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UMR ITAP TR CASYS Dep t EA Clermont-Fd 4/10/051 Aide à la décision pour la gestion durable des agrosystèmes Une collaboration avec lINRA à travers deux.

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1 UMR ITAP TR CASYS Dep t EA Clermont-Fd 4/10/051 Aide à la décision pour la gestion durable des agrosystèmes Une collaboration avec lINRA à travers deux (nouveaux) projets « ADD »… Olivier Naud, Serge Guillaume Journées Cemagref Modélisation 3-4/10/2005

2 2 Clermont-Fd 4/10/05 CASYS: technologies pour la CAractérisation des éco et agroSYStèmes 4 axes du TR: 1. Vision numérique pour la caractérisation des végétaux 2. Spectrométrie et chimiométrie pour la caractérisation des végétaux 3. Caractérisation du sol par des capteurs physiques 4. Outils de modélisation pour la caractérisation des agrosystèmes Décision pour laction

3 3 Clermont-Fd 4/10/05 A griculture et D éveloppement D urable UMR ITAP Projet GeDuQuE: Innovations agro-écologiques et organisationnelles pour une Gestion Durable de la Qualité de lEau (GeDuQuE) dans des régions de monoculture à forts niveaux dintrants phytosanitaires U(M)Rs INRA APC, Innovation, LAMETA, LISAH, LISTO, SYSTEM + CIRAD Horticulture, Sys Bananes-Ananas, + TETIS Projet Vin et Environnement Quelles interventions publiques et privées pour réduire lutilisation des traitements phytosanitaires dans le secteur du vin ? U(M)Rs INRA LORIA, Santé Végétale, Oenologie- Ampélologie + ENITAB EGERIE

4 4 Clermont-Fd 4/10/05 Échelles de gestion 3 piliers du développement durable durabilité environnementale équité sociale viabilité économique Principales échelles considérées dans les travaux ITAP sur ces projets: Parcelle Exploitation Bassin Versant Interprétabilité nécessaire à chaque échelle

5 5 Clermont-Fd 4/10/05 Réduire impact environnemental Des « Bonnes pratiques » à la gestion du risque Améliorer les procédés de pulvérisation Stratégies prophylactiques Adapter les doses à la végétation Réduire le nombre de traitements Par une meilleure connaissance-évaluation du risque Travaux « Protection Intégrée de la vigne » et analyse des processus observation-décision Cultures intercalaires « de service » en approche multi-objectifs Vigne consomme 30% des fongicides pour 3,7% de la SAU

6 6 Clermont-Fd 4/10/05 Règles théoriques à la parcelle Capitalisation recherche académique et expérimentale Formalisation des savoir-faire État parcelle défini / maladie incertain & raisonnement approximatif/qualitatif Mathématiques appliquées candidates: Logique floue Formaliser: effet transfert, et effet miroir

7 7 Clermont-Fd 4/10/05 règle théorique règle opérationnelle 1. Échelle de décision sanitaire Ceps, Parcelle, Groupe de parcelles ? 2. Échelle de mise en œuvre contraintes technico-économiques Parcelles voisines et distantes, portance Ressources humaines et matérielles météo… Temporel: calendrier, durées Mathématiques appliquées candidates: Systèmes à Événements Discrets (SED)

8 8 Clermont-Fd 4/10/05 Problématique 1 Niveaux, strates de Décision, ou Processus de décision ?

9 9 Clermont-Fd 4/10/05 De la stratégie à la règle de décision Une stratégie (ex. mildiou de la vigne) : Retarder le premier traitement Raisonner les renouvellements sur facteurs climatiques Choix dindicateurs pertinents Foyers infectieux ou modèle dalerte (EPI) Pluie, température, évolution foyers, phénologie Variables en temps continu ou événements Formalisation de règles Écriture informelle puis mathématique logique floue

10 10 Clermont-Fd 4/10/05 règle théorique règle opérationnelle Échelles décision sanitaire mise en oeuvre Méthodologies pour les combiner : « Inférence » floue (application des règles) Propagation de contraintes (sélection des possibles) Simulation système dynamique (SED) Ces 3 méthodos sont complémentaires et utilisées par léquipe

