Soutenance de Thèse Bertrand Léger 18 décembre 2008

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1 Soutenance de Thèse Bertrand Léger 18 décembre 2008
Recueil et Formalisation de procédés experts pour conduire une protection intégrée du vignoble Soutenance de Thèse Bertrand Léger 18 décembre 2008 Bonjour, Je vous remercie d’être venue assister à la Présentation de mon travail portant sur … Sous la direction de … Encadre par … Au Sein des UMR… Soutenance de thèse - Bertrand Léger

2 Les enjeux de la Protection Intégrée du Vignoble
Je commencerais par situer les…. Soutenance de thèse - Bertrand Léger

3 La problématique Viticole
Des maladies potentiellement destructrices La Protection Intégrée des Cultures : Lutte biologique Ou seuils de nuisibilité Risque de pertes financières surévalué Elaborer des Solutions Innovantes Trop de traitements inutiles - Les principales maladies de la vignes sont perçu comme des Fléaux pouvant detruire l’intégralité de la production. - Le viticulteurs tendent à Surevaluer les risque financiers et à s’en protégés par de nombreux traitement d’assurance (20% des pesticides nationaux). - Il y a donc Trop de traitements inutiles. Il faut donc rationaliser l’usage des pesticides - La PIC fait aujourd’hui consensus pour l’élaboration de solution durable en protection des cultures. Cette approche met en œuvre 2 outils privilègiés: Lutte bio… Promouvoir le raisonnement Aubertot, J.N., J.M. Barbier, A. Carpentier , J.J. Gril , L. Guichard, P. Lucas, S. Savary, I. Savini, and M.e. Voltz, (eds.) Pesticides, agriculture et environnement : réduire l'utilisation des pesticides et en limiter les impacts environnementaux. INRA et Cemagref (France). 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

4 Elaborer des Solutions PIC Expertes
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5 Règles de décision pour la protection du vignoble
Formalisation explicite (argumentée) d’une démarche et de choix s’appuyant sur des indicateurs précis conduisant à une décision de traitement dans le but d’atteindre un objectif fixé Processus Opérationnel de Décision : - Travaille la séquence de décisions du débourrement jusqu’au produit récolté - Utilise les interactions entre décisions Au cours de mon travail il m’est apparu que la dénomination Règle de décision était mal appropriée j’ai donc proprosé le terme POD…. 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

6 Concevoir un Processus Opérationnel de Décision
POD Savoirs Scientifiques Expertise Technique Cahier des Charges Principes Stratégiques Outils Méthodes Architecture Variables & Seuils + Objectifs 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

7 Le POD « Mildium » : un système de décision
Contrôle combiné Oïdium et Mildiou 70% des fongicides sur vignes causent des pertes de récoltes quantitatives et qualitatives. Objectifs Assister et former les viticulteurs au raisonnement de la décision en prenant en compte, simultanément, l’objectif environnemental et les contraintes liées à la conduite des processus de production au sein de l’exploitation Un travail de conception et d’élaboration de solution PIC commencé en 2001, a aboutit en , au concept du POD Mildium …. Soutenance de thèse - Bertrand Léger

8 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Le POD « Mildium » Principes Maîtrise des épidémies « faibles » par un nombre restreint de traitements obligatoires Identification des épidémies « sévères » afin d’appliquer des traitements complémentaires Moyens Raisonner à la parcelle Adapter le nombre et le positionnement des traitements en fonction du contexte Contraintes opérationnelles Combiner les applications mildiou et oïdium Observations : nombre limité mais plus précises Adapter : epidémiologique ; observation; prevision météorologique 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

9 Période Objectif Nb d’obs Décisions
Description Etape 0 Etape 1 Etape 2 3 Etape 4 Etape 5 6 O1 O2 O3 Mi-floraison Début à mi-véraison 5 à 7 feuilles étalées Evaluation 1 8 à 10 feuilles étalées Evaluation 2 Début fermeture de la grappe Evaluation 3 M O Optionnel Obligatoire M = Mildiou O = Oïdium Étape 2 7 étapes décisions 3 Indicateurs ou variables de décision : {‘O’, ‘M’, ‘ILM’} E2 M++ M+ M- ILM+ ILM- O - M 18/20 M si PA / O + MO 18/20 O 18/20 3 périodes : Avant flo : controler l’epidémie precoce -- Floraison : garantir le rendement -- fermeture nouaison : assurer la maturation (qualité) 7 etapes de decision de traitements : une durée -- traitement obligatoire ou optionnel -- un raisonnement du positionnement 3 variables presenter tableau Etape Période Objectif Nb d’obs Décisions Avant floraison Identifier et quantifier les épidémies précoces limiter le stock d’inoculum sur le feuillage 2 Traitements optionnels + un traitement obligatoire oïdium Floraison – grains de pois Limiter l’infestation des grappes au stade de forte sensibilité 0 Traitement obligatoire floraison + Traitement optionnel selon observations précoces et indicateurs complémentaires Fermeture – Véraison Limiter la propagation des maladies sur feuilles et grappes selon état sanitaire 1 Un traitement optionnel Véraison Maintien du feuillage 0 Un traitement cuprique obligatoire 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

