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Institut national de Recherche en Sciences et Technologies
pour l’Environnement et l’Agriculture
Atelier Ingénierie des Connaissances et
Agriculture, Clermont-Fd,13 mai 2014
Gestion opérationnelle des connaissances et
gestion des connaissances opérationnelles
La question du temps dans la décision
• Temps de l’action
• Temps de la décision
• Temps de la gestion de connaissances et du changement
Pour mieux
affirmer
ses missions,
le Cemagref
devient Irstea
www.irstea.fr
Olivier Naud (et al)
Groupe DéMo* de l’UMR ITAP
Irstea, Dept Scientifique Ecotechnologies
* Modélisation et Décision agro-environnementale
Plan
Préambule: le groupe Décision & Modélisation de
l’UMR ITAP (Irstea Montpellier)
Partie 1: Organiser (dans le temps) la décision:
Processus Opérationnel de Décision (POD)
•
Le cas Mildium ® (protection de la vigne contre mildiou et oïdium)
Partie 2: Décision, gestion de connaissances et
changement technique
Approche par transformation de graphes (arborescences)
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Le groupe DéMo: Décision & Modélisation agro-environnementale
Modélisation opérationnelle de la connaissance
Coopération expertise-données avec application
pour l’agriculture de précision
•
•
•
•
Systèmes à base de règles floues, induction
Décision spatialisée : notion de zone
Incertitudes, et des contraintes opérationnelles
Modélisation des structures spatiales
Décision et systèmes dynamiques
Mathématiques des systèmes continus
Systèmes à événements
Génie logiciel, statistiques
UMR
Montpellier
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Le Processus Opérationnel de Décision Mildium®*
P1
Motivation agronomique: oïdium et mildiou de la vigne
des pathosystèmes complexes et incertains, cycles rapides
des champignons, la lutte contre ces maladies nécessite
beaucoup de traitements
•
Ecophyto: réduire le nombre de traitements
Contexte scientifique
Modèles de risque (surtout mildiou) à l’échelle d’une région
bioclimatique
Difficulté à interpréter le risque, manque de modèle de
prédiction à l’échelle d’une parcelle
Des experts savent traiter moins
Formaliser une expertise pour concevoir un
système de décision = système de contrôle
* MILDIUM, marque déposée en 2011 par l’INRA et Irstea
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Le temps de la conception & expérimentation
POD Mildium® : coopération étroite avec INRA / UMR
SAVE Bordeaux
Cadre projet ANR-ADD « Vin & Environnement » 2005-2008
+ Thèse Bertrand Léger 2005-2008
• Elicitation (recueil) des connaissances expertes
• Premières expérimentations du système de décision
• Validation du modèle élicité: déclaratif + comportement des
experts
• Extension progressive du réseau de parcelles expérimentales
Cadre Projet Min.Agri A2PV « SyDéRéT » 2009-2012
• Nouvelles extensions du réseau
• Etude des performances sur de nombreuses parcelles /
conditions climatiques
• Autres usages du POD (apprentissage, démonstrations) et
adaptations
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POD Mildium: élicitation (recueil) d’expertise
Processus => utilisation des statecharts
Langage graphique pour représenter des automates
Suite et raisonnement des décisions pendant toute la
saison culturale
Graphes et médiation
MildiumR4
Downy_Mildew_Treatment_Product_Management
[isBudbreak()==true && BBCH_PhenologicalState>10]
Season_start
Stage_1
Stage_0
evUpdatePhenState[ Date E1+15 and T1 restricted Entry interval passed]
[5 Leaves and T0 restricted entry interval passed]/
if(!existsT0()){cancelUndoneTreatment()}
Evaluation_2
Evaluation_1
evNotifyEvaluationDone
evaluate([M,O]); ...
saveLandmark(O,'OE1');
...evaluate([M,O]);
saveLandmark(M,'ME2');
evNotifyEvaluationDone
Downy_Mildew_Treatment_Product_Management
enterexit_340
Stage_3
Stage_2
...doMixedTreatment;
[flowering]/ cancelUndoneTreatment()
enterexit_342
[mid flowering]
enterexit_337
enterexit_326 enterexit_334
evILMChange[ILM=='+']
enterexit_331
enterexit_328
[T3 active period is finished]
Wait_until_mid_flowering
M=ME2
Stage_4
if OE1=="0" AND OE2="++"
O=OE2 else O=OE1 end if
M=DMildew Evaluation 2; ...if(Oïdium Evaluation 1=="0"
to prevent to early an observation to
minimize the powdery mildew epidemics
Post_treatment
Wait_and_watch_ILM
&& Oïdi...
