Un appel à projets « Robotique et capteurs au service de la réduction des pesticides »

Comment concilier la nécessaire réduction des intrants en agriculture et les contraintes et besoins des agriculteurs et des filières ? Dans l’optique d’une réduction de 50% de l’usage de pesticides pour 2025, les ministères chargés de l’Agriculture et de l’Ecologie lanceront, en partenariat avec l’ANR, un appel à projets destiné à susciter la mise au point de solutions technologiques innovantes en agriculture. Baptisé ROSE – Robotique et Capteurs au Service d’Ecophyto – cet appel à projets devrait ouvrir en juin.

Toutes les informations : http://www.agence-nationale-recherche.fr/informations/actualites/detail/agriculture-un-appel-a-projets-prochainement-lance-sur-le-theme-robotique-et-capteurs-au-service-de-la-reduction-des-pesticides/

Eugenius : plusieurs PME s’unissent au niveau Européen pour offrir un bouquet de services

Alors que le programme Copernicus met à disposition des données d’observation de la terre pour le développement de nouveaux services. Ce programme doit s’appuyer sur des acteurs à même de comprendre les besoins des utilisateurs finaux et leur permettre d’accéder à des données « élaborées » pour proposer des services appropriés. Cela nécessite de maîtriser une large gamme d’outils et d’expertise qu’il est souvent difficile de réunir dans une seule entreprise. Afin de palier ce problème, un groupe de PME européennes a fondé le Groupe européen des entreprises pour un réseau d’informations à l’aide de données spatiales (European Group of Enterprises for a Network of Information using Space : EUGENIUS) en 2016. Ce réseau de fournisseurs de services a l’ambition de concevoir, créer et fournir des services et des applications liés à la gestion de l’espace et des ressources naturelles pour des clients régionaux et locaux, principalement les autorités publiques. Les applications seront basées sur la très grande quantité d’informations géospatiales mises à disposition par le programme Copernicus, ainsi que par de nombreuses initiatives locales et régionales. EUGENIUS constitue un modèle intéressant permettant à des entreprises de  partager des données et des méthodes complémentaires afin de répondre collectivement ou individuellement à une plus grande variété de demandes ; en effet, l’adaptabilité à des besoins ou conditions spécifiques est rendue possible par le réseau d’experts ainsi constitué au niveau européen.
EUGENIUS est constitué des entreprises suivantes : Terranis (Toulouse), Planetek (Bari), Spacebel (Liège), Capital Hightech (Bordeaux), Conectus (Strasbourg), Terraspatium (Athens), I-Sea (Bordeaux), Geomer (Heidelberg) and Geoville (Vienna).

EUGENIUS reste ouvert à de nouveaux membres, il est à la fois bénéficiaire du programme Copernicus et contributeur à l’évolution de son écosystème.

Toutes les informations : http://copernicus.eu/news/eugenius-new-association-eo-service-providers-europe-using-copernicus-data

Thèse « Optimisation des ateliers d’engraissement porcins »

Thèse « Optimisation des ateliers d’engraissement porcins »
(Saint-Gilles, 35, France)

PigOptim :

Optimisation économique et environnementale des ateliers d’engraissement porcins face aux incertitudes des prix de marché et de la valeur des aliments.

Directeur de thèse :

Jean-Yves DOURMAD (IR INRA), UMR PEGASE (Physiologie, Environnement et Génétique pour l’Animal et les Systèmes d’Elevage), Domaine de la Prise 35590 Saint-Gilles.

Co-directeurs de thèse :

Eric DARRIGRAND (MC Université Rennes 1) Equipe d’Analyse Numérique, UMR IRMAR (Institut de Recherche Mathématique de Rennes) Campus de Beaulieu, 35042, Rennes.

Alexandre GOHIN (DR INRA), UMR SMART-LERECO (Structures et Marchés Agricoles, ressources et territoires, Laboratoire d’études et de recherche en Economie), 4 allée Adolphe Bobierre – CS 61103 – 35011 Rennes.