10 Besoin de formalisme mathématique?
Trois demandes justifient la formalisation mathématique du POD : Pouvoir communiquer Rendre opérationnel Fiabiliser le système A l’issus de plusieurs itérations du processus de conception expérimentation. 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

11 Problématique scientifique
Comment le formalisme graphique Statechart peut-il contribuer à la conception d’un procédé de décision innovant issu d’une expertise collective et visant à gérer un ou plusieurs phénomènes mal connus, dans le cadre d’une activité de production complexe, soumise aux influences d’un environnement non contrôlé et dans laquelle les séquences et les moments de décision jouent un rôle déterminant. 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

12 Comment s’y prendre? (plan de la présentation)
(Introduction) Identifier les outils formels pertinents Recueil de connaissances Pour expliciter et modéliser le processus Evaluation du modèle Mildium Formel Conclusion et perspectives 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

13 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
(Introduction) Identifier les outils formels pertinents Recueil de connaissances Pour expliciter et modéliser le processus Evaluation du modèle Mildium Formel Conclusion et perspectives 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

14 Le choix du paradigme SED
Événements Décision État Observations Le pathosystème est un système hybride L’oïdium dépend de l’humidité relative Le Mildiou dépend d’évènements pluvieux Observations et discrétisations expertes des variables continues de l’état du pathosystème. Prendre une décision est un événement NE pas Dire le Titre 1 pathosystème expliquer 2 discrétisation experte : Les variables d’etats du pathosystème sont discrètisé en variables décisionnels. 3 Décision = événement DONC Le Paradigme SED est ADAPTER à la FORMALISATION d’un tel SYSTEME de DECISION Le pathosystème n’est qu’imparfaitement observable: variables continues de l’état du pathosystème. observations et discrétisations expertes Mise à jour des variables décisionnelles discrètes 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

15 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Le Langage Statechart Créé par David Harel en 1987 pour modéliser les systèmes réactifs. Représentations graphiques faciles à comprendre Automate « enrichi » Pour FORMALISER le POD MILDIUM j’ai donc Choisie le langage STATECHART Automate = Graphe ; ETAT= NŒUD ; EVOLUTION=TRANSITION=ARC+LABEL… SOURCE et CIBLE Harel, D Statecharts: A visual formalism for complex systems. Sci. Comput. Program. 8: Harel, D On visual formalisms. Commun. ACM 31: Harel, D., and A. Pnueli On the development of reactive systems, p Logics and models of concurrent systems. Springer-Verlag New York, Inc. Cruz-Lemus, J., M. Genero, M. Manso, and M. Piattini Evaluating the Effect of Composite States on the Understandability of UML Statechart Diagrams. Proc. of MODELS/UML Montego Bay, Jamaica. Pour autant les systèmes dynamiques ne sont pas intuitifs par essence impliquant un apprentissage de leur lecture. é 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

16 Une Stratégie Phytosanitaire Courante
Strategie_Phytosanitaire_Courante Debourrement evMAJPhénologie Fin_Rémanence evMAJPhénologie[≥UneFeuille] [IS_IN(FinRémanence)] evFinTraiter/enregistrerInfosTraitement(produits,date); TraitementsMixte Une Stratégie Phytosanitaire Courante FaireTraitementMildiouOidium [délai(duréeRemanence)] Protégé evPluieAnnoncée [IS_IN(Pas_bien_protégée) [IS_IN(Pas_bien_protégé)] ET(M='++'OU O= '++'OU Bulletin= '+' ))] evMAJPhénologie[Véraison] bien_protégé MildiouCuprique FaireTraitementBouillieBord… [délai(duréeBienProtégée)] [IS_IN(Fin_Rémanence) evFortePluie ET(M='++' OU Bulletin='+')] evFinTraiter/enregi... MildiouArriereSaison Pas_bien_protégé FaireTraitementBouillieBord… 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

17 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Strategie_Phytosanitaire_Courante Debourrement Fin_Rémanence evMAJPhénologie[≥UneFeuille] [IS_IN(FinRémanence)] evFinTraiter evFinTraiter/enregistrerInfosTraitement(produits,date); TraitementsMixte FaireTraitementMildiouOidium FaireTraitementMildiouOidium [délai(duréeRemanence)] Protégé evPluieAnnoncée [IS_IN(Pas_bien_protégé) [IS_IN(Pas_bien_protégé)] ET(M='++'OU O= '++'OU Bulletin= '+' ))] evMAJPhénologie[Véraison] bien_protégé MildiouCuprique FaireTraitementBouillieBord… [délai(duréeBienProtégé)] [IS_IN(Fin_Rémanence) evFortePluie ET(M='++' OU Bulletin='+')] evFinTraiter/enregi... MildiouArriereSaison Pas_bien_protégé FaireTraitementBouillieBord… 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

