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Les données peuvent être stockées ou circuler via un réseau informatique ou de télécommunication. La publicité ciblée, les réseaux sociaux ou le GPS sont des thématiques du quotidien relatives à l’utilisation des données. Moins connu, on les retrouve très largement dans la recherche appliquée à l’agriculture et particulièrement pour la modélisation agricole.
La modélisation agricole est la traduction en langage mathématique de la description de processus physiques, biologiques, chimiques, etc. issus des observations et des expérimentations scientifiques menées depuis le début du XXème siècle. L’objectif principal est de faire parler les plantes, c’est-à-dire de connaître leur état et leurs besoins, quelles que soient les conditions climatiques, pédologiques, génétiques ou les techniques culturales. Plusieurs utilités découlent alors : l’une à court terme et l’autre à long terme.
A court terme, les modèles permettent de prendre des décisions pour les travaux agricoles des jours à venir. En connaissant au mieux les besoins des cultures grâce aux modèles, les agriculteurs peuvent ainsi gagner du temps, rationnaliser les coûts, prendre les meilleures décisions et/ou améliorer leurs techniques agricoles afin d’accroitre la performance économique de l’exploitation tout en y intégrant les problématiques environnementales et d’utilisations des ressources. Il n’est pas ici question de substituer les réflexions et habitudes des agriculteurs mais plutôt de le conseiller dans ses décisions : on parle ainsi d’ « outils d’aide à la décision ».
A plus long terme, les modèles permettent, par exemples, d’étudier les effets du changement climatique (évolution des effets du gel ou des canicules sur le rendement d’ici la fin du siècle etc.) ou celles de la modification des pratiques culturales sur l’environnement (introduction des nouvelles variétés résistantes, stockage du carbone etc.). Ces finalités sont donc plus scientifiques et politiques.
Figure 1 – Le modèle Vintel de ITK est un outil qui permet de piloter les décisions pour les vignobles.
Il existe différents types de modèles de culture : les modèles issus du machine learning, les modèles empiriques et les modèles mécanistes sont les plus connus. Ces derniers sont (très largement) les plus répandus. C’est sur ce type de modèles que nous nous attarderons dans l’article. Les modèles mécanistes décrivent les différents mécanismes de croissance et de développement au niveau de la plante et du sol au sein de sous-modules ou sous-modèles échangeant des variables entre eux (par exemple, le sous-modèle de croissance des feuilles, le sous-modèle de la photosynthèse). Ils se distinguent des modèles empiriques ou issus du machine learning qui décrivent quant à eux l’évolution du système sans fournir d’explications sur le fonctionnement biologique ou physique.
Nous allons voir que les données sont essentielles à la construction, l’évaluation et l’amélioration continue des simulations de ces modèles mécanistes de culture. Mais qu’il y a encore de nombreuses difficultés à surmonter qui sont inhérentes à la complexité du vivant.
Les données expérimentales : vers la construction des modèles de culture
Les cultures sont des écosystèmes complexes, lieu de nombreux éléments en interaction (pédoclimat, composantes biologiques, interventions culturales). Il est difficile d’appréhender les conséquences de la variation de chaque élément. La modélisation représente un moyen d’intégrer à la fois les interactions entre l’environnement de la culture, les techniques agricoles (irrigation, fertilisation etc.) et le cycle de développement de chaque espèce.
Figure 2 – Exemple des facteurs à prendre en compte dans la modélisation agricole. Il concerne le compartiment « sol », « plante » et « air ». Ces compartiments et sous-compartiments sont en interaction : ils échangent matières et énergies. Il est difficile d’appréhender l’évolution du système sans la modélisation (image du site internet du projet KILIMO).
Les différentes définitions d’un modèle ont en commun l’idée de représentations simplifiées de la réalité utilisées pour répondre à une ou des question(s) sur le réel : « Un modèle peut se définir comme une représentation simplifiée et idéaliste de la réalité, construite sur la base d’un ensemble ordonné d’hypothèses relatives à un phénomène observable et mesurable, et ayant pour but de reproduire au mieux le comportement du système réel étudié, en fonction de la problématique posée et des objectifs des modélisateurs ». Selon la définition du National Research Council (1990), un modèle est une tentative systématique de traduire la compréhension conceptuelle d’un système réel (phénomène physique, biologique…) en des termes mathématiques.
