MAATOUK Rita

Type
Sujet
Optimisation multi-critère et estimation en présence d'aléa. Application à la sélection de variétés multi-performantes en végétal en présence de variabilité environnementale
Date de début
Date de fin
Encadrant(s)
Estelle Kuhn, Jean-Benoist Leger
Equipe(s)
Description/résumé
Dans le contexte actuel de changement climatique, l'agriculture est au cœur des préoccupations, à la fois comme l'une des causes de ce processus, mais aussi du fait des bouleversements majeurs qu'elle subira et auxquels elle devra s'adapter. L'une des notions clés qu'il est nécessaire de mieux comprendre et maîtriser pour appréhender ces questions est celle de l'interaction entre la plante et son environnement au sens large (conditions météorologiques, conditions de sol, conduite de culture par l'agriculteur). Les interactions entre plantes sont également importantes, en particulier en agro-écologie. Par ailleurs,  la plante peut être vue comme un système pouvant rendre des services multiples, par exemple comme plante de service dans des cultures en association ou pour réduire l'empreinte carbone d'une culture. Il est ainsi fondamental de pouvoir optimiser la sélection de variétés performantes sur plusieurs critères simultanément, en intégrant la variabilité environnementale qui constitue une source d'incertitude.
 
 
 
L'objectif de ce stage est de développer une méthodologie pour réaliser une optimisation multi-critères intégrant des composantes aléatoires décrivant l'environnement de la plante (climat, sol…), d'établir ses propriétés et de quantifier ses performances. Des critères d'intérêt classiques sont par exemple le rendement et la valeur économique. D'autres critères complémentaires  peuvent être par exemple l'empreinte carbone et des aspects liés à la morphologie de la plante dans un contexte de culture en mélange ou en association. Cette optimisation simultanée de plusieurs objectifs permettra de sélectionner des variétés à la fois rentables, éco-responsables et robustes dans un contexte de changement climatique.
Année de soutenance (pour les thèses ou les stages)
2023
Ecole/université (pour les thèses et les stages)
Université Paris Saclay Orsay
Niveau/diplĂ´me (pour les stages)
Master 1