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Agrocampus Ouest, Angers 10 e édition 4 & 5 Décembre 2018

Communications

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Session thématique #02 : Changements technologiques liés au numérique

Animateur(s) : David ROUSSEAU (Université d'Angers), Yolaine Hily (Végépolys)

Le développement du numérique permet d’acquérir et échanger de plus en plus de données et de plus en plus rapidement. Lors de cette session, nous nous interrogerons sur la plus-value de ces remontées d’informations en temps réel tant lors des étapes de production agricole que pour la valorisation post-récolte des productions.
Lors de la 1re sous-session sont attendus des exemples de techniques ou d’intégration de solutions et de leurs impacts pour le producteur : capteurs et réseaux de capteurs, intégration de données de multiples sources, intelligence artificielle pour l'aide à la décision, systèmes robotisés…
Lors de la 2e sous-session, les interventions présenteront des exemples de mobilisation des technologies numériques pour la mise en marché des productions : traçabilité et big data, prévision de récolte, mise en relation avec les consommateurs… 

Mardi 4 décembre : 15h00-17h00

Thème : Plus-value du numérique pour la production

Exposé introductif

Potentiel du numérique et perspectives pour les filières végétales

Orateur(s) : David Rousseau - Université d'Angers et Yolaine Hily - Végépolys

La présentation des communications sera prochainement disponible.

Communications orales

Intégration de données de multiples sources et systèmes robotisés pour le désherbage de cultures maraichères

Orateur(s) : Étienne Belin - Université d'Angers

Illustration de la communication

Dans cette communication, nous considérons la problématique de détection d’adventices par l’intégration de données d’imagerie couleur ou LIDAR sur plateforme robotisée autonome naviguant dans les rangs de cultures maraîchères. Nous considérons ici deux situations avec des cultures denses ou des cultures avec inter-rangs libres. Des outils d’aide à la décision de type intelligence artificielle à base de réseaux de neurones profonds supervisés sont mis en œuvre pour assurer cette détection. Un effort particulier est porté sur la simulation de données de façon à limiter l’annotation de donnée par des experts ou des utilisateurs. Des performances de plus de 80% de bonnes détections d’adventice sur des lits de mâches sont obtenus avec un minimum d’annotation. Le dispositif robotisé et l’approche d’intelligence artificielle sont génériques ce qui permet d’envisager ce type d’approche à tout type de culture.

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Utilisation de multiples paramètres de fluorescence de chlorophylle pour construire une approche de classification hiérarchique Hierarchical clustering pour la discrimination de stress biotiques aboutissant à des phénotypes similaires visuellement 

Orateur(s) : Tristan Boureau - Université d'Angers

Lors de l’étude des interactions plantes-pathogènes, le phénotypage des stress biotiques est souvent limité par la difficulté de discriminer visuellement les phénotypes causés par des stress différents. En particulier, les souches pathogènes mutées dans des gènes de virulence peuvent dans certains cas ne produire aucun phénotype identifiable visuellement.

Récemment, l’imagerie de fluorescence de chlorophylle a été utilisée de manière croissante pour quantifier l’impact de divers pathogènes sur plantes. De nombreux paramètres de fluorescence de chlorophylle mesurés ou calculés, tels que FvFm et NPQ peuvent être utilisés pour le phénotypage des interactions plantes-pathogènes, et peuvent dans certains cas permettre des interprétations physiologiques. Cependant, malgré la diversité disponible, la plupart des études n’utilise qu’un nombre restreint de paramètres de fluorescence de chlorophylle. Cela peut ainsi résulter en une capacité limitée à discriminer des phénotypes visuellement similaires ou identiques, qui seraient pourtant causés par des stress différents.

Nous avons développé une approche basée sur la combinaison de multiples paramètres de fluorescence de chlorophylle. Cette méthode met en jeu une première étape de calcul de de distance de Bhattacharyya entre les histogrammes associés aux images de fluorescence de chlorophylle, puis une seconde étape de classification hiérarchique. La méthode développée permet de prendre en compte l’hétérogénéité inter-feuilles des phénotypes étudiés.

