Définition, conception et évaluation d’un système d’information spatial pour le pastoralisme en zones périméditerranéennes françaises 

Bonjour, je m’appelle Urcel Kalenga Tshingomba, doctorant d’AgroParisTech à Montpellier. Je suis ingénieur agronome de formation (Université de Lubumbashi, RD Congo), et diplômé en Géomatique (AgroParisTech).

J’ai toujours été passionné par les aspects ayant traits à l’agriculture, en particulier par la production animale. Ma thèse porte sur le traitement des données hétérogènes. appliqué au pastoralisme méditerranéen. Je travaille sur la mise en place d’un système d’information pour offrir un service opérationnel aux éleveurs et techniciens pour leur prise de décision.

• Date de démarrage : décembre 2019
• Université : MUSE Montpellier Université d’Excellence / L'Institut Agro
• Ecole doctorale :  GAIA, Montpellier
• Discipline / Spécialité : Géomatique
• Directeur de thèse : Magali Jouven (L'Institut Agro, Selmet), Maguelonne Teisseire (Inrae, Tetis)
• Encadrant(es) : Lucile Sautot (AgroParisTech, Tetis)
• Financement : #DigitAg – AgroParisTech
• #DigitAg : Thèse cofinancée – Axes 4 & 5 , Challenge 4

Mots-clés: Pastoralisme, Données hétérogènes, Entrepôt de données

Résumé : Le pastoralisme est un mode d’élevage très répandu en régions périméditerranéennes françaises, cohérent avec les attentes sociétales et pourvoyeur de multiples services. Sa pérennité dépend notamment de sa capacité à valoriser efficacement et durablement les végétations de parcours. Le comportement alimentaire et spatial des troupeaux est un élément clé à prendre en compte pour ajuster la conduite du pâturage ; aujourd’hui, il peut être documenté et analysé à travers des outils numériques. L’application de l’élevage de précision au pastoralisme est contrainte par l’hétérogénéité des milieux et la diversité des systèmes agro-sylvo-pastoraux. Cependant, on dispose aujourd’hui d’une diversité de données pour documenter le fonctionnement de l’écosystème pastoral. L’intégration et la combinaison de données hétérogènes au sein d’un système d’information (SI) pourrait permettre de proposer une analyse approfondie du comportement des troupeaux sur parcours. Pour y parvenir, ce SI doit être prendre en charge l’hétérogénéité des données et fournir les fonctionnalités d’analyse en vue de produire des indicateurs d’aide à la conduite du pâturage sur parcours.

Le principal objectif de cette thèse était de proposer et tester des approches techniques et méthodologiques permettant de définir un SI qui répond à ces considérations. Pour atteindre cet objectif, nos travaux ont été réalisés en trois étapes : i) identification des besoins des éleveurs et traduction en caractéristiques techniques et fonctionnelles du SI ; ii) définition des critères de qualité des données spatiales : précision, échelle de représentation et sémantique, granularité temporelle ; iii) exploration de différentes approches d’analyse de données spatiales, et en particulier analyse de séquences fréquentes et extraction de motifs de points. A l’issue de cette thèse, nous retenons le lac de données Hadoop d’Apache comme SI pour ses nombreux avantages pour la gestion des données hétérogènes et l’intégration de modules d’analyse et de diffusion d’information adaptées au contexte. Nous proposons de gérer le stockage distribué et le traitement parallélisé via le système de fichiers HDFS (Hadoop Distributed File System). Les critères de qualité des données spatiales que nous retenons sont : i) 10m de résolution spatiale pour bien décrire l’hétérogénéité du milieu, ii) une précision suffisamment élevé des classes d’occupation des sols en vue de mieux caractériser les classes d’intérêt pastoral, et iii) une fréquence d’acquisition de 5 minutes pour les données de localisation des troupeaux afin de faciliter l’extraction de connaissances à différentes échelles temporelles (horaire, journalière, phase de pâturage). Les prétraitements effectués n’ont pas permis d’améliorer la précision d’identification des surfaces de pelouse, lande et bois pâturés par rapport à la base OSO ; nous suggérons plutôt de mobiliser des données complémentaires telles que le NDVI et l’OSAVI pour décrire l’état et la dynamique des végétations. Concernant les traces GPS des troupeaux, les méthodes d’analyse de motifs de points ont permis de produire des indicateurs d’étendue explorée, de dispersion et de densité de présence au sein du parc. Malheureusement, les conditions expérimentales et notamment la taille des parcs (environ 1ha), n’ont pas favorisé une variabilité des facteurs du milieu et ainsi n’ont pas permis de caractériser leur influence sur le comportement des troupeaux.

Cette thèse apporte une contribution opérationnelle et scientifique pour le pastoralisme en zones méditerranéennes et montagneuses françaises. La contribution opérationnelle concerne la définition et la conception d’un SI en adéquation avec les besoins des éleveurs pastoraux et les enjeux liés aux données hétérogènes, et pouvant accompagner la conduite du pâturage sur parcours. La contribution scientifique concerne la définition des méthodes d’analyse permettant de produire des indicateurs pouvant traduire l’utilisation spatiale et temporelle des milieux pastoraux variés par les troupeaux et de hiérarchiser l’influence des facteurs du milieu sur le comportement des troupeaux.

Composition du Jury :

François PINET, Directeur de recherche, INRAE                                                   Rapporteur

Gilles BRUNSCHWIG, Professeur, VetAgroSup                                                     Rapporteur

Elvira SALES-BAPTISTA, Professeure, Université d'Evora                                     Examinatrice

Carmen GERVET, Professeure, Université de Montpellier                                      Examinatrice

Eliel GONZALEZ-GARCIA, Chargé de recherche, INRAE                                        Examinateur

Pierre-Yves VION, ICPEF, AgroParisTech                                                              Invité