18 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Strategie_Phytosanitaire_Courrante TraitementsMixte FaireTraitementMildiouOidium [IS_IN(Pas_bien_protégé) ET(M='++'OU O= '++'OU Bulletin= '+' ))] evPluieAnnoncée [IS_IN(Pas_bien_protégé)] [IS_IN(FinRémanence)] MildiouArriereSaison FaireTraitementBouillieBord… MildiouCuprique evMAJPhénologie[Véraison] [IS_IN(Fin_Rémanence) ET(M='++' OU Bulletin='+')] evFortePluie Debourrement evMAJPhénologie[UneFeuille] Fin_Rémanence Protégée Pas_bien_protégé bien_protégée [délai(duréeBienProtégé)] evFinTraiter/enregi... evFinTraiter/enregistrerInfosTraitement(produits,date); [délai(duréeRemanence)] 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

19 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Strategie_Phytosanitaire_Courrante Debourrement Fin_Rémanence evMAJPhénologie[UneFeuille] [IS_IN(FinRémanence)] evFinTraiter/enregistrerInfosTraitement(produits,date); TraitementsMixte FaireTraitementMildiouOidium FaireTraitementMildiouOidium [délai(duréeRemanence)] Protégé evPluieAnnoncée [IS_IN(Pas_bien_protégé) [IS_IN(Pas_bien_protégé)] ET(M='++'OU O= '++'OU Bulletin= '+' ))] evMAJPhénologie[Véraison] bien_protégé MildiouCuprique FaireTraitementBouillieBord… Faire clignoter les transition [délai(duréeBienProtégé)] [IS_IN(Fin_Rémanence) evFortePluie ET(M='++' OU Bulletin='+')] evFinTraiter evFinTraiter/enregi... MildiouArriereSaison Pas_bien_protégé FaireTraitementBouillieBord… 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

20 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
(Introduction) Identifier les outils formels pertinents Recueil de connaissances Pour expliciter et modéliser le processus Evaluation du modèle Mildium Formel Conclusion et perspectives 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

21 Recueil de connaissances
Sur base du POD mildium expert Procéder au recueil de connaissances directement dans le formalisme du modèle final Hypothèse du Recueil de connaissances: Les propriétés graphiques des Statecharts produisent des modèles aisément compréhensibles Lire POD Lire HYP UTILISER un STATECHART comme MEDIATION entre L’EXPERT et Le COGNITICIEN Courant d’utiliser un support graphique pour le recueil LIRE PROCEDE RECUEIL Milton, N., D. Clarke, and N. Shadbolt Knowledge engineering and psychology: Towards a closer relationship. International Journal of Human-Computer Studies 64: Ford, D.N., and J.D. Sterman Expert knowledge elicitation to improve formal and mental models. System Dynamics Review 14: 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

22 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Matériel et Méthodes Une équipe de pathologistes experts considérés équivalents (même pondération) Technique principale de recueil : statecharts Technique secondaire de recueil : les sessions de groupe Synthèse par « consensus » majoritaire Equipe pas meme hierarchie mais meme expertise du POD Methode principale : Entretien individuel 1h Tous les Experts sont interrogés = ROUND Synthese  Diagramme admis Ambiguité  2eme methode groupe session Etc… 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

23 Analyse de la méthode de recueil
Les Plus : 16 entretiens seulement Implémentation rapide en C++ Points de méthode: Objectifs d’un entretien : limités et restreints En validation (ex. étapes 0 et 1) En approfondissement (ex. étapes 4 et 5) Notations compréhensibles Il n’est pas possible d’expliciter l’ensemble des détails d’implémentation (C++) pendant le recueil. Savoir écouter les avis minoritaires. Les experts ont tendance à sur-rationaliser A l’issue du recueil de connaissance on peux faire le bilan suivant : les plus… Pour que le recueil soit performant il faut : point de methode …. (SPEED black only) 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

24 Résultat du Recueil : Le POD Mildium Formel
Longuement détaillé au chap.5 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

25 Du recueil à la co-conception
Recueil : Mildium pré-existe dans l’esprit des experts concepteurs Co-conception : Améliorer le raisonnement  Objectiver la connaissance Rendre le système exhaustif Bilan Global vis-à-vis de la problématique de thèse. 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

26 Les Statechart un meilleur formalisme
Exemple : Etape 2 INITIALE Rémanence? E2 : stade 8/10 feuilles étalées (E1 + 2 semaines) Info M+ : taches observées dans la zone PA: Pluie Annoncée Oïdium : traitement optionnel Mildiou : traitement optionnel Les Statecharts représentent mieux La multiplication des variables Le temps Et la logique de décision E2 (O/M) M++ M+ M- ILM+ ILM- O - M 18/20 M si PA / O + MO 18/20 O 18/20 Je voudrais prendre un instant pour insister sur l’interet du formalisme Statechart expliquer: O18/20 Représente mal l’écoulement du temps : O et M fixe pendant Etape2 ILM peut evoluer Manque le rémanence click 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

