Date : 2012
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
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Résumé / Abstract : L'objectif initial de ce travail de thèse est de valoriser les informations relatives au suivi temporel de la vigne, du raisin et de l'environnement de la plante et enregistrées dans des bases de données (BD) de traçabilité pour permettre la comparaison entre parcelles et millésimes, en vue de décisions par analogies.Les travaux réalisés durant cette thèse ont permis de proposer une méthode de transformation qui permet de représenter des ensembles de données asynchrones dans un espace commun afin de les comparer. Cette méthode s'appuie sur l'expertise du système de production. Dans ce travail de thèse, cette méthode a été appliquée à la comparaison de couples parcelle×millésime.L'expertise du système de production viticole permet, dans une première phase, de définir (i) la forme générale de la cinétique d'évolution de grandeurs de mesures évaluées sur la vigne, le raisin ou l'environnement de la plante et (ii) l'effet du climat sur la plante. Cette expertise est utilisée, dans une seconde phase, pour proposer des modèles paramétriques de l'évolution de chaque grandeur. Les données de suivi de chaque couple parcelle×millésime permettent d'ajuster les paramètres du modèle. Un vecteur de paramètres est défini par couple parcelle×millésime. Ce vecteur représente l'espace commun qui rend les couples parcelle×millésime comparables. Deux stratégies de comparaison sontalors possibles : (i) les comparaisons sont réalisées à partir des paramètres (méthode intensive), ou (ii) les comparaisons sont réalisées à partir de l'estimation de la valeur de la grandeur pour chaque couple parcelle×millésime et chaque unité de temps, commune à tous les couples (méthode extensive).Cette méthode a été appliquée à trois exemples différents.Dans une première application, les climats de différents millésimes intervenus sur différents cépages, entre la floraison et la véraison, ont été comparés entre eux après modélisation des grandeurs de mesure climatiques, à l'aide de modèles très simples.Dans une seconde puis une troisième application, la cinétique d'augmentation du pH et d'accumulation des sucres dans les baies de raisin pendant la maturation a été modélisée sous la forme d'une sigmoïde. Les comparaisons ont ensuite été réalisées en travaillant sur (i) la courbe représentative de chaque cinétique (pH), (ii) les paramètres du modèle (sucres) et (iii) une estimation journalière de la concentration en sucres dans les baies.Les bases de données utilisées dans ces applications proviennent de deux régions très différentes. Des données issues du suivi de la station expérimentale INRA Pech Rouge en Languedoc-Roussillon, dans le sud de la France, ont été utilisées pour l'application 1 et une partie de l'application 3. Des données de suivi de différents domaines de la Napa Valley en Californie ont servi pour l'application 2 et une partie de l'application 3.Le changement d'espace de représentation des données apporte une connaissance nouvelle pour décrire les individus et les phénomènes temporels de la vigne. Cette connaissance pourrait permettre de formaliser un raisonnement par analogies utilisant et valorisant l'expérience passée pour la gestion du millésime en cours.
Résumé / Abstract : The initial objective of this thesis is to enhance the in-time follow-up information of the vine, the grape and the environment of the plant stored in traceability databases (BD) traceability to allow comparison between plots and vintages, to a future analogy-based decision support.The work done during this thesis allowed to propose a transformation method for representing sets of asynchronous data in a common space for comparison. This method relies on the expertise of the production system. In this thesis, this method was applied to the comparison of pairs of plot×vintage.The expert knowledge of the vineyard production system allows, in a first phase, to define (i) the general shape of the kinetics of on the vine, the grapes or the plant environment measured grandeurs, and (ii) the effect of the climate on the plant.This expertise is used in a second phase, to propose parametrical models that represent each grandeur kinetic. Monitoring data of each pair plot×vintage are used to adjust the model parameters. A vector of parameters is defined for each pair plot×vintage. This vector represents the common space that makes pairs of plot×vintage comparable. Two comparison strategies are possible: (i) comparisons are made from the parameters (intensive method), or (ii) comparisons are made from the estimation of the value of the quantity for each pair plot×vintage and each time unit, common to all pairs (extensive method).This method was applied to three different examples.In a first application, the climate of different vintages occurred on different grape varieties, between flowering and veraison, were compared with each other after modeling of the measured climate grandeurs, with very simple models.In a second and a third application, the kinetics of the increase of pH and accumulation of sugars in grape berries during ripening was modeled using a sigmoid. Comparisons were then made by working on (i) the graph of each kinetic (pH), (ii) parameters (sugars) and (iii) an estimation of the daily sugar concentration in berries.The databases used in these applications come from two very different winegrowing regions. Data from the monitoring of the INRA Pech Rouge Experimental Station, in Languedoc-Roussillon in the south of France, were used for the application 1 and part of the application 3. Monitoring data from different estates of Napa Valley in California were used for the application 2 and part of the application 3.The change of space where data are represented constitutes a new knowledge that permit one to describe individuals and temporal phenomena of the vine. This knowledge could allow to formalize an analogy-based reasoning that uses and promotes past experience to manage the current vintage.