Le potentiel de cette la méthode a été évalué sur deux jeux de données indépendants. - Dans le premier jeu de données, nous avons comparé l’impact sur les tissus foliaires de Nicotiana benthamiana de l’inoculation de souches de Xanthomonas mutées pour des facteurs de virulence uniques (effecteurs de type 3). Parmi ces souches, certaines produisaient un phénotype visible. Ce premier jeu de données a été utilisé comme « vérité terrain » pour permettre le calibrage et la validation de la méthode construite.

- Dans le second jeu de données, nous avons comparé l’impact sur les tissus foliaires de Nicotiana benthamiana de l’expression transitoire d’effecteurs de type 3 uniques par agrotransformation. Les expressions transitoires des différents effecteurs sur feuille ne conduisaient à aucun phénotype visible à l’œil. L’utilisation de la méthode développée dans ce travail a permis une discrimination satisfaisante des tissus de Nicotiana benthamiana exprimant différents effecteurs de type 3.

Ainsi la méthode développée présente un intérêt pour la discrimination de tissus vétaux soumis à divers stress mais pour lesquels aucun phénotype n’est visible à l’œil.

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Simulations de données afin d’améliorer la segmentation automatique de la tavelure du pommier

Orateur(s) : Clément Douarre - Carbon Bee

 La tavelure du pommier est une maladie fongique affectant les arbres du genre Malus et se caractérisant par des lésions brunâtres sur les feuilles et les fruits. Au vu de la perte potentielle de production, la détection de cette maladie le plus tôt possible et de façon la plus automatisée possible est de grande importance pour les agriculteurs. C'est dans ce but que nous travaillons, avec l'entreprise Carbon Bee, à la détection automatique de tavelure sur des images de pommiers, par apprentissage automatique supervisé avec des réseaux de neurones profonds. Pour que l'apprentissage fonctionne, il est cependant nécessaire d'annoter une grande quantité de données, une tâche largement reconnue comme chronophage, fastidieuse et coûteuse. En conséquence, les bases annotées comprennent souvent peu de données. Nous avons travaillé sur la problématique de l'augmentation du jeu de données à partir du jeu de données initial. Il s'agit de générer des images annotées nouvelles, en se basant sur des informations et métriques tirées du jeu de données initial. Le but est de réduire la charge d'annotation de vraies données, en faisant apprendre les réseaux (en partie) sur les données synthétiques. Nous avons développé à ces fins deux simulateurs de données. Un simulateur « modèle » est basé sur une génération de scène de champs à partir de photos de feuilles de pommier isolées. Le deuxième est basé sur les Generative Adversarial Networks, des réseaux capables de générer des images synthétiques ressemblant, du point de vue d'un réseau de neurones, à des images réelles également fournies en entrée. Dans les deux cas de simulateur, les données sont générées avec leur vérité terrain, ce qui permet de les utiliser pour l'entraînement sans avoir à les ré-annoter. Nous montrons que ces données générées peuvent aider à l'apprentissage dans le cas de bases d'apprentissage de petite taille.

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S@M, un outil télématique d’Aide à la Décision

Orateur(s) : Léo Keraudren - ASTREDHOR - UMT Fiorimed

 L’acceptabilité environnementale des cultures horticoles est questionnée aujourd’hui notamment au regard de l’usage des pesticides. L’UMT FioriMed développe un outil d’aide à la décision nommé S@M, utile au suivi des cultures et à la connaissance des épidémies, étape indispensable à la prise de décision d’intervention. Pour répondre aux enjeux environnementaux et de santé, les partenaires de l’UMT FioriMed s’appuient à la fois sur un réseau expérimental et sur une méthode de travail centrée sur la co-conception de l’outil S@M : http://sam.sophia.inra.fr. Dans le cadre d’un projet ECOPHYTO DEPHY EXPE, l’outil S@M a permis de caractériser une combinaison de solutions techniques viables permettant de réduire significativement l’usage des pesticides en horticulture. Les travaux ont été conduits à la fois en station expérimentale et en exploitation sur trois systèmes : les plantes en pots, le gerbera fleurs coupées, le rosier fleurs coupées. A l’issue de six années de prototypage de l’OAD S@M divers modules sont aujourd’hui stabilisés et utilisés par les expérimentateurs et les conseillers en entreprise. Les essais sur les différents systèmes de culture ont permis de valider dans certaines conditions des combinaisons de leviers pour réduire l’usage des pesticides de plus de 50%.

