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Phénotypage des plantes

Nous développons des systèmes d’information pour gérer les données et des méthodes pour valider et analyser ces données. La suite logicielle OpenSILEX a permis la réalisation du Système d’Information PHIS qui s’est imposé comme une référence internationale pour la structuration et l’exploitation des données à large échelle dans le domaine du phénotypage végétal à haut débit avec les plateformes nationale Phénome et l'infrastructure européenne EMPHASIS.

Dans PHIS, dans le cadre de travaux sur la validation de données, nous avons par exemple défini le concept de ’plante aberrante’, comme une réplique biologique s’écartant de la distribution globale des plantes sur une base multicritères, quelle que soit la qualité des mesures. Nous avons montré que les résultats des analyses génétiques dépendent largement de la méthode de nettoyage utilisée et qu’il est donc nécessaire d’en garder la trace.

Vigne et vin

Les filières agricoles ont un besoin d’approches intégrées pour répondre aux grands enjeux : réduction des intrants, adaptation au changement climatique, utilisation d’outils numériques pour le pilotage de la production et de la transformation qui puissent répondre aux attentes des consommateurs. La filière vigne et vin est représentative de ces enjeux :

• Nous développons des outils d’intégration s’appuyant sur des ontologies.

• Nous appliquons la programmation par contraintes à des problématiques de la filière vigne et vin dans le cadre de collaborations avec le LIRMM et ITAP et des startups Montpelliéraine (Nyseos, Fruition Sciences). Par exemple, pour le problème de l’assemblage de vin (optimiser un ensemble de vins cibles en respectant des contraintes de concentration en arômes) et le problème de la vendange sélective (déplacement d’une machine à vendanger pour récolter séparément deux qualités de raisin).
• Afin d’analyser l’hétérogénéité de l’état hydrique d’une vigne, nous avons développé une méthode d’inversion spatialisée de modèle de culture. Cette méthode permet de discuter les performances de l’extrapolation spatiale d’une mesure de stress au cours de la saison, notamment sa sensibilité en cas de pluie.
• En collaboration avec l’UMR SPO,  nous travaillons également sur la modélisation et le contrôle de la fermentation alcoolique. 

Agriculture numérique et élevage de précision

L’agriculture numérique et l'élevage de précision visent la conception et le développement de nouveaux outils et services numériques pour l’agriculture et l'élevage. Cela

 requiert la mise en oeuvre de connaissances en sciences agricoles, technologiques et numériques ou encore de sciences humaines. 

• Les données de l’agriculture, fortement interdisciplinaires, doivent respecter les principes FAIR (Facile à trouver, Accessible, Interopérable et Réutilisable). Les méthodes implémentées dans OpenSILEX visent à rendre les données FAIR et à gérer la complexité (pertinence, validité, multi-échelles, etc), l’hétérogénéité sémantique des sources et la reproductibilité.
• L’extraction de connaissance de ces grandes masses de données est un autre enjeu de l’agriculture numérique, pour permettre le développement d’outils d’aide à la décision. Nous développons des outils statistiques pour modéliser et visualiser les liens entre les cinétiques de variables agro-environnementales et la qualité d’une production, dans une approche parcimonieuse.
• Pour être opérationnelle en agriculture, l’hétérogénéité spatiale doit être résumée sous forme de zones sur lesquelles des traitements spécifiques différents seront appliqués. En collaboration avec l’UMR ITAP, nous avons développé une méthode de génération automatique de cartes (ou zonages) interprétables, basée sur la maximisation d’un critère d’évaluation de la qualité de zonages.
• Pour garantir le bien-être et la bonne santé des animaux, nous cherchons à détecter grâce à des modèles probabilistes des ruptures dans le comportement des animaux (vaches, poulets, brebis).

Agro-écologie

L'agro-écologie est un domaine d'application dans lequel l'unité s'investit de plus en plus, comme le montrent les travaux déjà réalisés:

• Via des méthodes statistiques, nous avons créé des typologies de biodiversité cultivée en Afrique de l'Ouest, en vue de documenter la gestion à la ferme des semences. Nous avons construit pour cela un partitionnement statistique adapté à un jeu de données où les individus (fermes) sont caractérisés par un très grand nombre de variables (l'ensemble des variétés cultivées, leurs mode d'approvisionnement).
• Par des approches de modélisation, nous avons étudiés l'impact de l’organisation spatiale et de la pression d’herbivorie sur les transferts de fertilité et sur la productivité des systèmes agro-sylvo-pastoraux d'Afrique de l'Ouest.
• Nous nous sommes également intéressés à la modélisation de la dynamique de population d'une plante native, le palmier Babaçu, dans le cadre d'un projet de gestion durable au Brésil.

Eau et environnement

Les travaux de l'unité MISTEA contribuent également à des objectifs de préservation et de gestion des ressources naturelles (eau, sol) :

• Par exemple, des modèles d’écosystèmes lacustres sont étudiés pour simuler la dynamique de population des micro-algues (cyanobactéries) dans les lacs, l’enjeu étant à terme de contrôler les épisodes de prolifération.
• Nous définissons également des stratégies de pilotage adaptatif (commande) des traitements de dépollution des eaux à l'aide des théories mathématiques de la commande optimale et de la viabilité, afin de proposer des lois de "rétro-action" performantes et robustes. L'enjeu est d'adapter les traitements aux besoins en fournissant une composition de l'eau bénéfique aux cultures, en limitant le recours aux engrais.