[Paroles de doctorants] Cyrille Ahmed Midingoyi : Représentation sémantique et modulaire des modèles de cultures à l’aide d’un métalangage déclaratif

Cyrille Ahmed Midingoyi porte un sujet de thèse cofinancée par #DigitAg.

 

 

Je m’appelle Cyrille Ahmed Midingoyi. Je suis doctorant au Laboratoire d’Ecophysiologie des Plantes sous stress Environnementaux (LEPSE) de l’INRA à Montpellier. Mon sujet vise à développer et à implémenter un langage déclaratif pour représenter de façon modulaire et sémantique les modèles de croissance des plantes.

 

Je suis ingénieur météo à l’Agence Nationale de la Météorologie du Bénin depuis 2009 où j’ai été affecté au service Agrométéorologie, puis Climatologie et enfin service Recherche sur le climat.

 

Après mon diplôme en météorologie, j’ai obtenu un master en informatique de gestion, puis un master en géoinformation et en 2017 un mastère spécialisé en Systèmes d’Informations localisées pour l’Aménagement des Territoires à AgroParisTech (mastère SILAT).

 

Cette thèse est non seulement pour moi une grande opportunité pour renforcer mes compétences et acquérir de nouvelles connaissances mais aussi une opportunité pour le service Recherche de l’Agence Météo du Bénin.

 

Représentation sémantique et modulaire des modèles de cultures à l’aide d’un métalangage déclaratif

  • Date de démarrage : janvier 2018
  • Université : MUSE Montpellier Université d’Excellence / Montpellier SupAgro
  • Ecole doctorale : GAIA , Montpellier
  • Discipline / Spécialité :  Informatique – Agronomie
  • Directeur de thèse : Pierre Martre (INRA LEPSE)
  • Encadrant(es)  : Pierre Martre (INRA LEPSE), Frédérick Garcia (INRA MIAT), Christophe Pradal (Inria UMR AGAP)
  • Financement : #DigitAg – INRA
  • #DigitAg : Thèse cofinancée – Axe 4

Mots-clés : métalangage déclaratif, modèles de croissance des plantes, sémantique, modulaire

Résumé :

Les modèles de simulation de la croissance des plantes sont souvent utilisés pour prédire et analyser la réponse des plantes à leur environnement. L’intercomparaison et l’amélioration de ces modèles restent difficiles à cause de leur structure monolithique et la diversité des langages de programmation des plateformes de modélisation. L’objectif de cette thèse est de développer un langage de haut niveau, permettant de décrire mathématiquement et d’annoter sémantiquement chaque modèle et son assemblage indépendamment des langages de programmation et des formalismes de chaque plateforme de modélisation. Les objectifs opérationnels concernent l’interopérabilité des outils de modélisation, ainsi que leurs liens avec les systèmes d’information de collecte de données. Une modularité des modèles au niveau des processus biologiques vise à permettre une meilleure intégration des connaissances en agronomie et en biologie végétale et à faciliter les liens avec les données. La thèse sera une contribution importante à l’initiative internationale sur l’échange de modèles en agriculture (AMEI).

 

Contact:  cyrille.midingoyi [AT] inra.fr​ – Tél : 0605627151

Réseaux : ResearchGateLinkedIn