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Mercredi 5 décembre : 8h30-10h30

Thème : Plus-value du numérique pour la valorisation et la mise en marché des productions

Communications orales

Prévimat : Prédiction de la maturation des baies de Cabernet franc à l’échelle parcellaire

Orateur(s) : Étienne Goulet - IFV InterLoire

Illustration de la communication

 Prévimat est une interface web issue de travaux de recherche menés par l’INRA de Grignon et d’Angers dans le cadre d’une thèse financée par InterLoire (Interprofession des Vins du Val de Loire) entre 2007 et 2010 en collaboration avec l’Institut Français de la Vigne et du Vin (IFV) et l’Ecole Supérieure d’Agriculture d’Angers (ESA) (UMT Vinitera). En 2010, un modèle prédictif de la maturation du raisin basé sur un réseau bayésien dynamique a vu le jour. Ce type de modèle statistique permet de représenter l’évolution de variables en fonction d’autres évènements déjà évalués. Il prédit dans notre cas l’évolution de la teneur en sucre, de l'acidité totale et des anthocyanes du cabernet franc en s’appuyant sur des données météo prédites, observées et des données physico-chimiques initiales (teneur en sucres, acidité totale et teneur en anthocyanes).
Après la validation de la performance du modèle durant 2 millésimes entre 2011 et 2013, les élus de l’Interprofession décident de financer la création d’une interface web permettant d’utiliser ce modèle. Depuis le 1 septembre 2016, Prévimat donne la possibilité aux vignerons ligériens d’anticiper la maturité des baies de cabernet franc à 7 et 14 jours et de comparer des cinétiques de maturation entre parcelles et entre millésimes. Cet outil les aide à acquérir une meilleure connaissance du comportement de leurs parcelles, à anticiper la planification de leurs vendanges et à réfléchir l’itinéraire de vinification en fonction des différences de comportement observées. La particularité de Prévimat est aussi d’être un outil de partage d’informations entre les utilisateurs participatifs.
Prévimat est accessible sur www.techniloire.com dans la rubrique « outils techniques ». En accès pro, des identifiants sont nécessaires pour son utilisation. Une fois connecté, l’utilisateur a par défaut le statut d’utilisateur consultatif. Il peut consulter les observations et prévisions des parcelles dites collectives (parcelles qui ont servi à construire le modèle). Dès lors qu’il crée une parcelle et saisit des données analytiques au moins une fois durant le millésime en cours, il passe du statut consultatif au statut participatif et peut alors consulter aussi les observations et prévisions des parcelles des autres utilisateurs. Dans tous les cas il pourra consulter les données observées et prédites des différentes stations météorologiques utilisées par le modèle.

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Génèse et intégration d’un nouvel outil d’aide à la décision dans le contrôle de la maturité du raisin

Orateur(s) : Amélie Rabot - Université de Bordeaux, Institut des Sciences de la vigne et du vin

Illustration de la communication

L’évaluation de la maturité des baies de raisin afin de définir la période de vendange et les process de vinification est un enjeu capital pour les viticulteurs. Aujourd’hui, ils disposent d’un panel de test variés (biochimiques, sensoriels) qui ne prennent en compte que la baie dans sa globalité ou la pellicule. En revanche, aucun ne reflète l’état de maturité du pépin alors qu’il peut être vecteur d’astringence et d’amertume, critères dépréciant le vin si la qualité des composés phénoliques qui le compose est mal évaluée. Le risque d’obtenir un moût moins qualitatif si le pépin n’est pas mûr est réel et imputable à la composante tannique extractible du seul pépin. Or à ce jour aucun outil de routine n’existe pour évaluer les caractéristiques de cette maturité conditionnant ce niveau d’extractibilité. Les résultats acquis ces dernières années ont permis d’aboutir au développement d’un outil fiable, simple à mettre en œuvre et peu couteux. En effet, l’essor du numérique combiné aux données scientifiques nous permet maintenant d’utiliser des images comme véritables outils d’analyse. Basés sur l’acquisition d’images de pépins à l’aide d’un scanner et corrélé à une database de composants phénoliques, l’outil d’aide à la décision (OAD) ScanPEP vise à apporter un outil supplémentaire aux viticulteurs et/ou vinificateurs dans leur démarche de recherche de la qualité de la vendange. Les études réalisées depuis 2014 nous permettent aujourd’hui de définir un indice complémentaire spécifique du pépin à l’interface de la qualité de la baie et d’une vinification de qualité afin de mieux orienter le choix de la date de vendange et les techniques de vinifications. La réduction des intrants impactant directement la qualité de la baie, ce nouvel outil fourni aux professionnels de la filière est désormais un moyen supplémentaire d’assurer la qualité et la traçabilité de leurs produits.

