AgriCoolTools — Outils prédictifs de statistique et d’apprentissage automatique pour la transition vers une agriculture durable : modélisation dynamique et population hétérogène

Le projet Tools4Agri vise à développer de nouveaux outils numériques prédictifs pour améliorer les processus de sélection variétale en végétal et en animal afin d’accélérer la transition des systèmes agricoles. L’ambition est de proposer de nouvelles approches pour prédire des traits multivariés ou longitudinaux d’intérêt dans des populations hétérogènes à partir de variables explicatives de grande dimension, comme des marqueurs génétiques ou des phénotypes intermédiaires peu coûteux comme des spectres proche-infrarouge. Ces approches combineront des méthodes avancées de modélisation mécaniste, de statistique et de machine learning, tout en fournissant des garanties théoriques sur les prédictions. Le consortium interdisciplinaire est composé de chercheuses et chercheurs ayant de fortes expertises complémentaires en modélisation, en statistique et machine learning, ainsi qu’en biologie, physiologie, éco-physiologie et génétique quantitative animale et végétale. Les objectifs consistent à 1) développer des méthodes permettant de prendre en compte des informations biologiques telles que les structures de dépendance complexe entre les traits d'intérêt à prédire et entre les variables explicatives de grande dimension dans des modèles dynamiques à effets mixtes ; 2) proposer des approches prédictives pour des traits d'intérêt multivariés et pour un temps d'intérêt à partir de méthodes de sélection de variables dans des modèles à effets mixtes non linéaires et conjoints en fournissant des garanties théoriques pour les prédictions ; 3) améliorer la qualité de l’inférence et de la prédiction en hybridant des modèles mécanistes génératifs des traits d’intérêt et des approches de machine learning entrainées à partir de données synthétiques supplémentaires. On s’attachera pour chacun des objectifs aux garanties théoriques des méthodes et à leur faisabilité numérique. Les outils développés seront mis en œuvre pour analyser les jeux de données des partenaires du projet.