Typiquement, les expérimentations scientifiques permettent d’obtenir des mesures afin d’obtenir des modèles mathématiques généralement simples, reliant généralement deux ou trois variables. Un modèle de simulation de culture résulte de l’intégration d’un ensemble de modèles mathématiques simples, qu’on appelle « formalismes » une fois intégrés dans le modèle, issus des expérimentations scientifiques menées depuis le début du XXème siècle. On retrouve par exemple la croissance des tiges dans différents environnements hydriques, la photosynthèse des feuilles pour plusieurs niveaux de températures, le nombre d’épis sur un plant de blé en fonction de la fertilisation etc.
Figure 3 – Exemple d’expérimentation en chambre de culture (conditions thermiques contrôlées) pour produire des données expérimentales afin de renseigner de nouvelles fonctions aux modèles de cultures. Chaque jours feuilles, tiges et photosynthèse sont mesurées pour chaque pots.
Vous l’avez compris, la construction d’un modèle de culture demande énormément de données issues de mesures expérimentales. L’acquisition de ces données est généralement très chronophage, coûteuse et peu organisée (peu d’uniformisation des formats, métadonnées inexistantes et confidentialité). En conséquence, les bases de données sont relativement peu nombreuses et peu fournies. De plus, chaque jeu de donnée est généralement spécifique à un environnement de croissance (sol * climat * variété * pratiques culturales) ce qui rend hasardeux l’extrapolation à d’autres environnement.
Au fil du XXème siècle et de l’évolution de l’accessibilité des données scientifiques, l’accumulation de ces petits jeux de données permet d’effectuer des méta-analyses : c’est-à-dire le regroupement en un seul jeu de données des données d’expérimentation différentes mais dont les conditions de culture sont proches. Cela permet d’augmenter la puissance statistique ou de compléter la gamme de variation d’une variable.
Les données d’entrées : une nécessité pour lancer les simulations
Ainsi construit, le modèle est exploité dans des simulations permettant de prévoir l’évolution de l’écosystème grâce aux données de sortie résultant des calculs. Mais avant cela, il faut renseigner les conditions depuis la récolte de l’année précédente jusqu’au jour actuel (en passant donc par le semis) : ce sont les données d’entrée. Plus ces données d’entrées seront de qualité et nombreuses, plus les données de sorties seront fiables. Cela nécessite donc un système de filtrages et de bornages avant de renseigner les données d’entrées au modèle.
Pour récupérer les données d’entrée, le modèle est connecté en permanence à des bases de données géo-spatialisées multidisciplinaires : modèles de prévisions météorologiques, bases de données référençant les types de sol, données d’indices de végétation issues de satellites etc. Ces bases de données étant riches, c’est en amont du modèle que le brassage des données est le plus conséquent. Ces données sont elles-mêmes issues d’algorithmes nécessitant leurs propres données d’entrées ! Par exemple, les modèles météorologiques fournissent des données aval qui sont elles-mêmes les données d’entrée du modèle de culture. Mais ces modèles météorologiques nécessitent également des données d’entrées ! Mesure des stations météorologiques, radar de précipitation, mesure par satellites etc.
Lorsque le modèle de culture ne peut pas être connecté à des bases de données adéquates (dans certains pays du tiers monde par exemple), ces données amont peuvent être renseignées par défaut (par exemple, un sol argilo-limoneux moyen s’il n’y a pas de bases de données renseignant la nature du sol) ou ajustées par l’utilisateur après mesures adéquates en champs afin d’améliorer la fiabilité des données de sortie (par exemple, régler à la main la teneur du sol en argile, limon, sable et/ou cailloux après des mesures en laboratoire et/ou visuelles).
Les données d’observations : vers des ajustements en cours de saison
En cours de saison culturale (i.e. entre le semis et la récolte), il est possible d’enrichir le modèle avec des données d’observations afin de vérifier que ses simulations ne sont pas déviantes par rapport aux observations : ce sont les ajustements ou recalibrages en cours de saison. Ces données ne sont pas obligatoires pour générer les données de sortie. Cependant, grâce à ces données d’observations, la modification des paramètres du modèle permettra aux simulations de s’approcher au mieux des observations. Ainsi, les données de sorties auront une fiabilité accrue.
