# Interface de visualisation de l'évolution du confort thermique des vaches laitières sous changement climatique

Thomas Demarty

► To cite this version:

Thomas Demarty. Interface de visualisation de l'évolution du confort thermique des vaches laitières sous changement climatique. Interface homme-machine [cs.HC]. 2021. hal-03470254

HAL Id: hal-03470254

https://hal.inrae.fr/hal-03470254

Submitted on 8 Dec 2021

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# Interface de visualisation de l'évolution du confort thermique des vaches laitières sous changement climatique

Thomas Demarty

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Thomas Demarty. Interface de visualisation de l'évolution du confort thermique des vaches laitières sous changement climatique. Interface homme-machine [cs.HC]. 2021. hal-03470254

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INSA

INSTITUT NATIONAL
DES SCIENCES
APPLIQUÉES
RENNES

DEMARTY Thomas

1ère année – Groupe B

RAPPORT DE STAGE

1ère ANNEE – STPI

Interface de visualisation de l'évolution du confort thermique des vaches laitières sous changement climatique.

Stage du 21/06 au 03/09/2021

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Responsable du stage: Anne-Isabelle GRAUX

UMR Pegase
16, le clos
35590 Saint-Gilles
<figure><img src="image_3.png" /></figure>
Remerciements

Tout d'abord, je souhaite remercier l'ensemble des membres de l'équipe SYSLAIT pour leur
accueil au sein de leur équipe pendant l'ensemble de la durée de mon stage.

Je souhaite remercier plus particulièrement Anne-Isabelle Graux pour l'ensemble de sa con-
fiance accordée sur le projet et sa supervision, ainsi que Rémy Delagarde pour avoir bien voulu
m'accorder du temps afin de réaliser l'interview. Il m'a permis dans un même temps de compren-
dre et de m'éclairer sur l'articulation de l'ensemble des composantes d'un projet de recherche.
Enfin, je souhaite remercier Philippe Faverdin pour le temps qu'il a su m'accorder afin de relire
mon mémoire de stage.
# Sommaire

<table><tr><td>1 Introduction</td><td>1</td></tr><tr><td>2 Rapport</td><td>2</td></tr><tr><td>2.1 Présentation du centre de recherche</td><td>2</td></tr><tr><td>2.1.1 Présentation de L'INRAE</td><td>2</td></tr><tr><td>2.1.2 L'UMR PEGASE et l'équipe Syslait</td><td>4</td></tr><tr><td>2.2 Évocation de la mission</td><td>5</td></tr><tr><td>2.2.1 Objectifs et cahier des charges</td><td>5</td></tr><tr><td>2.2.2 Les données utilisées</td><td>7</td></tr><tr><td>2.2.3 Calculs et génération de cartes</td><td>9</td></tr><tr><td>2.2.4 Génération des cartes</td><td>11</td></tr><tr><td>2.2.5 Développement de l'interface</td><td>12</td></tr><tr><td>2.2.6 Organisation générale du travail et développement personnel</td><td>13</td></tr><tr><td>2.3 Interview</td><td>14</td></tr><tr><td>3 Conclusion</td><td>16</td></tr><tr><td>3.1 Rapport d'étonnement</td><td>16</td></tr><tr><td>3.1.1 Résolution des difficultés rencontrées</td><td>16</td></tr><tr><td>3.1.2 Responsabilités et compétences acquises</td><td>16</td></tr><tr><td>3.1.3 Perspectives</td><td>17</td></tr><tr><td>3.2 Lien avec mon projet Professionnel</td><td>17</td></tr><tr><td>4 Glossaire</td><td>19</td></tr><tr><td>5 Bibliographie</td><td>20</td></tr><tr><td>Appendix</td><td>21</td></tr><tr><td>6 Annexes</td><td>23</td></tr><tr><td>6.1 Table des Annexes</td><td>23</td></tr></table>
# 1 Introduction