Stage_5
[T4 active period is finished or (date is T3 + 28 and T4 restricted entry interval is passed)]
Evaluation_3
evNotifyEvaluationDone
evaluate([M,Og]);
[rippening]
Pre_harvest_Evaluation
Stage_6
doDownyMildewTreatment;
evaluate([M,O]);
evUpdatePhenState[grapeIsRipe()]
evNotifyEvaluationDone
Léger, B., & Naud, O. (2009). Experimenting statecharts for multiple experts
knowledge elicitation in agriculture. Expert Systems with Applications.
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Etapes du POD Mildium®
5à7
feuilles étalées
Observation 1
E n°0
C1
E n°1
8 à 10
feuilles étalées
Observation 2
C2
E n°2
Mi-floraison
Etape
3
Début fermeture
de la grappe
Observation 3
E n°4
C3
Début à
mi-véraison
E n°5
Mildiou
Oïdium
Traitement « obligatoire » dans l’étape, à positionner dans le temps
Traitement « facultatif » à positionner dans le temps
Etape : un repère cognitif et expérimental
Une période
Des objectifs
Des contraintes (pathosystème, aspects opérationnels)
Un raisonnement suivant un processus (1 automate / étape)
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POD Mildium: un modèle et un protocole expérimental
Léger, B., O. Naud, et al 2010.
GrapeMilDeWS: a formally designed
integrated pest management decision
process against grapevine powdery and
downy mildews, In B. Manos, et al., eds.
Decision Support Systems in Agriculture,
Food and the Environment: Trends,
Applications and Advances IGI Global.
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•
Si O = ‘++’
o Si M = ‘++’
Traiter dès que possible contre mildiou et oïdium
o Sinon, si M = ‘-‘ ET ILM = ‘-‘
Traiter dès que possible contre l’oïdium
Surveiller ILM (quotidiennement si possible)
Si ILM passe à ‘+’ et dès que cela se produit
• Surveiller la météo et attendre qu’une pluie soit annoncée
• Si Pluie Annoncée (PA)
o Traiter contre le mildiou avant date(PA)
• Sinon (pas de Pluie Annoncée à l'échéance de l'étape)
o Fin étape sans traitement mildiou
o Sinon (M=’+’ OU ILM=’+’)
S’il n’y pas eu de traitement T0 contre le Mildiou
• Traiter dès que possible contre mildiou et oïdium
S’il y a eu un traitement T0 contre le Mildiou
• Traiter contre l’oïdium
• Surveiller la météo et attendre qu’une pluie soit annoncée
• Si Pluie Annoncée (PA)
o Traiter contre le mildiou avant date(PA)
• Sinon (pas de Pluie Annoncée à l'échéance de l'étape)
o Fin étape sans traitement mildiou
•
Sinon (O < ‘++’)
o Si M = ‘++’
Traiter dès que possible contre mildiou et oïdium
o Sinon
Si M- ET ILM = '-'
• Surveiller ILM (quotidiennement si possible)
• Passer à la condition ci-dessous si ILM passe à '+'
Si ILM reste négatif
• Planifier la date D2 de l'évaluation C2
• Si O+
o Traiter contre l'oïdium au plus tard à D2 - délai réentrée
• Sinon (O-)
o Planifier traitement anti-oïdium au plus tard une semaine
après D2
Option T : traiter avant échéance étape (avant D2)
Option R : prévoir traitement après D2 (voir étape 2)
Si (M='+' OU ILM='+')
(Condition )
• Surveiller la météo et attendre qu'une pluie soit annoncée
• Si Pluie Annoncée (PA)
o Traiter contre mildiou et l'oïdium avant date(PA)
• Sinon (pas de Pluie Annoncée)
o Planifier la date D2 de l'évaluation C2
o Si O+
Traiter contre l'oïdium au plus tard à D2 - délai
réentrée
o Sinon (O-)
Planifier traitement anti-oïdium au plus tard une
semaine après D2
• Option T : traiter avant échéance étape
(avant D2)
• Option R : prévoir traitement après D2 (voir
étape 2)
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Validation des performances agronomiques
Northern area
Mise en relation avec:
Données agriculteur
Contexte régional
Year
Nb of
plots
2008
0
2009
5
2010
7
2011
11
Atalan c area
Year
Nb of
plots
2008
8
2009
14
2010
13
2011
4
Southern area
Year
Nb of
plots
2008
0
2009
7
2010
6
2011
9
« Field validation of an expertise-based formal decision system for managing
fungicide sprayings against both downy and powdery grapevine mildews
(Plasmopara viticola and Erysiphe necator). » par L Delière & P Cartolaro (INRA) et
Léger & O Naud (Irstea). Soumise à Pest Manag. Science
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Prolongements des travaux POD & collaborations
POD Mildium® sur vigne => POD maladies fongiques Blé avec Arvalis
Modélisation de la décision avec réseaux de Petri colorés - B Léger
Gestion décisionnelle « workflow » ss Bonita (langage BPML) - B Léger
Echelle de l’exploitation agricole: optimisation
« routage multi-trip avec fenêtres de temps ». Collab LIRMM et
EMA-CMP G Charpak (Thèse F Hernandez)
Interdisciplinarité économistes & sciences de gestion,
agronomes (étude des pratiques, écophysiologie).