27 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Evaluation_2 ...evaluate([M,O]); save(M,'ME2');...save(O,'OE2'); Etape_2 Surveiller_ILM ] [M=='0'] [ILM=='0'] Fort_mildiou_et_oidium traiterMildiou(20); Fort_oidium traiterOidium(20); [M=='0' AND ILM=='0'] Mildiou_ou_risque_mildiou_et_oidium [ILM=='+'] evILMChange[ILM=='+'] Fort_oidium_et_risque_mildiou_ou_du_mildiou [M>'0 'OR ILM=='+'] evMAjPhenStage[NON existT2(dm) AND ILM=='+' AND BBCH_PhenologicalState>=60]/ cancelTreatmentOrders(); [O<'++' OU estBienProtégée(Oïdium)] [O=='++'AND NON estBienProtégée(Oïdium)] [M=='++'AND NOT estBienProtégée(Mildiou)] [M=='+' OR estBienProtégée(Mildiou)] evNotifierTraitement evMAjPhenStage[ BBCH_PhenologicalState>=65] evNotifierEvaluationFaite E2 (O/M) M++ M+ M- ILM+ ILM- O - M 18/20 si PA / O + MO 18/20 O Branches principales Effet de l’ajout de la rémanence  PRECONISATION RAFINEE Introduire next : meilleur représentation du temps: 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

28 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Fort_oidium_ET_risque_mildiou_OU_ANY_mildiou PAS_remanence_OU_fort_mildiou traiterMixte(20); remanence Traiter_oidium traiterOidium(20); Attendre Pluie chercher_pluie_annoncee(); Pluie_attendue traiterMildiou(); enterexit_328 evFinTraiter enterexit_325 evFinTraiterOidium evPluieAnnoncée[ ET estPasProtégée(Mildiou) [M==++ OU estPasProtégée(Mildiou)] [estProtégée(Mildiou)] HOMOGENE Decision + TEMPS + Decision 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

29 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
(Introduction) Identifier les outils formels pertinents Recueil de connaissances Pour expliciter et modéliser le processus Evaluation du modèle Mildium Formel Conclusion et perspectives 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

30 Comment valider un modèle?
Traditionnellement un modèle est validé sur la qualité de ses sorties. Rendement + Qualité + Niveau d’attaque + Nombre de traitements. Chroniques Climatiques Système Opérant Modules Pilotes Mildium Requêtes Traitements Traitements Fait Environnement Système Piloté Plantes Maladies Pas de modèle biotechnique pertinent Ne discerne pas les apports: des pathologistes et de la formalisation 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

31 Valider la formalisation?
Etablir que le modèle formel issu du recueil de connaissances est LA version de référence Au terme du recueil, les experts ont admis que le modèle est la meilleure représentation de leur conception. Le modèle correspond à l’expertise mise en œuvre pendant les expérimentations c-à-d : Mildium peut-il simuler les séquences de décisions/actions expérimentées? Quand le experts font, font il ce qu’il disent 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

32 Simulation et comparaison à la mise en œuvre in vivo du processus
Construction, à partir des traces de mise en œuvre, de scénarios d’évolution des variables de décision Simulation du procédé Analyse de la concordance des décisions entre les sorties du modèle et les traces de mise en oeuvre. Traces Expe. Traitent données Scénarios. Sorties Sim Sorties Expe Fiche d’ordre de Traitement Condition justifiant la décision  Scenarios Ensembles des fiches traitement + Rapport de Traitement  sorties Expe Comparaison 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

33 Comment comparer simulations et expérimentation ?
Comparer des séquences temporisées Existence d’un fait ? Date d’apparition du fait L’ordre des faits est connu par avance Deux matrices Me et Ms de forme : Décision (D) et action (E,T) en colonne Instance d’expérimentation en ligne Date ou ‘0’ dans les cellules E1 D1 T1 … Ex1 jE1ex1 jD1ex1 jT1ex1 Ex2 jE1ex2 jD1ex2 jT1ex2 La distance entre deux instances de processus peut être assimilé une distance d’édition de chaînes de caractères. Distance levenstein (baba,abac)=2 avec ↓ la suppression et ↑ l’insertion 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

34 Comment comparer simulations et expérimentation ?
La matrice des différences: M(e-s)= Me - Ms On classifie les cellules de M(e-s) trois classes de similitude 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

35 simulateur v.s. expérimentations consolidées
56 168 151 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% au total: décisions identiques 40,3% ; divergences temporelles 44,8% ; décisions opposées 14,9% décisions opposées divergences temporelles décisions identiques 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

36 Bilan de la comparaison
85% décisions/actions similaires 73% des décisions/actions optionnelles sont des décisions similaires 15% de décisions/actions opposées: Biais 3% expérimental (demi parcelles : tester les seuils) Effet mise au point en 2005 Effet données manquantes Les 12% d’erreur résiduelle sont-ils dues à la formalisation ou aux expérimentations ? 85% est ce un bon seuil? Je ne pense pas qu’on puisse construire un critère à l’heure actuelle. (pour question voir ci-dessous) Mais on peut expliquer en partie les 15% d’erreur 15% de décision opposées  85% décisions identiques Question :quel serait le seuil indiquant que le recueil de connaissance modélise bien les pratiques des experts? Les écarts temporelles n’ont pas tous la même importance vis-à-vis du résultats. Plus de données nécessaire pour établir les relations: Décision  résultat Instant de décision  résultat. Quel influence des hypothèses (notamment phénologie) En l’état j’ai considéré que 85% de similitude de choix est satisfaisant (73% des décisions optionnels sont dans ce cas) 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