La société actuelle fait aujourd'hui face à un défi majeur : celui du changement climatique qui bouleverse nos sociétés dans de nombreux domaines, parmi lesquels celui de l'agriculture et de l'élevage. L'élevage laitier, auquel nous nous intéressons ici, incriminé pour sa contribution au changement climatique, est également déjà fortement impacté. Les ruminants sont impactés directement par l'élévation globale des températures qui affecte leur physiologie. Afin de garantir leur bien-être, leur reproduction et leur production de lait, il est nécessaire de pouvoir quantifier leur confort thermique. Pour analyser les évolutions du climat, il est habituel d'utiliser des indicateurs agro-météorologiques. Parmi eux, l'indice température humidité ou *Temperature Humidity Index (THI)* en anglais est l'indicateur le plus commun et le plus utilisé pour quantifier l'impact du stress thermique sur les réponses physiologiques (ingestion, production laitière, reproduction) des bovins. Plusieurs calculs de cet indicateur ont été proposés dans la littérature (Dikmen et Hansen, 2009). Le confort thermique des animaux peut être évalué à l'aide de classes de valeurs de THI associées chacune à la réponse physiologique de l'animal au stress. On distingue ainsi les classes: « normal » (pas d'hyperthermie, la température est régulée), « alert » (début d'hyperthermie), « danger » (forte hyperthermie avec forte baisse d'ingestion et de production, risque pour la reproduction) et « emergency » (hyperthermie non contrôlable sans adaptation spécifique pour réguler la température des animaux).

Pour tenir compte de la gamme des futurs possibles, il est nécessaire de considérer de larges ensembles de simulations du climat. Modéliser le climat futur implique en effet de faire des hypothèses sur l'évolution des émissions de gaz à effet de serre (GES) par les activités humaines. Les climatologues utilisent plusieurs scénarios d'émissions de GES, chacun d'entre eux correspondant à une représentation plausible du comportement à venir des sociétés humaines. Dans le cadre du cinquième rapport du Groupe d'experts Intergouvernemental sur l'Évolution du Climat (GIEC), quatre scénarios baptisés RCP pour *Representative Concentration Pathways* (ou Profils représentatifs d'évolution de concentration) ont été sélectionnés, parmi lesquels les RCP2.6 et RCP8.5 correspondent à des scénarios extrêmes, et le scénarios RCP4.5 à un scénario intermédiaire. Plus précisément, le RCP2.6 décrit un monde vertueux, très sobre en émissions de GES, dans lequel le réchauffement global reste inférieur à 2 °C par rapport aux températures pré-industrielles. Le RCP8.5 décrit quant à lui un futur excluant toute politique de régulation du climat, menant à environ 5 °C de réchauffement global d'ici la fin du siècle. Le scénarios RCP4.5 décrit une voie intermédiaire, dans laquelle les émissions continuent de croître pendant quelques décennies, se stabilisent avant la fin du XXIe siècle, puis décroissent à un rythme plus modéré que dans le RCP2.6. Ces scénarios d'émission sont utilisés en entrée de modèles climatiques globaux (*Global Climate Models*, GCM) dont l'objectif est de simuler l'évolution du climat à l'échelle mondiale. La résolution des modèles globaux, de l'ordre de 150 à 200 km, est insuffisante pour représenter correctement les phénomènes météorologiques locaux, ainsi que certains évènements extrêmes. Plusieurs méthodes existent pour descendre à une échelle plus fine, parmi lesquelles l'utilisation de modèles de climat régionaux (*Regional Climate Models*, RCM) qui représentent le système climatique plus finement sur une sous-partie du globe.

L'objectif de ce stage est de développer une interface de visualisation, à l'échelle de la France, de cartes montrant l'évolution du confort thermique des vaches laitières sous changement climatique. Ce type de carte doit permettre en particulier aux décideurs d'évaluer le niveau de risque auxquels les animaux vont être exposés et suivant la fréquence et la sévérité des épisodes de stress, de décider des adaptations (conduite d'élevage, alimentation) ou des investissements nécessaires (équipements de brumisation, ventilation, hauteur de toiture...) pour réduire les impacts sur le bien-être animal et la production.
# 2 Rapport

