Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –
Laboratoire/Entreprise : LIRMM/CIRAD
Durée : 6 mois
Contact : marianne.huchard@lirmm.fr
Date limite de publication : 2023-03-01
Contexte :
Le stage est réalisé dans le cadre de l’Institut de convergence # Digitag (https://www.hdigitag.fr/fr/).
Pour un producteur agricole, décider d’une pratique impose de considérer celles mises en place afin d’éviter de perturber l’équilibre du système. Il doit donc connaître la diversité des situations culturales. Par exemple, la littérature présente diverses solutions à base de plantes pour contrôler l’infestation d’une culture agricole par une population de bioagresseurs. Choisir une solution qui la repousserait peut la faire migrer vers une culture avoisinante peu attaquée. En comportant plus de 48000 descriptions d’utilisation de plantes à effet pesticide et antibiotique, la base Knomana [Silvie et al., 2021] peut permettre ce choix. Les plateformes logicielles RCAviz [Muller et al. 2022] et RCAvizIR permettent de naviguer dans cette base dont les connaissances ont été classées par l’Analyse de Concepts Relationnels. De façon à représenter fidèlement les données en plusieurs dimensions et faciliter leur interprétation par le producteur agricole, une solution consiste à les exprimer sous forme de règles d’implication multidimensionnelles, une méthode nouvelle issue de l’Analyse de Concepts Formels. Pour une relation ternaire connectant des bioagresseurs, des plantes qui les contrôlent et des cultures protégées, cette méthode permet par exemple d’énoncer les connaissances sous la forme « quand Bioag1 est contrôlé par plant1 sur culture1, alors Bioag1 est également contrôlé par plant2 sur culture1, et par plant3 sur culture2 ».
Sujet :
L’objectif du stage est de développer une approche et un prototype logiciel de visualisation de connaissances, exprimées sous forme de règles d’implication multidimensionnelles. Ces règles sont produites par un algorithme implémenté en Python. Nous développerons également une stratégie de présentation des règles à l’utilisateur incluant ses centres d’intérêt et d’après la sémantique du contenu des règles.
Profil du candidat :
Personne intéressée par 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 :
Etudiante ou étudiant de Master 2 (informatique ou bioinformatique) ayant des compétences solides en programmation et en analyse de données.
Adresse d’emploi :
LIRMM, 161, rue Ada, 34095 Montpellier Cedex 05
Document attaché : 202210200644_SujetStage2022_2023.pdf