37 Analyse de la pratique expérimentale
Le Modèle Mildium précise les conditions requises d’exécution du POD Deux Approches : Scénarios. Séquences rejeu des traces dans le modèle analyse des distances relatives 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

38 Analyse des distances relatives
Deux matrices définissent les écarts temporels Msrelative la norme Merelative le test Il est ainsi possible de vérifier les conditions d’exécution du processus Ex. Respect de la durée de l’étape 1: E1-E2 Délai entre la décision et l’exécution Combinaison ou dissociation de traitement Oïdium, Mildiou T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 E1 E2 E3 S E 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

39 Analyse des distances relatives
Deux matrices définissent les distributions d’écarts temporels entre deux faits (décision/action)* Msrelative la norme Merelative le test Il est ainsi possible de vérifier les conditions d’exécution du processus Ex. Respect de la durée de l’étape 1: E1-E2 Délai entre la décision et l’exécution Combinaison ou dissociation de traitement Oïdium, Mildiou *(colonnes des précédentes matrices Ms et Me) S E … D1M-E1 E2-E1 T2M-T1M 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

40 Ecarts décision/action
SIMULATION 15 Anticipation EXPERIMENTATIONS 15 Traitement 4 c’est quand expliquer les condition T3 T4 une rémanence de 15j Rémanence = fin de persistance d’action. 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

41 Ecarts décision/action (2)
Traiter en Lots EXPERIMENTATIONS SIMULATION E1 R1P R1D T1P T1D E2 R2P R2D T2P T2D R3P R3D T3P T3D R4P R4D T4P T4D E3 R5P R5D T5P T5D R6D T6 140 160 180 200 Expe. 2006 Sim. 2006 Ne pas parler de Me de Mettre 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

42 Bilan analyse des distances relatives
Divergences dûes au simulateur: On a mis en évidence quelques « erreurs du simulateur » liées aux scénarios en entrée Divergences dûes aux expérimentateurs: Gestion des décisions en « lots » : Toutes les décisions sont prises au même moment Anticipation : Les experts anticipent certaines décisions Le modèle Mildium est purement réactif ; les decisions sont prisent en fonction du contexte de chaque parcelle. Les experts anticipent certaine décision pour préparer dans de meilleur condition certaine application prévisible. 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

43 Bilan des techniques développées
Ces techniques serviront à analyser la qualité d’expérimentation dans le projet Sydéret (27 parcelles 2008) Etudier les relations modèle et instances Deux techniques complémentaires : Une vue macro (distances) permet de montrer que la décision à la parcelle est conditionnée par des considérations à une échelle plus large La vue micro (rejeu) permet d’expliquer les écarts entre modèle et mise en œuvre : traitements T injustifiés, traitements trop précoces dûs à la peur… 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

44 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
(Introduction) Identifier les outils formels pertinents Recueil de connaissances Pour expliciter et modéliser le processus Evaluation du modèle Mildium Formel Conclusion et perspectives 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

45 Pour résumer mon travail
Principes de la PIC Enrichir le POD grâce à une conception itérative. Conception à base d’expertise POD Mildium Expliciter une Spécification Formaliser un Procédé POD Mildium formalisé Conformité du modèle recueilli v.à.v. design initial? La PIC ce sont des exigences de moyens On peut egalement penser à des exigences de méthodes. Pas d’analyse de Sensibilité Pas d’estimation Qlté Agro du POD Sim&Rejeu sur scenarios décision expe. SimulationAn. Quantitatif RejeuAn. Qualitatif Modèle formel conforme Explication des divergences *Base d’exigence PIC 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

46 Répondre à trois besoins
Communication : Production d’un modèle complet du POD Mildium (recueil et formalisation) Formalisme graphique accessible (Statechart) Opérationnalité : Implémentation d’un simulateur Vérifier que le modèle recueilli reproduit les décisions des experts Fiabilité : Amélioration de la conception pendant le recueil de connaissances Analyses qui permettent d’identifier certains problèmes de conception Mise en œuvre du POD plus fiable grâce à l’emploi d’un formalisme adapté au type de problème traité 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

47 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Mise en perspective Soutenance de thèse - Bertrand Léger

48 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Au delà du vignoble L’approche Processus pour la Protection des Cultures Soutenance de thèse - Bertrand Léger

49 Mettre l’accent sur la mise en oeuvre
Généralement la protection des cultures se concentre sur La biologie du végétal Les populations pathogènes Les risques épidémiques L’efficacité des méthodes de lutte (efficacité des pesticides) L’action des opérateurs est mal prise en compte 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