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Réalité virtuelle et vision par ordinateur au service de la végétalisation des espaces urbains

Orateur(s) : Salma Samiei - Université d'Angers

Dans cette communication, nous considérons la problématique de la revégétalisation des villes. C’est un enjeu écologique afin de permettre à l’écosystème urbain de ne pas être coupé des écosystèmes naturels non entièrement façonnés par l’homme. C’est aussi un enjeu esthétique et architectural si l’on considère que le système visuel humain s’est développé pendant des millions d’années dans un environnement très différent. Pour comprendre l’impact de la végétalisation de l’espace urbain d’un point de vue visuel nous mobilisons les outils de la vision par ordinateur. Ce domaine a produit notamment des connaissances sur les propriétés statistiques des images naturelles dans le domaine spectral, couleur ou encore à propos de la perception de la profondeur. Jusqu’ici seules des images 100% naturelles ou 100% bétonnées ont été étudiées dans la littérature. Nous explorons l’impact de la végétalisation de l’espace urbain sur les propriétés statistiques des images naturelles. Pour ce faire nous travaillons sur des banques d’images urbaines existantes ou des environnements virtuels avec différents niveaux de végétalisation.

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Évaluation objective et sensorielle de la valeur ornementale de rosiers

Orateur(s) : Gilles Galopin - Agrocampus Ouest

Illustration de la communication

Pour répondre aux attentes sociales, la filière horticole se doit d’être plus innovante. L’innovation se mesure par le nombre de produits nouveaux mis sur le marché chaque année. Ce produit intègre la plante et l’ensemble des composantes qui peuvent être perçues et acceptées par le consommateur. Pendant longtemps, nous avons confondu la création variétale et l’innovation horticole, ce qui fait qu’aujourd’hui, la palette végétale disponible est très importante mais les innovations produites restent faibles. De plus, les créations variétales, longues et couteuses, ont souvent été évaluées par les sélectionneurs et pas par les consommateurs, ce qui a réduit leur intérêt commercial. L’objectif du travail réalisé est de proposer une méthode plus objective, plus réactive et plus performante pour répondre aux attentes des consommateurs. De façon numérique, nous mesurons les corrélations entre les caractéristiques du produit et les perceptions des consommateurs avec des outils d’analyse architecturale et d’analyse sensorielle. Une automatisation du processus est possible par des outils d’acquisition et d’analyse d’images en rotation. La méthode a été mise au point et validée sur des rosiers buissons. Elle a permis d’identifier 1209 descripteurs architecturaux, 12 descripteurs sensoriels et 700 descripteurs morphométriques avec la validation de modèles prédictifs et performants. L’apport de la numérisation dans cette méthode permet d’ouvrir de nouvelles perspectives avec notamment une meilleure valorisation commerciale des taxons existants ou l’introduction de l’analyse sensorielle en amont des programmes de sélection comme pour le Lagerstroemia.

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Parcours d’achat du consommateur : vers l’omnicanal

Orateur(s) : Anna Pineau - Responsable Réseau des Adhérents & Croissance des entreprises, VEGEPOLYS

Illustration de la communication

Le comportement des clients qui évolue sans cesse. L’abondance des canaux médiatiques amplifiés par les outils numériques permettent de se renseigner, comparer et acheter à tout moment et partout : un magasin physique, une boutique e-commerce, une marketplace sur supports fixes ou mobiles… La diversité de l’offre commerciale se base désormais pas uniquement sur la gamme et l’offre produit, mais également sur la flexibilité du parcours d’achat et l’expérience offerte au client.
Comment se repérer dans cette diversité ? Quelle est le comportement et la préférence du consommateur ?
Face aux interrogations des acteurs des filières du végétal sur la manière de s'y adapter afin de mieux capter leur clientèle, VEGEPOLYS a engagé pour la première fois une étude permettant de connaître de manière représentative le comportement d'achat clients en matière de végétaux d'ornement. 

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