• Titre du projet : « Méta-modélisation de modèles FSPMs pour l'étude des interactions plante-plante dans les associations colza-féverole : de la plante à la parcelle » ; AgroParisTech.
  • Post-doctorante : Meije Gawinowski.
  • Unité de rattachement : INRAE, UMR1402 - ECOSYS (Écologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes).
  • Co-encadrement :
    • Alexandra Jullien (AgroParisTech).
    • Pierre Barbillon (AgroParisTech).
  • Durée du projet : 2025 - 2027.

Résumé du projet :

Un levier majeur de la transition agroécologique est la diversification des peuplements cultivés, notamment avec les mélanges d’espèces, qui pourraient permettre de limiter le développement de maladies et diminuer l’utilisation d’intrants. Toutefois, les performances de ces mélanges sont très variables, car on connaît encore mal les interactions plante-plante qui façonnent le fonctionnement et la performance de ces couverts hétérogènes. Pour mieux comprendre ces interactions et la performance des mélanges, les modèles structure-fonction (FSPMs) sont des outils pertinents pour décortiquer ces interactions et explorer les différents processus impliqués. Néanmoins, ces modèles sont limités par leur temps de calcul important, restreignant ainsi l’utilisation de méthodes d’analyse, de sensibilité et de calibration, mais aussi la simulation d’un grand nombre de plantes pour étudier le comportement de ces mélanges à l’échelle de la parcelle. Ces limites peuvent être repoussées avec l’utilisation de méta-modèles, des approximations rapides de modèles complexes, avec des applications déjà fructueuses sur des FSPMs dans un cadre de calibration. L’utilisation de méta-modèles pour les FSPMs reste toutefois marginale, notamment en raison d’un manque de règles pratiques sur la création de ces méta-modèles en fonction du cadre et des objectifs de modélisation. L’objectif de ce postdoctorat est donc d’explorer différentes méthodes de méta-modélisation pour faciliter et démocratiser l’utilisation de ces méthodes, et ainsi lever un verrou important pour l’utilisation des modèles de plantes complexes que sont les FSPMs. Pour cela différentes stratégies seront comparées avec différentes méthodes (krigeage, deep learning), à différents niveaux (modules spécifiques ou modèle complet) pour différents objectifs (analyse de sensibilité, calibration, simulation à l’échelle de la parcelle) et appliquées au modèle d’association colza-féverole SIMBAL.