## 2.1 Présentation du centre de recherche

### 2.1.1 Présentation de L'INRAE

L'INRAE, né au premier janvier 2020 de la fusion entre l'INRA (Institut National de la Recherche Agronomique) et l'IRSTEA (Institut National de Recherche en Sciences et Technologies pour l'Environnement et l'Agriculture), est un organisme français de recherche en agronomie. Cet organisme est un Établissement Public à caractère Scientifique et Technologique (EPST) et il se trouve sous la double tutelle du ministère chargé de la Recherche, de l'Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Innovation, et du ministère chargé de l'Agriculture et de l'Alimentation. Présidé par Philippe Mauguin, c'est le premier organisme de recherche spécialisé sur la vie, l'humain et la terre. L'INRAE mène des recherches dans le but de promouvoir une alimentation saine et de qualité, une agriculture durable, et un environnement préservé et valorisé. Il compte 18 centres de recherche (Figure 1) à travers toute la France, présidés chacun par un président de centre. Dans ce rapport, il sera question du centre Bretagne-Normandie, dans lequel j'ai effectué mon stage.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 1: Répartition sur le territoire français des centres de recherche de l'INRAE</figcaption></figure>

L'INRAE cherche à répondre aux enjeux scientifiques et aux enjeux globaux de l'alimentation et de l'environnement (changement climatique, épuisement des ressources fossiles et équilibre de la gestion des terres) auxquels doivent faire face l'agriculture et l'agronomie. Plus généralement, l'INRAE a pour missions de :

* Produire, publier et diffuser les connaissances scientifiques résultant de ses travaux de recherche et d'expertise

* Organiser, en l'absence de dispositions ou clauses contraires, l'accès libre aux données scientifiques et aux publications
* Concourir à l'élaboration de la politique et de la stratégie nationale et européenne de recherche

* Apporter son concours à l'enseignement supérieur et à la formation à la recherche et par la recherche dans ses domaines de compétence

* Établir et mettre en œuvre des partenariats avec les établissements d'enseignement supérieur et de recherche

* Contribuer, par la valorisation de ses compétences, de ses savoir-faire et des résultats de la recherche, à la conception d'innovations technologiques et sociales

* Contribuer au développement de la capacité d'expertise scientifique et technologique, conduire des expertises et contribuer aux activités de normalisation, en appui aux politiques publiques, aux fondations et associations reconnues d'utilité publique, pour répondre aux enjeux du développement durable

* Participer aux débats qui portent sur la place de la science et de la technologie dans la société

Pour répondre à la diversité des enjeux qu'on lui adresse, l'institut se compose de 14 départements scientifiques, dirigé chacun par un « chef de département », dont le personnel est réparti dans plusieurs centres de recherche. L'INRAE est également très ouvert à l'international, et participe notamment à des projets de recherche européens. Plus de 50% de ses publications impliquent des collaborations avec d'autres pays. L'institut a développé une méthodologie d'expertise collective scientifique qui s'exerce sur des enjeux nationaux et internationaux.

La capacité d'expertise de l'institut est aussi mobilisée auprès d'institutions multilatérales comme la FAO, la Banque mondiale ou dans le cadre de dispositifs inter-gouvernementaux tels que le GIEC. La contribution de l'institut à l'agenda international est renforcée par des conférences scientifiques et des ateliers parallèles aux négociations sur la sécurité alimentaire et le climat. Dans le domaine de l'eau et des risques naturels, l'INRAE est un acteur de l'expertise internationale reconnue, avec des responsabilités exercées au sein de la Commission Internationale des Grands Barrages (CIGB), de l'European Geosciences Union (EGU), ou du Comité International des Géosynthétiques. En termes de chiffres, l'INRAE entretient divers partenariats scientifiques avec des établissements d'enseignement supérieur et de recherche, avec plus de 120 unités mixtes de recherche (UMR). Par ailleurs, comme en témoignent les plus de 450 contrats partenaires, l'INRAE entretient des liens privilégiés avec de nombreuses entreprises.

