Projet SACADEAU

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Projet SACADEAU
Système dAcquisition de Connaissances pour
lAide à la Décision sur la qualité de lEAU
Objectifs Construire un outil daide au conseil
sur un bassin versant

• Déterminer le degré de contamination des eaux à
  lexutoire dun bassin versant par les herbicides
  en fonction
• du climat de lannée
• de stratégies de désherbage
• de stratégies daménagement (bandes enherbée,
  haies-talus, ...)
• du paysage (topographie, situation des prairies,
  )
• du paysage cultivé (assolement,)
• dans le but de dégager des règles de conseil sur
  les pratiques agricoles et les aménagements

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Question 1  Quels cadres théoriques  

•  Quelles questions de recherche a priori ?
  Quelles compétences? 

• Modèle biophysique pour laide à la décision
• Notre expérience modèle de transfert
  quantitatif simulation dans un cadre de
  compréhension mais pas de décision (TNT)
• Un modèle de transfert pour daide à la décision
  Est-ce possible? Quelles contraintes sur le
  modèle? Comment lutiliser avec cet objectif?
• Avantages et inconvénients vis à vis des
  indicateurs ?

• Modèle décisionnel
• Notre expérience utilisation de règles de
  décision pour modéliser les
• itinéraires techniques grandes cultures
  (Déciblé, Moderato, control-diese)
• Est-ce applicable à ce nouveau contexte ?
  Changement déchelle de lexploitation au
  bassin versant ?

• Extraction de connaissances par apprentissage
  symbolique
• Expérience utilisation de PLI pour extraire des
  règles de reconnaissance
• darythmies cardiaques
• Est-ce possible dans ce cadre différent?
• On connaît peu le domaine
• Dimension spatio-temporelle (peu dexpériences
  PLI dans ce cadre)

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Question 2  Méthodologies, concepts,
connaissances élaborées pendant le projet

•  Quelles questions de recherche traitées pendant
  le projet ? 
• Modèle biophysique
• Bassin versant vu comme une agrégation de
  parcelles vis à vis du ruissellement
• Découpage de parcelles en zones homogènes selon
  leur contribution au flux ruisselé et selon leur
  connexion aux autres parcelles
• arbre de drainage pour agréger les transferts
  parcelles (voir publi)
• graphe de parcelles représentant la connectivité
  du BV

• Langage de scénario
• langage médiateur (de haut niveau) entre
  lutilisateur et le modèle biophysique
• 1 scénario un ensemble de simulations modèle
• Générateur de données modèle spatial, modèle
  climatique, modèle décisionnel
• Architecture du simulateur avec couplage des
  modèles générateurs avec le modèle
• biophysique

• Modèle de décision
• Distribution spatio-temporelle des pratiques par
  gestion de ressources limitées
• temps de travail, matériel agricole, etc.

• Partenaires
• retour sur les fondamentaux stratégies de
  désherbage (publi. vulgarisation)

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Question 3  Nouvelles questions de recherche à
traiter après le projet

• Modèle climatique
• Générateur de climat
• Au pas de temps variable journalier, horaire
• Type de climat  année pluvieuse avec averses
  fortes et espacées 

• Modèle spatial  bassin en U   bassin
  convexe 
• Générateur de MNT
• Générateur de répartition topologique des
  cultures sur un BV

• Apprentissage
• Intégration des outils statistiques de type
  analyse de données/fouille
• de données aux outils dapprentissage supervisée
  de type PLI
• faciliter lappréhension dun domaine peu connu
  rôle de débroussaillage
• Apprentissage à partir de données
  spatio-temporelles.

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Constat

• Un modèle pour laide au conseil (plutôt que des
  indicateurs)
• Oui, parce que
• Décisions fondées sur les mécanismes, les actes
  techniques en jeu, explications possibles
• Participation des acteurs qui peuvent utiliser le
  modèle en simulation (jouer des climats, des
  stratégies, des réglementations pour voir)
• Caractère dynamique des décisions (selon le
  climat de lannée)

• Mais cest lenvironnement qui permet den
  faire un outil de
• décision
• Modèle adapté (concepts adaptés à la gestion du
  terrain)
• Ex données parcelles arbre de drainage
• Langage de haut niveau pour poser le problème
  (scénario)
• Présentation pédagogique des sorties
• associé à différentes sources dinformations
  BDs, cartes,
• connaissances
• Généralisation des résultats obtenus

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Conclusion

• Peut-on espérer voir émerger des connaissances au
  niveau BV à partir de connaissances parcelles ?
• Oui
• si réflexion sur les modes dagrégation
• Si possibilité de tester plusieurs types de BV
• Oui
• si outil pour généraliser les résultats obtenus
  par le modèle
• Apprentissage symbolique ?

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fin
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Scénario description haut niveau dun ensemble
dexpérimentations
Scénario
ret
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Scénario
- contraintes quantitatives
ret
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Projet SACADEAUDeux étapes

• - Permettre au gestionnaire BV de tester des
  scénarios  haut niveau 
• . avec une présentation visualisée des
  résultats (cartes)
• . par simulation dun modèle qualitatif
• - Avoir une meilleure compréhension dun
  phénomène complexe
• . découvrir les variables explicatives les
  plus significatives
• . faire apparaître les relations entre ces
  variables
• . par létude des résultats de nombreuses
  simulations grâce à des techniques
  dapprentissage symbolique
• règles de  bonne pratique