Ces données d’observations en cours de saison peuvent être d’origines très variées. Par exemple, l’état de la culture peut être analysées grâce aux données satellitaires (surface de feuillage, phénologie etc.) ou plus ponctuellement par observations manuelles de terrain (nombre de feuilles, phénologie, composition en azote des feuilles etc.).
Figure 4 – L’observation de terrain est essentiel pour ajuster les modèles en cours de saison : phénologie, nombres de feuilles, compositions des feuilles etc.
Ces ajustements en cours de saison sont permis par la nature des modèles de culture. Ils sont généralement mécanistes. Ils se distinguent des modèles empiriques qui décrivent quant à eux l’évolution du système sans fournir d’explications sur le fonctionnement biologique ou physique. Les données de sortie sont, par conséquent, moins nombreuses. Les capacités d’ajustement des modèles empiriques sont également plus limitées.
Les données d’observations : vers des calibrations hors saison
Les données d’observations permettent également d’évaluer la précision et la robustesse du modèle. La précision du modèle est sa capacité à simuler des sorties qui seront proches des observations : par exemple, l’erreur moyenne du modèle est de 0,7 feuille, c’est-à-dire qu’il y a un écart moyen absolu de 0,7 feuille entre les observations et les simulations (d’une même date) sur les milliers de simulations lancées. Sa robustesse est sa capacité à avoir une bonne précision dans de nombreux environnements physiques différents (sol, climat, génétique etc.). Par exemple, si l’écart moyen absolu observation-simulation est de 0.2 feuille en climat tempéré et 2.3 en climat tropical, le modèle n’est pas robuste. Il n’est pas valide en climat tropical.
Grâce aux milliers de données récoltées à partir d’observations en cours de saison, il est possible d’évaluer le modèle en fin de saison, c’est-à-dire de calculer l’écart moyen entre les observations et les simulations pour chaque variable de sortie (nombre de feuilles, rendement, surface foliaire etc.). Cela revient donc à calculer sa précision. Si la précision d’une variable de sortie n’est pas satisfaisante, nous procédons à la calibration du modèle, c’est-à-dire que nous allons modifier les paramètres ou les équations du modèle pour que les simulations en sortie soient plus proches des observations.
Pour aller plus loin…
Apparue dans le champ de l’agronomie il y a environ 40 ans avec les travaux de Wit (1978) sur la photosynthèse et la respiration, la modélisation y occupe aujourd’hui une place conséquente. Profitant ainsi des possibilités ouvertes par le développement de l’informatique, elle est devenue l’outil incontournable qui permet de connaître, et de comprendre les mécanismes impliqués dans la production des cultures et d’en inventer de nouvelles techniques.
L’accès à la donnée devient de plus en plus facile (notamment avec des initiatives fédératrices comme API agro ou d’open-data). Ainsi, le nouvel enjeu n’est plus la donnée elle-même mais plutôt la capacité à y accéder, à l’interconnecter, à la traiter et surtout à la valoriser. Cependant, il y a encore énormément d’efforts à faire sur les données expérimentales, généralement récoltées manuellement et peu interopérables, mais qui sont essentielles à la construction des modèles. D’autres parts, ces données expérimentales, très coûteuses, font généralement varier un facteur à la fois (température ou humidité par exemple) sur des gammes restreintes de conditions de culture. Il y a encore de très grosses lacunes pour comprendre les interactions entre facteurs afin d’améliorer la modélisation en conditions extrêmes. Les données expérimentales restent un point noir concernant les données et les modèles agronomiques (voir première partie).
De plus, même s’il existe des moyens de fixer des valeurs par défaut, ces modèles mécanistes restent très gourmands en données d’entrée. L’accessibilité des variables d’entrée et la compréhension du modèle par l’utilisateur n’est pas toujours facile. Un modèle trop complexe qui nécessite un temps d’apprentissage long a moins de chance d’être utilisé. La facilité d’appropriation du modèle par un utilisateur n’ayant pas participé à sa conception est essentielle : un acteur utilise d’autant mieux un modèle qu’il en maitrise son contenu.
Serge Zaka est docteur en agrométéorologie, ingénieur chez ITK