Enfin, l'INRAE, c'est aussi (en 2018) 8 413 agents titulaires et 3 110 agents contractuels, 5721 publications de rang A, 30,9 M€ de recettes dont 9,1 M€ de redevance, 5 instituts Carnot, un budget d'un milliard d'euros et 10 000 hectares d'expérimentation. Ce stage a été effectué au sein de l'unité mixte de recherche PEGASE (pour Physiologie, Environnement, et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage) et plus précisément de l'équipe Syslait (pour Systèmes laitiers) que je décris plus en détail dans la partie qui suit.
2.1.2 L'UMR PEGASE et l'équipe Syslait

L'UMR PEGASE existe depuis le 1er janvier 2012. Son objectif est de comprendre et de prédire la manière dont les animaux et les systèmes de production animale peuvent s'adapter à un contexte en mutation pour améliorer la durabilité et la compétitivité de l'élevage. Le potentiel génétique, la physiologie, l'efficacité alimentaire et les capacités d'adaptation des animaux sont étudiés sur cinq espèces (porcs, bovins, caprins, poulets et canards). Sa mission est de mener des recherches et de proposer des programmes d'enseignement qui traitent de ces questions majeures pour les productions animales.

Cette UMR contient 7 équipes de recherche, un service d'appui et une installation expéri-
mentale. Elle est dirigée par Florence Gondret, assistée par deux directeurs d'unité adjoints,
Vanessa Lollivier et Ludovic Brossard. Elle est rattachée au centre INRAE Bretagne-Normandie,
et est implantée sur trois sites distincts (Saint-Gilles, Rennes Agrocampus Ouest, Le Rheu -
Méjusseaume). Elle dépend des deux départements de recherche INRAE : les départements «
Physiologie Animale et Systèmes d'Élevage » (Phase) et « Génétique Animale » (GA), ainsi que
du département d'enseignement et de recherche Agrocampus Ouest « Productions Animales,
Agroalimentaire, Nutrition » (P3AN).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 2: Organisation de l'Unité Mixte de Recherche Pégase</figcaption></figure>

Au cours de ce stage, j'ai été accueilli au sein de l'équipe Syslait (pour « Systèmes laitiers »).
L'objectif scientifique principal de cette équipe de recherche est de produire des connaissances
et de développer des innovations et des outils d'aide à la décision pour augmenter l'efficience et
la résilience des systèmes laitiers aux échelles de l'animal, du troupeau et du système tout en
améliorant leur durabilité. Le défi pour l'équipe Syslait est donc de fournir de nouvelles approches
et / ou des stratégies de gestion à court et long terme de ces systèmes et de proposer aux
agriculteurs des solutions appropriées pour s'adapter aux changements (notamment climatiques)
auxquels sont confrontées les exploitations laitières.

Pour se faire, l'équipe est composée de 6 scientifiques (dont des chercheurs CR, et ingénieurs de recherche IR), 2 maîtres de conférences (MC), 3 techniciens de laboratoires (TR), ainsi que plusieurs non-titulaires (doctorants, post-doctorants, stagiaires), dont les travaux s'intéressent à l'un ou plusieurs de ces axes. L'équipe est actuellement dirigée par Nadège Edouard (Figure 3).
**Scientifiques**

Rémy Delagarde

Luc Delaby

Nadège Edouard

Philippe Faverdin (cv Hal)

Anne-Lise Jacquot

Anne-Isabelle Graux (cv Hal)

Yannick Le Cozler

Jean-Louis Peyraud

**Technicien-ne-s**

Stéphanie Giboulot

Nicole Huchet

Thibaud Le Mouël

**Doctorant-e-s**

Manon Ferreira

Josie Signe (sujet de thèse)

Caroline Xavier

<caption>Figure 3: Composition de l'équipe Syslait</caption>

Les travaux de l'équipe s'articulent autour de trois axes de recherche :

* Le pâturage : l'objectif de cet axe est d'optimiser l'utilisation des ressources fourragères de haute qualité;

* La gestion du troupeau laitier : l'objectif de cet axe est d'améliorer l'efficience et la robustesse des animaux composant le troupeau ;

* L'évaluation environnementale des élevages laitiers, axe autour duquel mon sujet de stage se positionne.

