[Paroles de doctorants] Gabriel Volte : Optimisation exacte interactive pour les services numériques à l’agriculture

Gabriel porte un sujet de thèse cofinancée par #DigitAg.

Optimisation exacte interactive pour les services numériques à l’agriculture

 

  • Date de démarrage : Octobre 2018
  • Université : Université de Montpellier
  • Ecole doctorale : I2S – Information Structures Systèmes
  • Discipline / Spécialité : Informatique
  • Directeur de thèse : Rodolphe Giroudeau, Université de Montpellier LIRMM et Olivier Naud, Irstea ITAP
  • Financement : #DigitAg – Université de Montpellier
  • #DigitAg : Thèse cofinancée – Axe 6Challenge 5

Mots-clés : Recherche Opérationnelle appliquée à l’agriculture, calcul décisionnel,  méthodes exactes, aide à la décision, services de gestion agricole

Résumé :

Le mouvement vers une agriculture précise et numérique, intensive en données, conduit à intégrer dans une même démarche d’aide à la décision des techniques d’optimisation qui soient à la fois efficaces, interactives, robustes, et adaptables. Nous proposons le développement d’une stratégie de calcul décisionnel pour la gestion de l’activité agricole combinant l’efficacité et la précision des méthodes d’optimisation basée sur la programmation linéaire en nombres entiers et les heuristiques, et la flexibilité et la modularité des méthodes de programmation par contraintes. Dans la perspective du développement de services décisionnels personnalisés pour l’agriculteur, nous faisons l’hypothèse de la disponibilité d’historiques de données et de la mise à jour quotidienne d’informations telles que météorologie, évolutions des cultures, traçabilité de production. Cette hypothèse permet l’étude de stratégies combinant des approches hors ligne (back office) d’exploration des meilleurs itinéraires de production répondant aux critères de l’exploitant, et des approches en ligne interactives (front office) permettant de contextualiser et adapter les solutions. Nous faisons également l’hypothèse de la collaboration de plates-formes distribuées dans le calcul décisionnel et mènerons des expériences numériques en ce sens en utilisant des données et services web disponibles. La méthodologie devra in fine intégrer une vision stochastique en lien avec les incertitudes de la production agricole. Une première caractérisation et évaluation des solutions proposées pour la période de décision courante peut-être réalisée sur la base de modèles tirés des historiques. Dans un second temps, il est envisagé de tirer parti des estimateurs de probabilités liés à la prévision météorologique pour offrir une interactivité orienté robustesse au décideur/utilisateur d’un OAD d’optimisation.

 

Contact:  gabriel.volte [AT] lirmm.fr – 04 67 41 85 85

Communications/Publications:

Publications dans des conférences internationales

  • Gabriel Volte, Eric Bourreau, Rodolphe Giroudeau, Olivier Naud (2019) Differential Harvest Problem, 20ème congrès annuel de la société Française de Recherche Opérationnelle et d’Aide à la Décision (ROADEF 2019)
  • Gabriel Volte, Eric Bourreau, Rodolphe Giroudeau, Olivier Naud (2019) Column generation approach for the Differential Harvest Problem a parametric study, 12th European Federation for Information Technology in Agriculture, Food and the Environment (EFITA), Rhodes island, Greece, 27-29 June, 2019.