Titre : Une démarche générique pour le développement d’outils d’analyse et de prédiction des dynamiques épidémiques à partir des données des réseaux d’épidémiosurveillance des cultures
Title : A GENERIC APPROACH FOR THE DEVELOPMENT OF TOOLS TO ANALYSIZE AND PREDICT EPIDEMIC DYNAMICS USING DATA FROM PLANT HEALTH MONITORING NETWORKS
Auteur(s) : S. VAN DE KERCKHOVE, F. BRUN (ACTA), M. CHEN (ACTA, INRA), M. RAYNAL, C. DEBORD (IFV), F. MAUPAS (ITB), I. ALEKSOVSKA (ACTA), D. MAKOWSKI (INRA)
Evénement : CIMA
Numéro : 12
Année : 2018
Numéro de page : 127
Nombre de pages : 12
Résumé : Depuis 2010, le Bulletin de Santé du Végétal publie chaque semaine une information sur l’évolution de l’état sanitaire des cultures (plan ECOPHYTO). Il s'appuie sur des réseaux d’observations de parcelles réparties sur le territoire français. Notre approche s’appuie sur l'utilisation de modèles linéaires généralisés à effets mixtes pour analyser et prédire l’état sanitaire. En rendant cette approche générique et opérationnelle, nous cherchons à mettre en œuvre notre méthode sur un maximum de maladies ou ravageurs de différentes cultures. Une démarche de criblage est proposée. Pour chaque maladie ou ravageur, différents modèles sont comparés et en fonction des performances d’analyse et de prédiction, la maladie ou le ravageur sera retenu(e) ou non pour la suite dans les outils opérationnels. Enfin, ces travaux permettent de proposer aux acteurs du BSV des outils opérationnels d’analyse et de prédiction des dynamiques épidémiques et de population basés sur des modèles statistiques dont la qualité de prédiction est mesurable. Pour en faire la démonstration, nous avons aussi construit une application web pour la vigne "Vine Health Watch" basé sur ces approches et développé lors du hackathon API-AGRO 2018.
Mots-clés : épidémiosurveillance, modélisation, Bulletin de Santé du Végétal, data science, modèle mixte
Abstract : Since 2010, the Plant Health Bulletin ("Bulletin de Santé du Végétal" in French) publishes weekly information on the evolution of the health status of crops (French ECOPHYTO plan). It relies on observation networks of parcels spread over the French territory. Our approach is based on the use of generalized linear models with mixted effects to analyze and to predict health status. By making this approach generic and operational, we seek to implement our method on a maximum of disease or pest of various crop. A screening process is proposed.For each disease or pest, different models are compared. Depending on the analysis and prediction performances, the pest or the disease will be retained or not for the operational tools. Finally, this work makes it possible to provide BSV actors operational tools for analyzing and predicting epidemic dynamics based on statistical models whose predictive quality is measurable. To demonstrate this, we also built a web application for "Vine Health Watch" based on these approaches and developed during the 2018 API-AGRO hackathon.
Keywords : epidemiological surveillance, modeling, Plant Health Bulletin, data science, mixed model
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