## 2.2 Évocation de la mission

### 2.2.1 Objectifs et cahier des charges

L'objectif de ce stage est de développer une interface de visualisation, à l'échelle de la France, de l'évolution du confort thermique des vaches laitières sous changement climatique. Cette interface doit offrir la possibilité à l'utilisateur de tenir compte de la façon dont le confort thermique est estimé et lui permettre d'avoir une idée de l'incertitude associée aux différentes modélisations et à la variabilité interannuelle du climat. Cette interface se destine à un public large, incluant les décideurs publics, le monde agricole, la recherche, les citoyens. L'interface doit donc être simple, documentée et fonctionnelle.

Comme il existe plusieurs définitions mathématiques caractérisant l'intensité du stress thermique, j'ai utilisé huit calculs du THI (Tableau 1), et quatre classes de confort thermique, définies suivant les valeurs du THI selon Hahn et al., (2009) (Tableau 2), pour calculer par année les nombres de jours où les vaches laitières sont dans chacune des classes de confort thermique. La façon de définir chacune des classes, c'est à dire les valeurs de THI choisies pour définir chacune des classes permet de tenir compte des spécificités des différents types d'animaux qui n'ont pas les mêmes zones de confort thermique. Les animaux très fort producteurs ont en effet une quantité de chaleur à dissiper plus importante, ce qui les rend plus vulnérables au stress pour un même THI. Dans ce stage, seul le cas des vaches laitières a été abordé. Cet indicateur a été proposé par ma maître de stage. Le calcul des différents THI repose sur deux à quatre variables climatiques journalières (Dikmen et Hansen, 2009), parmi lesquelles les températures sèche et humide, la
température du point de rosée (en °C) et l'humidité relative de l'air (en % volumique) (respectivement appelées en anglais *dry and wet bulb temperatures* (*Tdb*, *Twb*), *dew point temperature* (*Tdp*) et *relative humidity* (*RH*)).

<table><caption>Tableau 1: Description des différents THI calculés</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Équation</th><th>Source ;<br>domaine<br>d'application</th></tr></thead><tbody><tr><td>THI1</td><td>(1.8T<sub>db</sub> + 32) - [(0.55 - 0.0055RH) × (1.8T<sub>db</sub> - 26.8)]</td><td>NRC (1971)</td></tr><tr><td>THI2</td><td>T<sub>db</sub> + 0.36 × T<sub>dp</sub> + 41.2</td><td>Yousef (1985);<br>génisses</td></tr><tr><td>THI3</td><td>(0.35T<sub>db</sub> + 0.65T<sub>wb</sub>) × 1.8 + 32</td><td>Bianca (1962);<br>veaux mâles</td></tr><tr><td>THI4</td><td>(0.55T<sub>db</sub> + 0.2T<sub>dp</sub>) × 1.8 + 32 + 17.5</td><td>NRC (1971)</td></tr><tr><td>THI5</td><td>(0.15T<sub>db</sub> + 0.85T<sub>wb</sub>) × 1.8 + 32</td><td>Bianca (1962);<br>veaux mâles</td></tr><tr><td>THI6</td><td>[0.4(T<sub>db</sub> + T<sub>wb</sub>)] × 1.8 + 32 + 15</td><td>Thom (1959);<br>confort humain</td></tr><tr><td>THI7</td><td>(T<sub>db</sub> + T<sub>wb</sub>) × 0.72 + 40.6</td><td>NRC (1971)</td></tr><tr><td>THI8</td><td>(0.8T<sub>db</sub>) + [(RH/100) × (T<sub>db</sub> - 14.4)] + 46.4</td><td>Mader (2006);<br>bovins à<br>l'engraissement</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 2: Description des classes de confort thermique pour les vaches laitières</caption><thead><tr><th>Classe de confort thermique</th><th>Valeurs du THI</th></tr></thead><tbody><tr><td><em>Normal</em></td><td>≥ 74</td></tr><tr><td><em>Alert</em></td><td>[75;78]</td></tr><tr><td><em>Danger</em></td><td>[79;83]</td></tr><tr><td><em>Emergency</em></td><td>≥ 84</td></tr></tbody></table>