50 Mettre l’accent sur la mise en oeuvre
La modélisation des « processus métier » (workflows, les plans) Faciliter la conception et gestion de la production intégrée Modéliser les interactions entre : Processus naturels Interventions directes de l’agriculteur On a montrer au cours de ma these l’intérêt des statechart pour représenter un POD, d’autre formalisme de modélisation de workflow peuvent etre utilisés Pour penser le conception…. Et notament d’un point de vue scientifique en fournissant des cadre mathématique permettant de faire la junction entre la modélisation de processus naturelle et l’intervention des acteurs humain. La PIC a pour objectif de combiner l’ensemble de ces éléments de manière à favoriser l’émergence d’équilibres naturels. La modélisation des « processus métiers » (workflow) permet de vérifier ex ante la qualité de l’organisation de l’entreprise et de suivre en ligne le déroulement de la production 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

51 Mesurer la contribution des itinéraires techniques
Epidémie Qualité sanitaire Traitement Séquence mesurer la qualité de la mise en œuvre en clarifiant les composant de l’objectif de production 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

52 Système de décision vs Outils d’aide à la décision
Changer les pratiques Système de décision vs Outils d’aide à la décision Soutenance de thèse - Bertrand Léger

53 Système de décision et changement de pratiques
Nombre d’outils d’aide à la décision Des sources d’information Sources de prévision Au mieux prospectifs Concevoir et expérimenter une solution prescriptive pour atteindre les objectifs de production avec peu de traitements Recherche et montre un « chemin sûr » dans l’espace du problème de protection Les oad laisse les agriculteur inventer comment décider Créer leur Règles de décisions. 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

54 Système de décision et changement de pratique
Nombre d’outils d’aide à la décision Des sources d’information Descriptif des possibles Au mieux prospectifs Concevoir et expérimenter une solution prescriptive pour atteindre les objectifs de productions avec peu de traitements Recherche et montre un « chemin sûr » dans l’espace du problème de protection Dans un contexte de changement de paradigme, l’expertise des agriculteurs n’est plus valable. Il nous faut leur proposer des solutions explicites en plus de l’information. 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

55 Merci de votre attention
Je remercie Laurent Delière Philippe Cartolaro Lionel Delbac Serge Guillaume Agnes Calonnec Florent Hernandez Séverine Dupin Jean marc Barbier Roger Martin Clouaire Christian Gary Serge Savary Arnaud Helias Michel Clerjeau Véronique Bellon Maurel Olivier Naud ET BIEN ENTENDU Mes Rapporteurs Françoise Lescourret Michel Combacau AINSI QUE Cesare Gessler . Merci de votre attention Soutenance de thèse - Bertrand Léger

56 La problématique Viticole
Constat : Des maladies potentiellement destructrices Le coût de la protection n’a que peu d’impact sur la marge Implique: Un risque de perte financière est surévalué De nombreux traitements d’assurance Pourtant : Nécessité de limiter les intrants chimiques Moins 50% d’ici à 2018 Que peut la Protection Intégrée des Cultures (PIC) ? Des solutions trouvées contre les acariens, les ravageurs et le phylloxera Mais contre les maladies les plus fortement nuisibles peu de solutions alternatives efficacité partielle Une pratique agricole très averse au risque. Le vin est un produit très sensible à la qualité de la matière première. La législation/réglementation française favorise le tout chimique. La culture millénaire et maladies récentes=> traumatisme historique Une production complexe et coûteuse en main d’œuvre. De nombreuses opérations non mécanisables Le coût des produits de traitement n’a que peux d’impact sur la marge. D’autre part, nécessité de limiter les intrants chimiques. Accumulation de produits de traitement dans l’environnement Apparition de résistances aux produits spécifiques Diminution du nombres de produits (ré-homologation): nécessité de préserver les produits efficaces Préserver l’image des viticulteurs dans l’opinion et anticiper sur les évolutions de réglementation 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

57 Se concentrer sur deux bio-agresseurs
Le Mildiou :Plasmospara viticola. L’Oïdium : Erysiphe necator. causent des pertes de récoltes quantitatives et qualitatives. Prévention Oïdium et Mildiou 70% de fongicide sur vignes En commun : Parasites Stricts de la vigne. Polycycliques. apparus au XIXème siècle : pas de résistance de la vigne 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

58 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
L’oïdium 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

59 +++ germ. Oospores – pénétration zoospores
Facteurs climatiques OÏDIUM MILDIOU TEMPERATURE +++ optimum : 20-27°C ++ optimum : 18-25°C PLUIES +/- éjection ascosp. - dispersion +++ germ. Oospores – pénétration zoospores HUMIDITE (HR) ++ croissance - sporulation +++ pénétration - sporulation VENT ++/- disp. /  HR ++/- disp. /  HR LUMIERE --- inhib. germination - croissance ??? (sporulation nocturne) 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

60 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Processus de recueil Construire un diagramme initial Entretien individuel (1h) [répéter pour chaque expert] Synthesizer "Diagramme admis" [jusqu’à ce qu’il n’y ait plus de progrès] Si concepts vagues implémentation du modèle formel [Non] Session de groupe [jusqu’à clarification] 16 entretiens 4 Diagrammes admis Un Simulateur C++ avec Rhapsody Revoir le diagramme 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

