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Laboratoire/Entreprise : LIRMM, CNRS et Univ Montpellier
Durée : 6 mois
Contact : marianne.huchard@lirmm.fr
Date limite de publication : 2022-06-01

Contexte :
Le stage est financé par l’institut de convergence #Digitag (https://www.hdigitag.fr/fr/) et pourra être complété par un mois de CDD.

Sujet :
Pour un producteur agricole, implémenter les pratiques agroécologiques au sein de son exploitation lui impose de disposer d’un système d’aide à la décision (SAD) pour les identifier, ce SAD comportant une base de connaissances suffisamment étoffée et un système de navigation adapté à ses besoins. La base de connaissances Knomana, par exemple, rassemble plus de 46000 descriptions d’usage de plantes à effet pesticide et antibiotique en santé végétale, animale et humaine (Silvie et al. 2021). La plateforme de visualisation RCAviz (https://info-demo.lirmm.fr/rcaviz/) permet de naviguer dans ce type de base de connaissances. Basé sur l’Analyse de Concepts Relationnels (RCA), une méthode de classification de données relationnelles, RCAviz permet de naviguer dans des structures conceptuelles de type graphe et d’identifier facilement, par exemple, une plante locale susceptible de protéger une culture contre un bioagresseur invasif, ou des plantes en partie équivalentes pour un problème sanitaire donné.
Outre les structures conceptuelles, RCA propose de représenter les connaissances sous forme de règles d’implication, un formalisme qui, proche du langage naturel, est bien adapté aux utilisateurs du monde rural (e.g. « F_Meliaceae => no-food » : les plantes de la famillle Meliaceae ne sont pas consommées). Pour autant, identifier la règle la mieux appropriée dans un grand ensemble de règles est difficile.

L’objectif du stage est de développer un prototype logiciel de visualisation de connaissances, exprimées sous forme de règles d’implications produites par la librairie FCA4J (http://www.lirmm.fr/fca4j). Cette application présentera les règles en regard de mesures d’intérêt ou d’après une formulation symbolique donnée par l’utilisateur, e.g. les règles relatives à un certain ensemble de conditions, pour les exploiter facilement.

Profil du candidat :
Etudiant de Master 2 (informatique ou bioinformatique) avec un intérêt pour l’ingénierie des connaissances, l’analyse visuelle (visual analytics), et à trouver des solutions alternatives aux pesticides et antibiotiques de synthèse pour l’agriculture biologique.

Formation et compétences requises :
Compétences solides en programmation d’application web (notamment javascript) et connaissances en ingénierie des connaissances.

Adresse d’emploi :
LIRMM, Univ. Montpellier, CNRS
161 rue Ada
35095 Montpellier Cedex 5
France

Document attaché : 202112111817_SujetDigitag2022_diffusion.pdf