Expérimentations du réseau de fermes Dephy Ecophyto
Connaissance structurée
par le temps et les aspects opérationnels
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Décision, conseil et changement technique
Motivations:
Promouvoir de nouveaux critères par la formalisation de
méthodes de décision
Gestion de connaissances opérationnelles
De la question agronomique opérationnelle à la
conception formalisée d’OAD (Outil d’Aide à la Décision)
Recueil d’expertise:
• Sur le métier des futurs utilisateurs de l’OAD et les aspects
opérationnels
• Connaissances académiques, techniques, pratiques
• Mise en situation (« jeux sérieux », scénarios)
Méthodes formelles (graphes, vérification, optimisation)
Conception interdisciplinaire
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P2
Univers commun conseiller - agriculteur
Enoncer des possibilités techniques et choisir
Enumérer:
• des problèmes
• des solutions
• dépendance –indépendance des problèmes et des solutions
Choisir:
• Enumérer de façon contrôlée (ce qui est « pertinent »)
• Enoncer les critères de choix et rechercher la meilleure
adéquation à ces critères (optimisation sous contraintes)
• Ou choisir et argumenter ce choix (par le conseiller) et le
vérifier (selon le domaine de responsabilité de chacun)
Mettre en œuvre
Action de l’agriculteur
« Suivi » du conseiller
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Problématique: des « forêts » de contraintes
adulte
du jour
dessert
steak
dessert
Etc…
plat
menu
Analogie
enfant
plat
steak
haché
Arbres
Un nœud porte une variable
Arêtes portent des valeurs « choisies »
pour les variables
Dépendances entre arbres via variables
communes
Espace multi-dimensionnel {xi}
0<i<n
Domaine de chaque variable
Di = D(xi) = {…,ai,j,…}
Contraintes sur les ai,j
Problème connu en IA sous le nom
de « Configuration de produit » ou
« Knowledge Compilation »
Variables & valeurs portent sur:
Actions, intrants, paramètres, réglages, etc
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Arborescences pour la Décision en agriculture
Beaucoup de variables à examiner…
Sol, climat, flore, hydrologie, etc
Arbres « profonds » !
Mais solutions fortement contraintes par
Outils & intrants disponibles
Opérationnalité du système de production (limiter le nombre
de passages d’un équipement ou d’interventions de
l’agriculteur, coût, temps de travail, etc)
Combiner expertises
Fonctions OAD basé sur arborescences de choix
Flexibilité lors sélection variables (réorganisation automatique
arborescences)
Recherche de chemins « optimaux » (éval. multi-critères)
Interactivité: suivi, révision
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Remerciements / collaborations
Partie 1: Bertrand Léger, Laurent Delière, Philippe Cartolaro, L-G Soler,
et l’ensemble des partenaires et financeurs des projets ANR-ADD « Vin et
Environnement » et MinAgri/A2PV « SyDéRéT »; Florent Hernandez,
Rodolphe Giroudeau, Dominique Feillet
ANR-ADD: http://prodinra.inra.fr/record/190768
MinAgri/A2PV SyDéRéT: http://prodinra.inra.fr/record/219202
Partie 2: Orianne Liet, Ersin Kilicoglu, Constance Demestihas, Gilles
Madi-Wamba, Jean-Philippe Doyon, et les partenaires du projet Précovision
(projet régional collaboratif et interdisciplinaire)
Financeurs
Finance partie Irstea
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