61 Valider la formalisation
Mildium Formel rend-il compte des idées des Experts? Les expérimentations sont-elles conformes à Mildium Formel ? modélisateurmodèlesimulateur  Expérimentationtraces experimentales Expertise 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

62 Mildium un système de contrôle?
Contrôleur POD Mildium Système de Production Opérations Culturales Plantes Pathogènes Observation O Comportement Expert du systeme Système de Décision Var qualit obs traitement eval Environnement Prévisions risques 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

63 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Description du POD Mildium Season_start Etape_0 [1Feuille()] Etape_1 Etape_2 Etape_4 Etape_5 Etape_3 e n t r x i _ 4 5 2 ent er exi t_ 45 eMajPheno[enFloraison() ET NON exist(T2)] [finRémanence()] Evaluation_1 eMajPheno[ 5Feuilles() ET peutRéEntrer()] eEvalFaite Evaluation_2 [ exist(T1) ET date(E1+15) Evaluation_3 [date(T3+28) PreVendange_Evaluation Etape_6 eMajPheno[raisinMure()] eMajPheno[miVeraison()] ePluieAnnoncée[finRémanence() ET debutVeraison()] eMajPheno[miFloraison() ET exist(T2)] Choix Produit Mildiou Choix Produit Oïdium ET ILM>0 peutRéEntrer()↔ delai de ré-entrer expiré finRemanence() ↔la remanence du dernier traitement est finie Sous etats : Raisonnement Action en entrée ou en Sortie : émission d’ordre ; Maj de Variable Transition sortant de l’état 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

64 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Que capture le modèle ? Soutenance de thèse - Bertrand Léger

65 Un espace fini dénombrable
Hypothèses La saison viticole a une durée finie dénombrable en jour L’ensemble des pratiques possibles est fini et dénombrable Les variables de décisions peuvent être discrétisées  espace de décision fini 15/04 16/04 17/04 … 29/10 30/10 31/10 + ++ 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger *discrétisation schématique

66 L’ensemble des séquences
Il existe un ensemble de séquences de décision et d’action qui peut être considéré fini et dénombrable Définition de l’Itinéraire Technique (ITK) : La séquence d’opérations techniques mises en œuvre pendant une saison Ensemble de tous les ITK possible contre Mildiou et Oïdium 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

67 Concevoir Mildium Se doter d’une grammaire qui structure les comportements possibles Ensemble des ITK possible du modèle Mildium C.P. Mildium Expert2 C.P.Mildium Expert3 C.P. Mildium Expert1 C.P. MildiumExpert4 ITK aussi= Une instance du modèle d’action d’un agriculteur 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

68 Conception experte itérative
Mildium Expérimenté = ∩ C.P.M.Ei ITK Observersés 2005 et 2006 Mildium Experimenté C.P.M.E2 C.P.M.E3 C.P.M.E1 C.P.M.E4 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

69 Quel problème a été traité par la formalisation?
ITK possible du modèle Mildium ITK possible de Mildium Expert C.P.M.E1 C.P.M.E4 C.P.M.E3 C.P.M.E2 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

70 simulateur v.s. expérimentations consolidées
7 21 32 31 36 48 13 47 37 33 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Evaluations Demandes Oïdium Traitements Mildiou 56 125 43 40 111 Mandatory Actions Optional décisions opposées divergences temporelles décisions identiques 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

71 Comparaison des décisions du Simulateur v.s Experts
Parcelle/Millesime Nombre de traitements Simu Mini Maxi 2005 Lat. CS 7 6 2005 Lat. M 8 9 2005 V.O. CS / 2005 V.O. M 5 2006 Lat. CS 2006 Lat. M 2006 V.O. CS 2006 V.O. M Moyennes: sim= 6.6 Minima Expe=6.4 Maxima Expe=7.4 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

72 Analyse des distance relatives
Deux matrices définissent les distributions d’écarts temporels entre deux faits (décision/action)* Msrelative la norme Merelative le test Il est ainsi possible de vérifier les conditions d’exécution du processus Ex. Respect de la durée de l’étape 1: E1-E2 Délai entre la décision et l’exécution Combinaison ou dissociation de traitement Oïdium, Mildiou T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 E1 E2 E3 S E T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 E1 E2 E3 S E T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 E1 E2 E3 S E T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 E1 E2 E3 S E T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 E1 E2 E3 S E 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

73 Quelques résultats agronomiques
Soutenance de thèse - Bertrand Léger

74 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Résultats Réseau d’expérimentation A partir de 2008 : CA 33, CA 11, CA 66, IFV 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