11 11 Clermont-Fd 4/10/05 Simulation dynamique Logique (floue ou binaire) sanitaire Ressources, dates, durées Cadres formels des SED Réseaux de Petri Statecharts = combinaison dautomates

12 12 Clermont-Fd 4/10/05 Exemple dautomates Traitements 2 Ressources 1 operateur 3 pulverisateur 2 Traitement parcelle 1 developpement grave du mildiou traiter_si_pluie foyers_primaires risque occupee disponible pret occupe libre occupee p1 /r1libre=0; p2 /r2pret=0; r1 /r1libre=1; p3 /r3dispo=0; r2 /r2pret=1; r2 /r3dispo=1; [EPI>-12] [Temperature>10] /r1;r2;r3 [EPI<-12] [Temperature<10] pluie_annoncee [r1libre && r2pret && r3dispo] /p1;p2;p3 Automate « Ressources » Automate « Raisonner le 1 er traitement » (mildiou)

13 13 Clermont-Fd 4/10/05 Exemple dautomate (ici : mildiou) Traitements 2 Traitement developpement grave du mildiou traiter_si_pluie foyers_primaires risque [EPI>-12] [Temperature>10] /r1;r2;r3 [EPI<-12] [Temperature<10] pluie_annoncee [r1libre && r2pret && r3dispo] /p1;p2;p3 (rendre les ressources) (ressources disponibles ?) Exemple de raisonnement pour un premier traitement EPI = Etat Potentiel-Infectieux

14 14 Clermont-Fd 4/10/05 Problématique 2 Spatial: changement déchelle et décision

15 15 Clermont-Fd 4/10/05 Changement déchelle spatiale Aggrégation Choix ou conception dopérateurs pour réaliser abstraction nécessaire au niveau supérieur Moyenne, min, max, intégrale floue,… Interpolation (dans domaine apprentissage) Extrapolation (en dehors du domaine appris) Interprétabilité Extension de la logique floue au spatial : Voir exposé JN Paoli & L Lardon

16 16 Clermont-Fd 4/10/05 Projets complémentaires pour ITAP/CASYS GeDuQuE: Analyse spatiale des impacts par raisonnement hydrologique approché (règles et zones floues) Analyse et modélisation par règles floues de lordonnancement flexible des opérations de protection des cultures Vin et Environnement: Analyse et conception des processus dobservation et de décision à différentes échelles Règles floues par maladie et leur couplage Modélisation et simulation par Système à Événements Discrets (SED) des processus et des ressources

17 17 Clermont-Fd 4/10/05 Évolution des objets de recherche Logique floue: De lagro-alimentaire aux procédés culturaux et la caractérisation spatiale Systèmes dynamiques (SED,…) De la simulation et la supervision de systèmes mécatroniques à laide à la décision pour les systèmes de culture en passant par la logistique dexploitation forestière

18 18 Clermont-Fd 4/10/05 Modèles et stratégie déquipe Un double objectif: Production de connaissances, mathématiques appliquées = outil de dialogue transdisciplinaire Identification de stratégies capteur avec scientifiques « optique » et « champs électromagnétiques » du TR Partenaires INRA Eco-physiologie Pathologistes Agro. sys. Culture Agro. Socio-technique Économie Hydrologie

19 19 Clermont-Fd 4/10/05 Liens sur la toile UMR SV OetA:ECAV LORIA EGERIE rie.asp rie.asp INRA-EA INRA-SPE INRA-SAE2 APChttp://www.antilles.inra.fr/apc/prese ntation.htmlhttp://www.antilles.inra.fr/apc/prese ntation.html Horticulture che/ur.php?id=49 che/ur.php?id=49 Innovation rnet/recherche/unites/unites/innovation.html rnet/recherche/unites/unites/innovation.html LAMETA LISAH LISTO Sys Bananes hp?id=48 SYSTEM net/recherche/unites/unites/system.html net/recherche/unites/unites/system.html TETIS INRA-SAD INRA-SAE2 et INRA-EA


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