Co-encadrants :

Florence GARCIA-LAUNAY (IR INRA), UMR PEGASE, Fabrice MAHE (MC Université Rennes 1), UMR IRMAR.

Contact pour information et/ou candidature

(avant mi-mai 2017 pour prendre contact et avant le 07/06/17 pour
dépôt du dossier de candidature auprès de l’Ecole Doctorale VAS) : florence.garcia-launay@inra.fr (02.23.48.50.87), fabrice.mahe@univ-rennes1.fr (02.23.23.60.48).

Equipe d’accueil et encadrement :

La thèse sera menée au sein de l’équipe SysPorc « Le Porc dans les Systèmes
d’Elevages » de l’UMR 1348 PEGASE (https://www.rennes.inra.fr/pegase), dans l’Ecole Doctorale VAS (http://www.vas.univ-rennes1.fr/).

Résumé :

Les stratégies alimentaires en atelier d’engraissement sont un facteur clé du résultat économique et des impacts environnementaux de la production porcine. Le choix de la stratégie alimentaire doit se faire dans un contexte économique incertain. La thèse devra répondre à la question : Comment optimiser la stratégie alimentaire pour un groupe de porcs à l’engrais sur des critères économiques et environnementaux dans un contexte incertain ?
Le projet de thèse ambitionne, i) de produire un modèle capable d’optimiser la stratégie alimentaire pour un groupe de porcs à l’engrais sur des critères économiques et environnementaux, et ce dans un contexte incertain, et  ii) d’utiliser ce modèle pour établir l’effet des incertitudes de prix et de valeur des aliments sur les stratégies optimales.

Pour cela le modèle propose d’associer un modèle stochastique de croissance des porcs, une évaluation par Analyse du Cycle de Vie des impacts environnementaux de la production de porcs, un formulateur d’aliments pour porcs et une procédure d’optimisation de la stratégie alimentaire.

Mots-clés :

Optimisation multiobjectif, modèle individu-centré, Analyse de Cycle de Vie, langage Python, résolution numérique, incertitude des prix de marché, formulation d’aliments pour porcs.

Compétences recherchées et financement :

Le candidat devra avoir une formation générale et un master (ou l’équivalent) en mathématiques appliquées et/ou calcul scientifique, ou sciences pour l’ingénieur, et présenter un fort intérêt pour les applications en biologie et en agronomie. Des compétences ou expériences complémentaires en optimisation et recherche opérationnelle, ainsi qu’en simulation des systèmes dynamiques seront appréciées. Le candidat présentera ce projet de thèse lors d’une audition devant un jury de sélection de l’Ecole Doctorale VAS (http://www.vas.univ-rennes1.fr/). Le présent projet de thèse bénéficie du financement d’une demi-bourse de thèse par le métaprogramme GloFoods INRA-CIRAD (http://www.glofoods.inra.fr/) et d’une demi-bourse de la région Bretagne.

Introduction :

Les résultats économiques des élevages porcins dépendent du coût des matières premières (céréales et tourteaux en particulier) utilisées pour formuler (préparer) les aliments et des cours du prix du porc. En production porcine, la programmation linéaire est utilisée depuis des décennies pour trouver les taux d’incorporation des
matières premières qui minimisent le prix des aliments pour porcs, en respectant des contraintes de valeurs nutritionnelles des aliments. Aujourd’hui la formulation des aliments à moindre coût ne permet plus de répondre aux enjeux de la production porcine :

  • compétitivité économique en contexte de prix incertain : la stratégie d’alimentation d’une bande de porcs à l’engrais est définie au moins 4 mois avant son abattage, sans connaître les évolutions à venir des prix de marché.
  • réduction des impacts environnementaux (émissions de gaz à effet de serre, de nitrates,…). La contribution de la production de l’aliment représente souvent plus de la moitié de l’impact total du kilo de porc produit.