75 Evaluation des performances du POD : caractéristiques sanitaires des différentes années
Caractéristiques des différentes années: distribution des sévérités d’attaque sur feuilles et grappes (stade fermeture) sur un réseau de parcelles non traitées en Gironde 2007 2005 2006 29 parcelles 27 parcelles 36 parcelles Mildiou Sévérité sur feuilles et grappes au stade fermeture de la grappes (%) Oïdium Réseau d'observation et d'acquisition de références biologiques développé par l'IFV dans le cadre du projet Outils de diagnostics et d'aide à la décision 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

76 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Résultats Sévérité maladies sur grappes (véraison) et feuilles (récolte) Feuilles Grappes 20 40 60 80 100 2007 6 parcelles 2005 4 parcelles 2006 2008 Aquitaine 13 parcelles Sévérité sur grappes au stade début véraison et sur feuilles à la récolte (%) Mildiou Oïdium Languedoc - Roussillon 10 parcelles 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

77 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Résultats Nombre de traitements Conventionnel Mildium 2 4 6 8 10 12 14 16 3 9 2007 2005 2006 2008 Aquitaine Nombre de traitements contre le mildiou et l’oïdium Mildiou Oïdium Non renseigné Languedoc Roussillon 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

78 Résultats de l’enquête Bordeaux 2007
Moyenne Traitements Mildiou 12,00 4,67 6,87 7,00 6,65 6,67 11,00 7,43 7,33 prestige générique total 2 4 6 8 10 12 14 Moyenne Traitements Oïdium 11,00 3,33 5,86 5,83 5,58 5,67 9,33 4,00 6,58 6,42 prestige générique total 2 4 6 8 10 12 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

79 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Résultats Agronomiques 15% Rendement agronomique vs sévérité sur grappes 55% 30% Degré potentiel vs sévérité mildiou sur feuilles 28% 1: OBJECTIFs ATTEINT GRACE A MILDIUM 2: Echec des objectifs de production non causé par le maladie 3 : objectif de production atteint MAIS objectifs sanitaire non atteint 4 : echec de la protection 57% 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

80 Processus Opérationnel de Décision
Les entreprises industrielles formalisent depuis longtemps la manière dont le travail doit etre effectué. En médecine, la notion de guideline décrit l’agencement des meilleurs pratiques En agriculture de nombreux outils de plans exécutable ont été développés. van der Aalst, W.M.P., A.H.M. ter Hofstede, and M. Weske Business Process Management: A Survey ed. ten Teije, A., M. Marcos, M. Balser, J. van Croonenborg, C. Duelli, F. van Harmelen, P. Lucas, S. Miksch, W. Reif, K. Rosenbrand, and A. Seyfang Improving medical protocols by formal methods. Artificial Intelligence in Medicine 36: Martin Clouaire, R., and J. Rellier. Modélisation et simulation de la conduite d'un système de production agricole, pp actes de MOSIM'03. Coléno, F., and M. Duru L’apport de la gestion de production aux sciences agronomiques. Le cas des ressources fourragères. Natures Sciences Sociétés 13: 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

81 Soutenance de thèse - Bertrand Léger
Contribution des méthodes formelles à la conception de stratégies innovantes? Garantir que la conception vérifie les propriétés désirées : « Model Checking » Le model checking permet de vérifier de manière exhaustive que le comportement d’un système satisfait des propriétés temporelles requises. « Existe-t’il une situation où une pluie ne déclencherait pas une application alors que la parcelle le nécessite » « Serais je toujours capable de traiter l’ensemble de mes parcelles avant la pluie si la prévision devient certaine deux jours seulement avant l’évènement » Naud, O., T. Tuitete, B. Léger, A. Hélias, and R. Giroudeau Systèmes à événements discrets : de la simulation à l'analyse temporelle de la décision en agriculture. e-STA-Spécial STIC&Environnement'07 5. Naud, O., T. Tuitete, B. Léger, A. Hélias, F. Hernandez, and R. Giroudeau Systèmes réactifs pour modéliser la décision en production agricole: Exemples à propos des traitements phytosanitaires, pp MSR' Modélisation des Systèmes Réactifs,. Lavoisier, Lyon, France. 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

82 Modèle d’action pour l’innovation
Le modèle d’action (théorie de la décision de l’agriculteur) Base de Règles Etapes de décision Rendez vous Indicateurs Les experts pathologistes l’ont spontanément utilisé pour concevoir un système innovant Etape 0 Etape 1 Etape 2 3 Etape 4 Etape 5 6 O1 O2 O3 Mi-floraison Début à mi-véraison 5 à 7 feuilles étalées Evaluation 1 8 à 10 feuilles étalées Evaluation 2 Début fermeture de la grappe Evaluation 3 M O Optionnel Obligatoire M = Mildiou O = Oïdium 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger

83 SED et systèmes de culture
Le paradigme SED n’est utilisé en agronomie que pour son utilité calculatoire. L’expressivité des formalismes n’est pas exploitée pour la co-conception… …(à de rares exceptions près) **Fountas, S., D. Wulfsohn, B.S. Blackmore, H.L. Jacobsen, and S.M. Pedersen A model of decision-making and information flows for information-intensive agriculture. Agricultural Systems 87: 18 décembre 2008 Soutenance de thèse - Bertrand Léger