Applications pour la gestion de données expérimentales de terrain

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1 Applications pour la gestion de données expérimentales de terrain R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

2 INTRODUCTION SDM = 𝒕=𝟐𝟎𝟏𝟑 𝑩𝒔 𝑫𝑫𝑷 +𝑩𝒔 𝑮𝑫𝑷 ∗𝑨𝑸 𝒕=𝟏𝟗𝟗𝟑 {
Besoins spécifiques issus de la dynamique des populations + Besoins spécifiques issus de la génétique des populations { Assurance Qualité Base de données + Applications Web Enregistrement de données brutes Consultation de données élaborées Partage de ressources méthodologiques R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

3 INTRODUCTION Contenu de la base Activité en cours
70 projets, 300 expérimentations 50 tables d’intégration, des données expérimentales depuis 1980 6 x 106 enregistrements de données spatio-temporelles et de référentiels 4 000 fichiers-images, fichiers développement php Activité en cours 7 projets, 4 équipes Inra, 5 stations d’expérimentation, CATI-CODEX 15 utilisateurs 16 expérimentations en cours R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

4 SOMMAIRE Organisation logique de la BDD Domaines d’application du SDM
Fonctionnement et gouvernance Implantation physique Objectifs et perspectives R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

5 Organisation logique de la base de données
Architecture de type OLAP On Line Analytical Processing Base d’intégration Sources physiques hétérogènes entrepôt de données warehouse Base dimensionnelle Arrangements logiques dimensionnels magasin de données supermarket Utilisateur Requêtage  entrée/sortie états élaborés reporting + mining + scoring R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

6 Organisation logique de la base de données
Le modèle dimensionnel, cube OLAP Géographique Taxonomique Les dimensions du cube sont les catégories à travers lesquelles on souhaite analyser ou synthétiser les données. S’il y a plus de trois dimensions, on parle alors d’hypercube. Dans l’exemple, l’intérêt se porte ici sur la dimension phytosanitaire avec l’indice de fréquence des traitements, mais la dimension étudiée pourrait être géographique, agronomique ou autre, ...il suffit de faire pivoter le cube. Phytosanitaire IFT = 0,5 parcelle-colza aphicide M. euphorbiae SdC 1 ferme Dupont mesure Critères : indexation de la mesure Agronomique Socio-économique Boll, Groupe Ecophyto V, 20 et 21 juin 2013

7 Organisation logique de la base de données
Granularité des dimensions Géographique bassin site parcelle s/parcelle Phytosanitaire catégorie intervention cible coût-écol. Agronomique ITK expertise Décision Socio-économique filière entreprise chiffre A. Les unités de mesure peuvent être plus ou moins fines, le cube sera alors plus ou moins développé selon les besoins d’analyse. R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech

8 Domaines d’application du SDM
Dynamique des populations : il concerne les données brutes de terrain issues d’expérimentations de moyenne ou longue durée réalisées selon les protocoles d’échantillonnage spécifiques aux objectifs. Génétique des populations : il concerne les informations nécessaires à la gestion d’échantillons et à leur identification par les approches moléculaire et morphologique. Boîte à outils : elle regroupe différents modules permettant le dépôt des protocoles, le codage des règles de décision, le téléchargement d’outils de DDP et de GDP, une bibliothèque d’images, … en accès libre. R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

9 Domaine dynamique des populations
Données de mesures ou observations spatio-temporelles Enregistrement des données Le générateur de masques de saisie pour données spatialisées 2D permet à l’expérimentateur de définir la taille du dispositif, les variables à observer, ainsi que le protocole. Le masque de saisie est utilisable avec ou hors-connexion au réseau. Consultation des données La consultation des données se fait sous forme graphique ou sous forme d’édition avec possibilité de transfert à l’utilisateur par messagerie. L’utilisateur peut choisir les variables et la période à représenter. Modèles de calibration et de prévision Les modèles de calibration permettent de transformer des observations qualitatives en nombres. Les modèles de prévisions permettent d’anticiper à court terme les explosions démographiques. R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

10 Domaine dynamique des populations Domaine génétique des populations
Titre de la page Sous-titre de la page (facultatif) Double approche d’identification moléculaire et à « dire d’expert » Données de mesures ou observations spatio-temporelles Enregistrement des données Interface pour l’enregistrement séquentiel des collectes -> des échantillons -> des séquences obtenues -> des chromatogramme -> des vouchers Consultation des données Interface de consultation mono ou multi-dimensions (criteria) pour l’édition d’états. CTGGATCGAAAAATGA R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

