Stage Intelligence Artificielle à l’INRAE
Stage Master 2 Agronomie + Intelligence Artificielle (IA) H/F à l’Université Paris Saclay (91)
Date limite de candidature : 29 février 2024
Un jeu sérieux (Serious game) qui intègre des approches d’IA pour favoriser le « travailler ensemble » des agriculteurs
Contexte et problématique
En France, les systèmes de culture et d’élevage se sont progressivement intensifiés et spécialisés. Cette spécialisation est aujourd’hui remise en cause pour ses impacts socio-économiques (perte d’autonomie des agriculteurs, sensibilité au marché, faible valeur ajoutée, …) et environnementaux (pollutions diffuses, perte de biodiversité, déconnection des cycles C et N…).
Diversifier les systèmes agricoles tant de polyculture que d’élevage favoriserait la transition agroécologique des territoires (Bonaudo et al., 2014). Cependant, cette dynamique de réintégration végétal-animal a plusieurs limites à l’échelle de l’exploitation (manque de moyens, de connaissances). Créer des complémentarités entre exploitations à l’échelle d’un territoire et développer des collectifs pluri métiers à cette échelle ouvre des perspectives pour résoudre ces difficultés et pour contribuer à l’autonomie des territoires (Martin et al., 2016).
Dans ce cadre, un jeu sérieux étudie les intérêts du pâturage ovin et bovin des intercultures en abordant différentes échelles (parcelle, animaux, filière et territoire) et différents acteurs (céréaliers, éleveurs, techniciens). Ce jeu nommé oviplaine, vise à lever les freins sociaux, techniques et économiques pour favoriser le développement des interactions cultures-élevages à l’échelle du territoire. C’est un jeu de plateau, développé par l’UMR SADAPT en 2020 dans le cadre du projet ADEME POSCIF (Paturage Ovin en Systèmes Céréaliers d’Ile de France). Le jeu représente sur un plateau les parcelles de céréaliers. Sur ces parcelles sont positionnés des jetons “ressources” représentant les ressources pâturables mises à disposition par les céréaliers. Un pion “troupeau” permet de déplacer le troupeau de parcelles en parcelles afin d’établir progressivement et collectivement un itinéraire pour le troupeau. Intégré dans ce jeu, des données agronomiques et zootechniques sont disponibles sous forme de tableurs excel, pour calculer combien de jours le troupeau séjourne sur une parcelle donnée. Au-delà de tracer l’itinéraire pour le troupeau, l’objectif est de créer des discussions entre éleveurs et céréaliers pour amorcer par la suite un partenariat.
Projet de M2
Nous proposons dans ce projet de partir de ce jeu et des données agronomiques et zootechniques qui y sont associées et de construire un modèle de calcul des différents itinéraires possibles pour le troupeau.
Le modèle construit effectuera ainsi des calculs pour établir l’ensemble des trajectoires potentielles pour le troupeau avec une recherche des trajectoires optimales calculées selon différentes méthodes à adapter, viabilité, optimisation. Afin d’évaluer l’optimalité des trajectoires, des indicateurs seront réfléchis avec nos partenaires agriculteurs d’Agrivaleur situés dans le Gers et en collaboration avec une stagiaire en M2 déjà recrutée. Celle-ci va travailler sur les adaptations à proposer pour améliorer la méthode de conception du jeu, dans le but de développer les interactions cultures-élevage à l’échelle du territoire.
L’objectif de ce travail est également de pouvoir évaluer avec les acteurs la pertinence de proposer des informations calculées sur des trajectoires définies comme optimales, ainsi que la pertinence des indicateurs choisis.
Démarche et missions :
- S’approprier la méthode créée (supports, calculateur, documents explicatifs, rapports de stage)
- Faire de la bibliographie sur jeu sérieux en agriculture et IA voire jeu sérieux et IA
- Construire des indicateurs et les valider avec plusieurs partenaires
- Construire l’algorithme du modèle avec validation
- Calculer les trajectoires et tester différentes méthodes permettant de sélectionner des trajectoires satisfaisant un ensemble de contraintes.
- Proposer et discuter des résultats avec les partenaires, validation et retour des acteurs
- Proposer une version finalisée et mettre en évidence la valeur ajoutée de cette version et les développements qui pourraient être généralisés
- Rapport
Conditions du stage
Pour mener à bien les missions, l’étudiant(e) aura à sa disposition l’intégralité des documents et fichiers liés à oviplaine, des chercheurs ressources dans l’équipe EKINOCS (Expert Knowledge, INteractive modellINg and learnINg for understandINg and decisiOn makINg in dINamic Complexe Systems) pour les conseils sur la formalisation des indicateurs, l’optimisation et les calculs de viabilité, des chercheurs ressources en agronomie.
Ce sera de plus un travail à réaliser en équipe avec la stagiaire travaillant sur oviplaine en stage M2 2024, un stagiaire M1 en cognition (probable mais non certain) ainsi qu’avec les agriculteurs de Agrivaleur. Des déplacements sont à prévoir pour rencontrer les acteurs.
Qualités requises
- Autonomie dans le travail et maturité
- Appétences pour la modélisation et savoir programmer
- Intérêt pour le sujet agronomique proposé
- Plaisir pour le travail en équipe pluridisciplinaire
Modalités de candidature
Référence de ce stage Agronomie et Intelligence artificielle : OE-201223-1
Date limite de candidature : 29 février 2024