Pour analyser les effets du changement climatique, il est habituel d'analyser l'écart de l'indicateur considéré entre une période future et une période passée ou récente. Chacune de ces périodes (appelée horizon) correspond généralement à 30 ans, comme pour le calcul des normales climatiques. Nous avons considéré les quatre horizons suivants dans le tableau 3, identiques à ceux de Soubeyroux et al. (2020) :

<table><caption>Tableau 3: Description des différents horizons temporels considérés</caption><thead><tr><th>Horizon</th><th>Période</th></tr></thead><tbody><tr><td><em>Référence</em></td><td>1976-2005</td></tr><tr><td><strong>H1</strong></td><td>2021-2050</td></tr><tr><td><strong>H2</strong></td><td>2041-2070</td></tr><tr><td><strong>H3</strong></td><td>2071-2100</td></tr></tbody></table>

Un cahier des charges décrivant les quatre livrables à produire (L1 à L4) et la visualisation attendue de l'interface m'a été remis en début de stage avec des dates de livraisons précises
<table><caption>(tableau 4):</caption><thead><tr><td>Livrable</td><td>Description</td><td>Détails</td></tr></thead><tbody><tr><td>L1</td><td>Tableaux du nombre annuel de jours où les vaches laitières sont en situation dite normale, d'alerte, de danger et d'urgence (Tableau 7).</td><td>Un tableau par classe de confort thermique soit 4 tableaux à générer. Une ligne correspond à une simulation du climat, un RCP, une maille SAFRAN, un horizon et une année.</td></tr><tr><td>L2</td><td>Tableaux du nombre annuel de jours où les vaches laitières sont en situation dite normale, d'alerte, de danger et d'urgence, agrégés suivant 3 types de calculs (médiane, 5ème centile, 95ème centile) par jeu de données, RCP, horizon et maille SAFRAN (Tableau 8).</td><td>Un tableau par classe de confort thermique et par horizon temporel, soit 16 tableaux à générer. Une ligne correspond à une simulation du climat, un RCP et une maille SAFRAN</td></tr><tr><td>L3</td><td>Cartes à l'échelle de la France des nombres de jours où les vaches laitières sont en situation dite normale, d'alerte, de danger et d'urgence</td><td>Une carte pour chaque calcul de THI, chaque classe de confort thermique, chaque RCP et chaque horizon temporel et soit 8 x 4 x 3 x 4 = 1152 cartes.</td></tr><tr><td>L4</td><td>Interface en Rshiny pour visualiser les cartes, permettant de : i) Choisir son calcul du THI, ii) Comparer plusieurs RCP à même horizon temporel et iii) Comparer plusieurs horizons temporels à même RCP.</td><td>Une organisation sous la forme de deux onglets, le premier descriptif de la démarche et des données, et le second pour la visualisation des cartes.</td></tr></tbody></table>

<caption>Tableau 4: Description des livrables attendus</caption>

### 2.2.2 Les données utilisées

L'évaluation de l'évolution du confort thermique des animaux repose dans le cadre de ce stage sur l'emploi de simulations du climat fournies par l'application web SICLIMA développée par l'INRAE. Cette application met à disposition une partie des simulations du climat fournies par le portail DRIAS (Soubeyroux et al., 2020). Il s'agit de simulations du climat régionalisées réalisées dans les laboratoires français de modélisation du climat (IPSL, CERFACS, CNRM). Ces données climatiques sont journalières et disponibles entre le premier janvier 1950 et le 31 décembre 2100, à l'échelle de la France entière pour un maillage de 8 km par 8 km<fnref n="1" />. Il s'agit du maillage SAFRAN (Durand et al., 1993). Le jeu de données climatiques utilisé durant mon stage (Tableau 5) correspond à une partie des simulations Jouzel-2014 et une partie des simulations Drias-2020 offrant une simulation du climat pour les 3 scénarios RCP suivants: 2.6, 4.5 et 8.5.

