AGEE (2019-2020)

 

Atelier AGEE (2019-2020)

AGriculture, Environnent, Ecologie

Responsables

Correspondant ComDIR :

Thématiques

Intégration, stockage, gestion, analyse, visualisation, fusion de données et de sources, qualification des données, gouvernance des données

Données concernées

Capteurs, observatoires citoyens, crowdsourcing, simulation

Mots clés

Agriculture, environnent, écologie

Contexte scientifique

L’agriculture, l’écologie et l’environnement de manière générale sont aujourd’hui de gros producteurs de données, à partir de différentes sources :

  • Les capteurs physiques (sondes, satellites, GPS, etc.) fournissent des données spatio-temporelles respectant des protocoles d’acquisition bien définis. Ils sont utilisés pour des suivis à différents échelles, du continent jusqu’à la parcelle, la plante ou l’animal.
  • Les capteurs « humains » permettent de collecter des données d’observation, respectant un cadre défini, en sollicitant les citoyens dans le cadre d’observatoires participatifs ; ces plateformes représentent ainsi une importante source de données.

Les données mesurées sur le terrain sont souvent associées à des données de simulation pour pouvoir comparer les phénomènes observés à des modèles, et ainsi extrapoler des connaissances acquises et des données collectées sur un petit nombre d’expérimentations à une plus large gamme de conditions ou de scénarios, permettant d’anticiper les évolutions futures. Les jeux de données ainsi constitués sont de taille importante.

Les techniques et les méthodologies du Big Data et des sciences de données permettent aujourd’hui de pouvoir stocker, gérer et analyser ces données complexes et volumineuses. Elles ont déjà montré leurs atouts dans les champs de l’agriculture, de l’écologie et de l’environnement. Par exemple, des méthodes de d’apprentissage profond sont utilisées pour l’identification de maladies des cultures (agriculture), des méthodes de fouille de données spatio-temporelles sont exploitées pour étudier l’impact des pratiques agricoles sur la qualité de l’eau (environnement), des modèles hiérarchiques sont exploités pour la prédiction de la biodiversité (écologie), etc. Les techniques de gestion de données peuvent être utilisées pour stocker à grande échelle des données de capteurs de suivi d’équipements d’élevage, ou des données participatives de suivi de la biodiversité.

De plus, dans le contexte d’une recherche de plus en plus systémique, couplant les problématiques agricoles, écologiques, environnementales, pour répondre à des questionnements des citoyens, les données produites sont à la fois issues de diverses sources et à destination d’utilisateurs aux profils variés. La science des données est une opportunité et un défi important pour traiter des problématiques complexes.

L’action a pour objectif de partager et tester des méthodes, et permettra aussi aux participants de partager des jeux de données intéressants, données ouvertes, données issues de projets académiques, données d’observation et données participatives.

 

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