# Petits jeux de données et prédiction en Intelligence Artificielle, vers une meilleure cohabitation: Application à la gestion durable de l'enherbement des systèmes agricoles à La Réunion

Frédérick Fabre Ferber, Jean Diatta, Jean-Christophe Soulié, Dominique Gay, Odalric-Ambrym Maillard, Thomas Le Bourgeois, Sandrine Auzoux

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## To cite this version:

Frédérick Fabre Ferber, Jean Diatta, Jean-Christophe Soulié, Dominique Gay, Odalric-Ambrym Maillard, et al.. Petits jeux de données et prédiction en Intelligence Artificielle, vers une meilleure cohabitation: Application à la gestion durable de l'enherbement des systèmes agricoles à La Réunion. Comité scientifique et technique du DPP CapTerre, Nov 2022, Saint-Leu de La Réunion, Réunion. hal-03971262

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Submitted on 3 Feb 2023

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# Petits jeux de données et prédiction en Intelligence Artificielle, vers une meilleure cohabitation : Application à la gestion durable de l'enherbement des systèmes agricoles à La Réunion

**Doctorant** : Frédérick Fabre Ferber<fnref n="1" />,<fnref n="2" />

**Directeur de thèse** : Jean Diatta<fnref n="1" />

**Co-Directeur de thèse** : Jean-Christophe Soulié<fnref n="2" />

**Encadrants** : D. Gay<fnref n="1" />, OA. Maillard<fnref n="3" />, T. Le Bourgeois<fnref n="4" />, S. Auzoux<fnref n="5" />

## Données agronomiques pour l'enherbement

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(i) Hétérogénéité des différentes études [1]

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(ii) Nécéssite une expertise pour récolter les données

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* Faible quantité de données

* Variables descriptives limitées

* Valeurs manquantes

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**Problématique**
Les données ne permettent pas d'obtenir une bonne performance de prédiction due à ces contraintes

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Pertes de rendements

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Adventices moins bien prédites [2]

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## Transformer les données pour obtenir une meilleure représentation et ainsi, mieux gérer la gestion de l'enherbement

## Transformation de données : Construction de variables

La qualité de la représentation dépend fortement des variables descriptives des données

Construire de nouvelles variables pertinentes peuvent augmenter les performances

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Nombreuses méthodes dans la littérature

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Méthodes évolutionnistes

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Apprentissage par renforcement

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Méthodes d'optimisation

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* La plupart de ces méthodes manipulent les variables d'origine mais pas l'espace des variables directement

* Pas toutes les méthodes ne donnent de garanties sur les variables construites

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Transformer l'espace des variables

## Kernels et transformation d'espace

Kernel

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* Outil puissant pour effectuer des calculs à grande dimension

* Permet de transformer efficacement des espaces

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Kernel 1

Données transformées

Kernel 2

Données d'origine sans bonne performance prédictive

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Ces transformations peuvent laisser apparaître des informations non présentes dans l'espace d'origine et ainsi augmenter les performances prédictives

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On trouve une grande variété de kernels qui peuvent être combinés entre eux

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Comment choisir le meilleur kernel étant donné le nombre de combinaisons possible ?

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Quelles mesures sont efficaces pour déterminer si un kernel est mieux qu'un autre quand on a peu de données ?

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Quels garanties statistiques peut-on avoir sur ces transformations ?

## Perspectives

Ces travaux de thèse permettront d'améliorer d'une part, la performance prédictive des algorithmes pour une meilleure gestion de l'enherbement des systèmes agricoles et d'autre part, pourront guider à la création de protocoles efficaces de collecte de données agronomiques pour améliorer leur qualité.

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cirad
LA RECHERCHE AGRONOMIQUE POUR LE DÉVELOPPEMENT

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UR | **UNIVERSITÉ DE LA RÉUNION**

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<footnote n="1">¹ Université de la Réunion, Laboratoire d'Informatique et de Mathématiques, Réunion.</footnote>

<footnote n="2">² CIRAD, UPR Recyclage et Risques, F-97743 Saint-Denis, Réunion, France.</footnote>

<footnote n="3">³ INRIA Lille - Nord Europe, SCOOL, France.</footnote>

<footnote n="4">⁴ CIRAD, UMR AMAP, F-34398 Montpellier, France.</footnote>

<footnote n="5">⁵ CIRAD, UPR AIDA, F-97743 Saint-Denis, Réunion, France.</footnote>

<footnote>[1] L. Hunt, J. White, and G. Hoogenboom. Agronomic data: advances in documentation and protocols for exchange and use. Agricultural Systems, 70(2-3):477-492, 2001.</footnote>

<footnote>[2] F. Fabre Ferber, T. Le Bourgeois, M. Schwartz, A. Ripoche, D. Gay, and S. Auzoux. Prédiction des adventices de la canne à sucre à la réunion: une approche par apprentissage supervisé multi-labels. In 22ème conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC), 2022</footnote>