Raisonner la stratégie d’alimentation des porcs à l’engrais est donc déterminant pour les résultats environnementaux de l’élevage.
Ainsi, aujourd’hui l’enjeu est de pouvoir optimiser la stratégie alimentaire appliquée aux porcs, en maximisant la marge économique et en minimisant les impacts environnementaux.
Des travaux récents ont permis de construire des modèles capables de simuler l’effet de certaines pratiques d’alimentation sur les performances de croissance d’un animal moyen et d’un groupe de porcs à l’engrais (InraPorc®, 2006 ; Vautier et al. 2013). Un projet récent conduit entre l’UMR PEGASE et l’IFIP a ainsi permis d’aboutir à un modèle de l’atelier d’engraissement porcin qui simule les effets de différentes pratiques d’élevage (notamment pratiques d’alimentation) sur les performances des animaux, et calcule le résultat économique et les impacts environnementaux qui en résultent (Cadéro et al. 2016). Disposer d’un tel modèle permet aujourd’hui d’envisager l’optimisation multiobjectif (économie et environnement) des stratégies d’alimentation pour les porcs en engraissement.
Le projet de thèse devra répondre à la question suivante : Comment optimiser la stratégie alimentaire pour une bande de porcs à l’engrais sur des critères économiques et environnementaux dans un contexte incertain ?
Cette question est à la frontière entre mathématiques et informatiques appliquées, zootechnie des systèmes d’élevage, environnement et économie des exploitations d’élevage. Répondre à cette question nécessitera d’étudier la fonction-objectif et son domaine et d’envisager différentes approches / algorithmes d’optimisation : contrôle
robuste, algorithme génétique, programmation dynamique stochastique,…

Programme de recherche :

Le programme de recherches sera organisé selon les étapes suivantes :

  • Tâche 1 : Conception et implémentation du modèle d’engraissement d’un groupe de porcs à partir du modèle de Cadéro et al. (2016).
  • Tâche 2 : Ecriture d’un cahier des charges pour deux procédures d’optimisation : une première procédure capable d’optimiser la stratégie alimentaire en fonction d’un contexte économique donné et avec une performance élevée (temps de calcul bas, capacité à trouver la solution optimale dans tous les scénarios possibles), et une deuxième procédure capable de réaliser l’optimisation de la stratégie alimentaire dans un contexte incertain. Listing des procédures d’optimisation « candidates » et qui apparaissent à la lumière de la recherche bibliographique en accord avec le cahier des charges.
  • Tâche 3 : Implémentation et test des différentes procédures d’optimisation « candidates » dans des contextes économiques variés. Choix des procédures d’optimisation (pour optimisation en contexte incertain et optimisation
    sans prise en compte de l’incertitude du contexte).
  • Tâche 4 : Choix des scénarios économiques pour tester les procédures d’optimisation / Lancement et analyse des résultats des tests.
  • Tâche 5 : Détermination de stratégies optimales sur différents critères (économiques et environnementaux) et dans différents contextes de prix | exploration des compromis et interrelations entre les différents objectifs possibles
    (techniques, économiques, environnementaux)
  • Tâche 6 : Comparaison des performances des stratégies d’alimentation optimales définies avec l’optimisation en contexte incertain et l’optimisation faite sans prise en compte de l’incertitude des prix de marché.

Résultats attendus :

Ce travail original et pluridisciplinaire (mathématiques appliquées, zootechnie des systèmes d’élevage, économie, informatique) fournira un modèle capable d’optimiser les stratégies alimentaires pour l’atelier d’engraissement porcin. Il produira également des connaissances et une démarche méthodologique générique pour raisonner l’optimisation de la conduite des systèmes d’élevages. Une question à laquelle le projet devrait d’ailleurs répondre concerne la possibilité d’intégrer les résultats (sorties) des stratégies optimales d’engraissement (au niveau de l’atelier ou de l’exploitation agricole) vers une échelle territoriale voire nationale.

