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Le nouveau contexte de
la production agricole est caractérisé par un besoin d'évolution
rapide et la nécessité d'élargir les objectifs à
la prise en compte du respect de l'environnement et de la qualité.
Les dispositifs expérimentaux lourds et coûteux mis en place
par les instituts de recherche pour étudier l'effet des différents
facteurs sur la production s'appliquent alors difficilement, et l'expérimentation
virtuelle permise par la simulation de modèles biotechniques apparaît
comme une alternative intéressante à l'expérimentation
réelle.
Dans cette optique, l'approche
qui est suivie au sein de notre équipe
est caractérisée par trois points essentiels :
(i) la modélisation
des processus décisionnels considérés ;
(ii) la simulation de l'interaction
système décisionnel / système biophysique ;
(iii) la recherche de stratégies
satisfaisant les objectifs de production.
Cette approche particulière
de la simulation en production agricole, où les modèles biophysiques
ne constituent plus qu'une partie d'un modèle plus général,
nécessite encore d'être largement présentée
et expliquée, afin de bien faire reconnaître l'importance
du concept de stratégie comme modèle d'action en agronomie.
Mes travaux personnels sur ce thème sont essentiellement menés en collaboration avec des agronomes. A travers ces projets, l'objectif que je poursuis est la définition d'outils informatiques permettant d'aider les agronomes à concevoir des modes de conduite efficaces pour différents systèmes de production, comme les grandes cultures ou le pâturage. Pour cela, la méthodologie que je cherche à mettre en oeuvre consiste à appliquer les techniques d'optimisation de stratégie proposées en apprentissage par renforcement, et basées sur la simulation de l'interaction système décisionnel / système biophysique.
Pour certains de ces projets,
une implémentation des modèles biophysiques et décisionnels
préexistait, et j'ai pu directement intervenir sur le développement
d'outils d'optimisation de stratégies. Pour d'autres, un effort
important mais indispensable de modélisation a été
nécessaire avant de pouvoir aborder l'aspect génération
de stratégie.
La représentation à laquelle nous avons abouti met en évidence les notions de systèmes décisionnels, systèmes d'information, systèmes opérants qui sont directement reliées aux composants définissant les stratégies des acteurs, ici les éleveurs.
Depuis début 2000,
nous travaillons à concevoir des outils informatiques d'optimisation
de stratégies de conduite basés sur l'utilisation du simulateur
SÉPATOU.
Le logiciel XITEK a été
développé autour du simulateur DÉCIBLÉ pour
la conduite du blé d'hiver. La participation du CETIOM au projet
s'est traduite par le cofinancement de la thèse de Seydina Ndiaye,
et l'accueil au sein du laboratoire BIA Toulouse d'un ingénieur
d'étude en CDD afin d'écrire les spécifications devant
être vérifiées par des modèles biophysiques
et décisionnels décrivant la culture du colza.
Depuis 1998, une collaboration
régulière est entretenue entre l'unité BIA de Toulouse
et le laboratoire de sûreté de fonctionnement du CNES
Toulouse, sur le thème de la modélisation et de l'optimisation
de stratégie de maintenance.
L'application principale
concerne l'optimisation de la maintenance d'une constellation de satellites,
modélisée comme un processus décisionnel de Markov
de très grande taille. Deux familles de méthodes de résolution
sont considérées : l'optimisation stochastique et l'apprentissage
par renforcement. Ce travail est en partie mené dans le cadre
de la thèse de Laurent Péret,
débutée en septembre 2000.
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Last modified: Aug 19
2004