logique floue, les approches relevant plus de la physique sont aussi explorées. 
La maîtrise des systèmes d’information scientifiques est un enjeu primordial dans tous les domaines, aussi bien pour accéder aux informations pertinentes que pour valoriser les acquis du Cirad. Elle concerne des compétences accrues en représentation et organisation des connaissances. 
La multiplication et la diversification des capteurs fait entrer l’imagerie numérique dans de nombreux domaines. Des compétences existent au Cirad, des échelles microscopiques à l’imagerie satellite. 
Sur le plan des techniques informatiques, on peut particulièrement citer la valorisation d’actions de recherche par des logiciels diffusables, le développement d’outils génériques.