Références :

Cadero, A., Aubry, A., Brossard, L., Dourmad, J.-Y., Salaün, Y., Garcia-Launay, F. (2016). Modelling fattening pig production systems: use of a dynamic, stochastic, mechanistic model. In: Book of Abstract of the 67th Annual Meeting of the European Federation of Animal (p. 441). Wageningen, NLD : Wageningen Academic

InraPorc® 2006. Un outil pour évaluer des stratégies alimentaires chez le porc. Version 1.0.4.0. INRA-UMR SENAH, www.rennes.inra.fr/inraporc

Vautier, B., Quiniou, N., van Milgen, J., Brossard, L., 2013. Accounting for variability among individual pigs in deterministic growth models. Animal 7, 1265-1273.

Agriculture numérique pour les pays du sud

Dans sa dernière Newsletter, e-agriculture sélectionne 3 documents de la FAO qui font le point et présentent des exemples d’usages d’outils numériques en agriculture dans les pays du sud.

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- E-Agriculture in Action
E-agriculture or ICT in agriculture holds great promise in providing access to innovative solutions to many challenges faced by smallholder resource-poor farmers. Access to the right information at the right time makes a great impact on the livelihoods of communities involved in agriculture and allied activities. This publication presents case studies in innovative use of emerging technologies to significantly improve the living standards of farming communities. Read more

- Success stories on information and communication technologies for agriculture and rural development
Family farming remains the predominant form of agriculture in Asia and the Pacific. There are more than 570 million farms in the world of which over 500 million are family-owned. They are responsible for at least 56 percent of agricultural production…Read more

– Case study on the use of ICTs in the management of rural groundwater in China
The case study focuses on the application of ICards in groundwater irrigation management in China. This is against a problem be facing China –a country with scarce per capita freshwater resources. This research focused on four townships in Sanhe City, Hebei Province, China as research sites and conducted fieldwork studying groundwater management in six villages using the ICard and two villages without ICard use…Read more

#DigitAg Challenge 2017

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Participez au #DigitAg Challenge 2017 !

La donnée au service de l’agriculture

 

Dans la suite de l’atelier #Imaginagri, les 1er et 2 Juillet, entreprises, start-ups, chercheurs, professionnels de l’agriculture, développeurs, étudiants présélectionnés par six pôles de compétitivité agricoles du Club Sully se réuniront avec un objectif : inventer les services numériques de demain. Les enjeux : montrer l’impact positif de données ouvertes pour dynamiser l’innovation et préparer quelques applications qu’un futur portail de données à vocation agricole pourrait héberger.

 

  • Jusqu’au 10 Mai : Vous avez un jour souhaiter ou imaginer un nouvel outil numérique pour l’agriculture ? Venez exprimer vos besoins et proposez des défis. Les défis retenus seront proposés aux équipes du #DigitAg Challenge qui tenteront de créer les services numériques dont vous avez besoin. Pour en savoir plus …
  • Jusqu’au 16 Mai : Des données à valoriser ? Dans un contexte sécurisé, laissez les équipes du #DigitAg Challenge donner de la valeur à vos données en les mobilisant au sein de nouveaux services numériques pour l’agriculture.Pour en savoir plus ..
  • Jusqu’au 9 Juin : Seul(e) ou en équipe, participer au #DigitAg Challenge 2017 ! Inventez, construisez votre business model, prototypez : c’est parti pour un programme de coaching sur mesure pour vous permettre d’innover dans les meilleures conditions. Pour en savoir plus …

 

Le #DigitAg Challenge 2017 est un évènement porté par les pôles de compétitivités Agri Sud-Ouest Innovation, Céréales Vallée, Qualiméditerranée, Qualitropic, Terralia et Végépolys et l’institut Convergences #DigitAg. Piloté par Irstea, #DigitAg réunit 17 entités de recherches et entreprises pour développer l’agriculture numérique. Il est organisé avec le soutien du Ministère de l’Agriculture, de l’agroalimentaire et de la forêt.

