Aide à la décision pour la gestion durable des agrosystèmes

1. Aide à la décision pour lagestion durable des agrosystèmes Une collaboration avec l’INRA à travers deux (nouveaux) projets « ADD »… Olivier Naud, Serge Guillaume Journées Cemagref Modélisation 3-4/10/2005

2. CASYS: technologies pour la CAractérisation des éco et agroSYStèmes 4 axes du TR: • Vision numérique pour la caractérisation des végétaux • Spectrométrie et chimiométrie pour la caractérisation des végétaux • Caractérisation du sol par des capteurs physiques • Outils de modélisation pour la caractérisation des agrosystèmes Décision pour l’action

3. Agricultureet Développement Durable UMR ITAP • Projet GeDuQuE: Innovations agro-écologiques et organisationnelles pour une Gestion Durable de la Qualité de l’Eau (GeDuQuE) dans des régions de monoculture à forts niveaux d’intrants 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 l’utilisation des traitements phytosanitaires dans le secteur du vin ? U(M)Rs INRALORIA, Santé Végétale, Oenologie-Ampélologie + ENITAB EGERIE

4. 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. 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. 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. règle théorique  règle opérationnelle • Échelle de décision sanitaire • Ceps, Parcelle, Groupe de parcelles ? • 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. Problématique 1 Niveaux, strates de Décision, ou Processus de décision ?

9. 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 d’indicateurs pertinents • Foyers infectieux ou modèle d’alerte (EPI) • Pluie, température, évolution foyers, phénologie Variables en temps continu ou événements • Formalisation de règles • Écriture informelle puis mathématique • logique floue

10. 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 l’équipe

11. Simulation dynamique • Logique (floue ou binaire) sanitaire • Ressources, dates, durées • Cadres formels des SED • Réseaux de Petri • Statecharts = combinaison d’automates

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

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

14. Problématique 2 Spatial: changement d’échelle et décision

15. Changement d’échelle spatiale • Aggrégation • Choix ou conception d’opérateurs 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. 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 l’ordonnancement flexible des opérations de protection des cultures • Vin et Environnement: • Analyse et conception des processus d’observation 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. Évolution des objets de recherche • Logique floue: • De l’agro-alimentaire aux procédés culturaux et la caractérisation spatiale • Systèmes dynamiques (SED,…) • De la simulation et la supervision de systèmes mécatroniques à l’aide à la décision pour les systèmes de culture en passant par la logistique d’exploitation forestière

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

19. UMR SV http://www.bordeaux.inra.fr/umrsv/ OetA:ECAVhttp://www.bordeaux.inra.fr/ecav/ LORIAhttp://www.ivry.inra.fr/loria/ EGERIEhttp://www.enitab.fr/recherche/egerie.asp INRA-EAhttp://www.inra.fr/ea/ INRA-SPEhttp://www.inra.fr/spe/ INRA-SAE2http://www.inra.fr/esr/ APChttp://www.antilles.inra.fr/apc/presentation.html Horticulturehttp://www.cirad.fr/fr/pg_recherche/ur.php?id=49 Innovationhttp://www.montpellier.inra.fr/internet/recherche/unites/unites/innovation.html LAMETA http://www.montpellier.inra.fr/lameta LISAHhttp://sol.ensam.inra.fr/lisah/ LISTO http://www.dijon.inra.fr/units/listo.htm Sys Bananes http://www.cirad.fr/fr/pg_recherche/ur.php?id=48 SYSTEMhttp://www.montpellier.inra.fr/internet/recherche/unites/unites/system.html TETIS http://www.teledetection.fr INRA-SAD http://www.inra.fr/sad/ INRA-SAE2 et INRA-EA Liens sur la toile