11 Domaine dynamique des populations Domaine boîte à outils
Titre de la page Sous-titre de la page (facultatif) Ressources mutualisées et modules spécifiques Données de mesures ou observations spatio-temporelles Compendium de protocoles Il regroupe les protocoles d’échantillonnage, de biologie moléculaire ou d’enquête rendus publics par leurs auteurs. Certains protocoles d’échantillonnage et de dénombrement figurent sur la plateforme « ENDURE / Quantipest ». Bibliothèque d’images Didacticiel pour l’apprentissage à la reconnaissance d’organismes et auto-évaluation. Applications - Module de codage de règles de décision Modèles d’étalonnage pour les dénombrements avec variables discrètes Liens de téléchargement vers des applications réalisées dans le cadre du SDM - SP-DESIGNER - HAPLOTYPE DETECTOR - SDM_OFF_LINE R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

12 Fonctionnement et gouvernance
Des principes fondateurs Le SDM appartient à l’INRA. Les applications sont mutualisées. Les modules développés dans le périmètre du SDM sont indissociables de cette communauté. L’accès aux ressources, sous réserve de collaboration, est gratuit. Les données sont sécurisées par projet, les droits d’utilisation sont modulables. Des personnes Périmètre fonctionnel estimé à 1,8 ETP : - permanents INRA avec implication durable - permanents INRA avec implication plus occasionnelle et révisable - non permanents Comité de Pilotage : - représentants des différentes équipes et des différentes thématiques - compétences complémentaires Des moyens Hébergement et administration serveurs par l’équipe informatique de centre INRA-PACA-DSI Contribution financière des projets au SDM (2013 : 7 projets, prévision ≈ 10K€) . R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

13 Implantation physique du SDM
Séparation des applications et des données Serveur Web INRA-DSI Serveur SGBD INRA-DSI P5 M5 M4 P3 Projets fondateurs 1 M2 M3 P4 Modules fondateurs M1 M6 P2 R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

14 Implantation physique du SDM Titre de la page
Domaine dynamique des populations Installation et administration par l’équipe informatique INRA-PACA DSI Sous-titre de la page (facultatif) Données de mesures ou observations spatio-temporelles Intérieur Extérieur Admin. données Webmaster Robot sauvegarde Sauvegardes Applis Data Graphisme,communication NAS Serveur 1 Serveur 2 SGBD WEB CLUSTER VM WARE R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

15 Protection des agro-écosystèmes
Données de mesures ou observations spatio-temporelles Sous-titre de la page (facultatif) Aujourd’hui et demain Demain Mots clés Inra/SPE : Assurance qualité Echantillonnage Biologie prédictive Aide à la décision Protection des agro-écosystèmes Source : I. Blanc, AG. CATI CODEX 2013 R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

16 Merci pour votre attention
R. Boll / Journées de l’Institut Sophia Agrobiotech 20 et 21 juin 2013

17 Les projets projets échelle des données
Données de mesures ou observations spatio-temporelles projets échelle des données Sous-titre de la page (facultatif) Dynamique des populations Monitoring pour expérimentations en PBI plante Méthodologies d’échantillonnages feuille, plante Ethologie et biologie d’organismes utiles et nuisibles feuille, plante, individu Ecologie quantitative et inventaire plante, parcelle Génétique des populations Variabilité intra-spécifique (caractérisation µsat) locus (pb), individu Caractérisation (barcoding) organismes de LBIO séquence, individu Biologie et hérédité individu : R. Boll / Costra de l’Institut Sophia Agrobiotech 8 juillet 2013

18 Le comité de pilotage 2013 Données de mesures ou observations spatio-temporelles Sous-titre de la page (facultatif) R. Boll / Costra de l’Institut Sophia Agrobiotech 8 juillet 2013

19 QUANTIPEST Plateforme collaborative méthodologique avec protocole et didacticiels. Franco-italien / Interreg Alcotra Soutient des entreprises floricoles en région Ligurie. Protection intégrée des cultures horticoles. Fonctionnement 2013 Développement non permanents : ≈ 0,4 ETP OAD_SERRES Prototypage d’outils de monitoring et de prévision en réseau de parcelles commerciales rosier, en France PURE 2011 – 2014 Barcoding lutte biologique Caractérisation moléculaires de ravageurs et d’auxiliaires. Définition et tests, S. Warot : 0,1 ETP Administration données, webmaster, suivi projets, R. Boll : 1 ETP Ergonomie, graphisme, communication, S. Doise : 0,2 ETP COLBICS Collaborations Public-Privé pour optimiser la R&D en lutte biologique. OTELHO Aide à la décision sous objectifs Ecophyto. Réseau de parcelles horticoles, métropole et DOM INULA 2013 – 2015 Caractérisation de la « biodiversité utile » liée à une possible plante de service, l’inule visqueuse. BIOTHRIPIDAE Etude démo-génétique des thrips, ravageurs des cultures horticoles.