L’ISA Lille (Yncrea) recrute un enseignant chercheur en agriculture numérique

Missions :
Pédagogie
– Enseignements, en anglais, dans le domaine pédagogique de l’agriculture connectée. Les enseignements porteront en particulier sur :
o L’agronomie et la production végétale (focus sur l’impact des changements climatiques sur les plantes cultivées) o Les technologies de l’agriculture numérique : développement d’outils d’aide à la décision (OAD), analyse de grands jeux de données, analyse d’images, géostatistiques, modélisation
o L’utilisation de nouvelles technologies en agriculture dans un contexte de changements de pratiques / agroécologie
– Encadrement d’étudiants en stages et en projets.
– Contribution à l’enrichissement et à l’évolution de la formation existante en appui de la personne en charge du cursus.

Recherche

Dans le cadre du développement du projet Smart and Urban Farming au sein d’Yncréa Hauts-deFrance, la personne recrutée sera amenée à
o Travailler sur les projets en cours dans les domaines de l’agriculture connectée et des nouvelles technologies
o Encadrer des étudiants stagiaires et étudiants en thèse dans ce domaine
o Participer au développement de la thématique en participant au montage de nouveaux projets.

Profil : Doctorat dans les domaines liés à la fonction (agriculture, analyse de données, nouvelles technologies), dynamique, avec une expérience à l’international souhaitée.

Pour tout complément contactez : bertrand.vandoorne@yncrea.fr

Merci d’adresser CV + lettre de motivation à recrutement.hautsdefrance@yncrea.fr

Offre de thèse: Aide à la décision par fusion de signaux faibles et d’indicateurs appropriés pour la lutte intégrée en agriculture

Même si la thèse cible un étudiant « Master EEA » un AgroTIC motivé peut tenter sa chance…

Aide à la décision par fusion de signaux faibles et d’indicateurs appropriés pour la lutte intégrée en agriculture.

Type de financement :

Contrat Doctoral (ED 548) – Université de Toulon

Contacts :

  • Frédéric LAFONT (lafont@univ-tln.fr),
  • Nathalie PESSEL (pessel@univ-tln.fr),
  • Jean-François BALMAT (balmat@univ-tln.fr)

Sujet :

La prévention des maladies et attaques d’insectes nuisibles fait depuis toujours partie des préoccupations principales des agriculteurs. Depuis de nombreuses années, des travaux sur les stratégies de protection intégrée ont été réalisés par l’INRA (INRA-PIC Serre 2001/2004, ANR-ADD Ecoserre 2006/2009, INTERREG FIORBIO 2009/2012).
Le but est de proposer des approches systémiques pour optimiser la production (coût/croissance) tout en réduisant l’utilisation des pesticides.
L’objectif de la thèse sera de proposer un système d’aide à la décision qui permette à l’agriculteur de lutter efficacement contre les maladies et les parasites des cultures sous serres. De plus, le microclimat sera géré de façon à favoriser la protection des plantes tout en optimisant leur croissance.
Ce système innovant devra tenir compte:

  • des moyens classiques qui pourront être mis en oeuvre par l’agriculteur dans la lutte intégrée (auxiliaires biologiques et pratique des agriculteurs),
  • de l’environnement des cultures (climat, type de parasites et de maladies, sol),
  • de la connaissance des spécialistes des domaines (agriculteurs, agronomes,…),
  • des données (à définir) permettant d’obtenir les signaux faibles et indicateurs pertinents.

Dans un premier temps nous nous proposons d’étudier des approches hybrides combinant des classifieurs flous à des systèmes à base d’apprentissage de type réseaux de neurones. Pour interpréter la connaissance contenue dans les données, le système hybride sera couplé à un modèle probabiliste de type bayésien.
Un des verrous scientifique résidera dans la capacité de l’algorithme à prendre en compte les signaux faibles (signes avant-coureurs) à partir de la connaissance experte des agriculteurs. Enfin, sachant qu’un système à base de connaissances se complexifie en fonction du nombre d’informations à traiter, il sera nécessaire de proposer un algorithme capable de traiter un grand nombre de données d’entrée avec une architecture permettant de simplifier la conception du système d’aide à la décision. Pour répondre à ces différentes problématiques, nous proposerons une architecture modulaire et hiérarchique. Enfin, un indice de confiance fiable sera associé à l’information proposée à l’utilisateur final.

