Dans les coulisses de la R&D : comment est construit un modèle agronomique ?
Les modèles sont les moteurs des outils d’aide à la décision (OAD). Mais savez-vous que leur élaboration requiert une multitude de compétences ? Petit aperçu en vidéo.
Construire un modèle agronomique est un processus en plusieurs étapes (figure 1). D’ailleurs, le terme « modèle » est un peu réducteur puisque, dans sa signification d’origine, un modèle est simplement une représentation simplifiée de la réalité par des relations mathématiques.
Figure 1 : Les étapes de création d’un modèle agronomique
L’élaboration d’un modèle agronomique nécessite de nombreuses données issues du champ ou du laboratoire – ainsi que des données météorologiques et des référentiels.
La fiabilité du modèle dépend notamment de la qualité de ces données. C’est pourquoi les modèles d’ARVALIS utilisent les données issues de ses propres expérimentations - données précises et abondantes. De plus, la façon dont elles ont été acquises, puis stockées, est bien connue.
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ARVALIS construit deux sortes de modèles : les modèles mécanistes et les modèles statistiques. Les premiers peuvent par exemple décrire les étapes de la vie d’un pathogène. Les seconds mettent en évidence des relations observées sur les données. Ils sont utilisés pour les OAD de protection contre la rouille brune et la rouille jaune, par exemple.
La sortie d’un modèle est inutilisable : il s’agit d’un immense tableur. Passer aux préconisations nécessite que les spécialistes d'ARVALIS fixent des règles de décisions.
L’institut technique n’édite plus d’OAD, mais peut fournir ses modèles à des éditeurs. L’intégration est complexe et c’est pourquoi ARVALIS accompagne l’éditeur tout au long du processus, allant jusqu’à valider les résultats de sortie.
Les nouvelles données acquises chaque année permettent de valider la pertinence des règles de décision, voire de les adapter si nécessaire.
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