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Dernière mise à jour : Mai 2018

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SACADEAU : un système d’aide à la décision

SACADEAU : un système d’aide à la décision, pour améliorer la qualité de l’eau : le développement d’une collaboration avec l’IRISA/INRIA

Unité : UMR 1069 SAS INRA Agrocampus Ouest Rennes
 Département : Environnement Agronomie
 
 Axes(s) stratégique(s) : A CT4
 
 Mots-clés « thématique »
 Principal : modélisation
 Secondaires : qualité eau, pesticide
 Champ disciplinaire : hydrologie, hydrochimie, intelligence artificielle
 Mots-clés « type d’activité » : partenariat scientifique national, innovation
 
 Résumé 

Depuis 2003, des hydrologues de l’INRA de Rennes travaillent avec des chercheurs en intelligence artificielle de l’IRISA/INRIA à développer des modèles innovants pour identifier les raisons des pollutions agricoles de l’eau et recommander les actions les plus efficaces pour l’améliorer. Ces modèles utilisent des simulations numériques réalisées en très grand nombre pour « apprendre » les situations types conduisant à une pollution de l’eau.

 Contexte, enjeux, problématique

Les observations sont très limitées sur certaines pollutions de l’eau. Elles ne recouvrent pas toutes les configurations observables dans la nature, liées à la variabilité du climat, des lieux et dates d’applications des polluants. Le recours à la modélisation est donc indispensable. Elle permet d’imaginer des aménagements et des activités agricoles nouveaux et de prédire leurs effets. Or les modèles sont de plus en plus complexes et il devient difficile de les utiliser pour l’aide à la décision. Des approches nouvelles exploitant les simulations issues des modèles doivent être recherchées pour mieux répondre aux attentes des acteurs. C’est particulièrement le cas de la pollution des eaux par les pesticides qui a constitué notre application.

 Résultats

La première étape a été de construire un simulateur qui représente les contraintes et les logiques de travail de l’agriculteur et établit à quelle date, où et comment sont appliqués les herbicides. Il a été élaboré en partenariat avec les conseillers agricoles locaux. Ce simulateur représente aussi les processus de ruissellement, de dégradation et de transfert et établit quelle fraction des herbicides appliqués arrive au cours d’eau. Une innovation de ce simulateur est de représenter le bassin versant sous une forme infographique décrivant les trajets de l’eau de ruissellement sous forme de motifs spatiaux qui sont archivés pour être analysés.La seconde étape a été de produire un très grand nombre de simulations combinant des situations climatiques et techniques variées. Ces simulations produisent des « exemples » qui sont analysés par des méthodes d’apprentissage symbolique, basées sur des variables ayant sens pour les acteurs. Des règles décrivant les motifs spatiaux impliqués dans un fort ou un faible transfert des pesticides sont identifiées. Un logiciel de visualisation permet d’interroger en tout point du cours d’eau, le taux de transfert, les règles l’expliquant, et les mesures les plus faciles à mettre en œuvre.Appliqué au cas du désherbage du mais, le modèle montre l’importance de la localisation et des quantités de désherbants appliquées, plus que de leur date d’application, dans les taux de transfert simulés.

 Perspectives/impact à terme

Nous transférons actuellement cette approche à la problématique des nitrates pour lesquels les temps de réponses sont plus longs, les cycles biogéochimiques plus complexes. Plus généralement, ce travail ouvre la voie à une nouvelle génération de modèles agro-environnementaux, utilisant les modèles classiques comme des simulateurs, leur soumettant les questions des acteurs et attendant d’eux des réponses formulées d’une manière qu’il leur soit utile à pour prendre leurs décisions.Collaborations : INRA UMR SAS Rennes / IRISA-INRIA-Université de Rennes 1 / INRA BIA Toulouse.
 3- Cordier et al. In: Qualité de l'eau en milieu rural. Savoirs et pratiques dans les bassins versants. Merot, Ph.(Eds), Aquae, 219-225.
 4- Cordier et al. In: Concevoir et construire la décision. Démarches en agriculture agroalimentaire et espace rural Elisabeth de Turckheim, Bernard Hubert, Antoine Messéan (Eds), Aquae, 41-56
 5- Gascuel-Odoux, Aurousseau et al., 2009 Environ Mod. & Software, 24, 1433-1446.
 6- Salmon-Monviola, Gascuel-Odoux et al., Soumis. Agriculture, Ecosystems and Environment
 7- Trepos, Cordier et al. Soumis. Environmental Modelling & Software
 8- Trepos, Cordier et al. 2005. ECML Proceedings, 425-436
 Contact : Chantal GASCUEL, UMR 1069 Sol Agro hydrosystème Spatialisation, 65 Route de Saint Brieuc, CS 84215, 35042 Rennes Cedex.