Les enjeux :

Amélioration de la production et diminution de l’utilisation des pesticides.

Les moyens :

Une serre instrumentée implantée à l’Université de Toulon.

Candidat – Profil recherché :

Le profil souhaité est celui d’un étudiant de Master dans le domaine de l’EEA. Des connaissances dans la conception de systèmes d’aide à la décision, les techniques floues et les réseaux de neurones seront appréciées.

Références :

M. Marquez-Vera, JC. Ramos-Fernandez, LF. Cerecero Natale, F. Lafont, JF. Balmat, Jorge Esparza-Villanueva, »Temperature control in a MISO greenhouse by inverting its fuzzy model » , Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 124, pp. 168-174, 2016.
JC. Ramos-Fernandez, M. Marquez-Vera, LF. Cerecero Natale, F. Lafont, JF. Balmat, « Modelado difuso Takagi-Sugeno para sintonizar un controlador por calefaccion en un invernadero », Research in Computing Science, Vol. 92, pp. 69-80, 2015.
Philomine R, Gasenan N., Tauro J M., « A Study of Applications of Fuzzy Logic in Various Domains of Agricultural Sciences », International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), 2015.
Lafont F., Balmat JF., Pessel N., Fliess M., « A model-free control strategy for an experimental greenhouse with an application to fault accomodation », Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 110, pp. 139-149 (2015), 2014.
Balmat JF., Lafont F., Maifret R., Pessel N., « A decision-making system to maritime risk assessment », Ocean Engineering, Vol. 38 (1), pp. 171-176, 2011.
Balmat JF., Lafont F., Pessel N., « Neural networks for system design to maritime risk assessment », IEEE, 4th International Conference on Intelligent Information Technology Application, 2010.
Ramos-Fernandez JC., Lopez-Morales V., Lafont F., Enea G., Duplaix J., « A Neurofuzzy Structure Modelling Evapotranspiration in a Greenhouse Crop » , Ingeniería Investigación y Tecnología., Vol. XI. Num.2. 2010, pp. 127-139, 2010.
Balmat JF., Lafont F., Maifret R., Pessel N., « Maritime RISk Assessment (MARISA), a fuzzy approach to define an individual ship risk factor », Ocean Engineering, Vol. 36(15-16),1278-1286, 2009.
Rossi V., Caffi T., Salinari F., « Helping farmers face the increasing complexity of decision-making for crop protection », Phytopathologia Mediterranea, 2012.
Lafont F., Balmat JF., « Optimized Fuzzy Control of a Greenhouse » , Fuzzy Sets and Systems, Vol. 128, pp. 47-59, 2002.
Roussel O., Cavelier A., MG Van der Werf H., « Adaptation and use of a fuzzy expert system to assess the environmental effect of pesticides applied to field crops. » Agriculture, ecosystems & environment 80.1 (2000): 143-158, 2000.

Le pâturage se connecte

Un article de l’agriculteur normand (à lire ici) nous dévoile qu’une clôture connectée est actuellement en test à la ferme expérimentale de La Blanche Maison.

Ne demandant pas beaucoup de technologie, cet outil permet surtout de rassurer les éleveurs quant au bon fonctionnement de leurs clôtures électriques et ainsi éviter que les animaux de s’échappent. Il signale également tout dysfonctionnement par SMS en communiquant via le réseau Sigfox.

Les drones en Afrique Sub-Saharienne

Un article du monde qui nous raconte comment Airinnov forme des entrepreneurs africains (Ouganda, Tanzanie, Bénin, Ghana et RDC) à l’usage des drones. Cette formation financée par le CTA, organisation internationale d’aide au développement financée par la Commission Européenne, a pour but de former des « ambassadeurs » des drones en Afrique.

Au delà de son coté anecdotique, ce témoignage illustre le développement de ce type de technologies dans les pays du sud et surtout le marché potentiel qu’y voient les sociétés de drones françaises et européennes :

http://www.lemonde.fr/afrique/article/2017/04/19/drones-agricoles-sept-ambassadeurs-africains-formes-a-paris_5113867_3212.html