<footnote n="1">¹Source : Drias, données Météo-France, CERFACS, IPSL, (Mises à jour avril 2020)</footnote>
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4: Maillage SAFRAN (mailles de 8 km × 8km)</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 5: Simulations du climat utilisées</caption><thead><tr><th>Jeux de données</th><th>simu id</th><th>Institution</th><th>GCM</th><th>RCM</th><th>RCP</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Jouzel-2014 /CNRM2014</td><td>s1</td><td>CNRM</td><td>CNRM-CM5</td><td>ALADIN52</td><td>8.5 ; 4.5 ; 2.6</td></tr><tr><td>s2</td><td>CNRM</td><td>CNRM-CM5</td><td>ALADIN63</td><td>8.5 ; 4.5 ; 2.6</td></tr><tr><td rowspan="2">Drias-2020</td><td>s3</td><td>KNMI</td><td>CNRM-CM5</td><td>RACMO22E</td><td>8.5 ; 4.5 ; 2.6</td></tr><tr><td>s4</td><td>KNMI</td><td>EC-EARTH</td><td>RACMO22E</td><td>8.5 ; 4.5 ; 2.6</td></tr></tbody></table>

Pour récupérer les données, il faut en faire la demande sur l'application web SICLIMA sous la forme de requêtes d'extraction de la base de données en ligne. J'ai requêté la base pour en extraire successivement les données correspondant à chaque triplet {simulation x RCP X horizon temporel} décrit dans les tableaux 3 à 5. Il faut pour cela *i*) sélectionner les données climatiques correspondantes, *ii*) spécifier les bornes temporelles de l'horizon considéré et *iii*) sélectionner seulement les variables de température moyenne journalière et d'humidité relative pour l'ensemble des mailles SAFRAN, utiles à nos calculs de THI. Ainsi, on obtient pour l'ensemble des mailles, l'humidité relative et la température moyenne journalière pour chaque simulation et chacun des quatre horizons temporels.
<table><thead><tr><th>Site</th><th>Year</th><th>Month</th><th>DOM</th><th>DOY</th><th>hr<sup>1</sup></th><th>tmean<sup>2</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>1918</td><td>1976</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>00.0</td><td>-4.35</td></tr><tr><td>1918</td><td>1976</td><td>1</td><td>2</td><td>2</td><td>95.4</td><td>-3.45</td></tr><tr><td>1918</td><td>1976</td><td>1</td><td>3</td><td>3</td><td>00.0</td><td>1.10</td></tr><tr><td>1918</td><td>1976</td><td>1</td><td>4</td><td>4</td><td>93.7</td><td>1.85</td></tr><tr><td>1918</td><td>1976</td><td>1</td><td>5</td><td>5</td><td>92.7</td><td>-0.05</td></tr><tr><td>1918</td><td>1976</td><td>1</td><td>6</td><td>6</td><td>80.8</td><td>-1.65</td></tr><tr><td>1918</td><td>1976</td><td>1</td><td>7</td><td>7</td><td>77.3</td><td>-7.85</td></tr><tr><td>1918</td><td>1976</td><td>1</td><td>8</td><td>8</td><td>34.8</td><td>-2.90</td></tr><tr><td>1918</td><td>1976</td><td>1</td><td>9</td><td>9</td><td>70.7</td><td>1.70</td></tr><tr><td>1918</td><td>1976</td><td>1</td><td>10</td><td>10</td><td>67.1</td><td>3.90</td></tr><tr><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr><tr><td>569</td><td>2005</td><td>12</td><td>30</td><td>364</td><td>88.1</td><td>12.05</td></tr><tr><td>589</td><td>2005</td><td>12</td><td>31</td><td>365</td><td>78.0</td><td>14.75</td></tr></tbody></table>

1 : humidité relative, 2 : Température moyenne journalière

<caption>Tableau 6: Exemple de tableau de données brutes téléchargées dans **SICLIMA**</caption>

### 2.2.3 Calculs et génération de cartes

Les calculs et la génération des cartes à partir des tableaux correspondant au livrable L2 ont nécessité une automatisation à l'aide de scripts compte-tenu de la taille des données et du grand nombre de cartes à générer. Le langage imposé était le langage R, pratique et efficace en ce qui concerne le traitement et la visualisation des données (avec l'utilisation des packages suivants : *dplyr*, *tidyr*, *ggplot2*, *rgdal*, *colormap*, *maptools*, *sf*, et *sp*). A partir des données brutes téléchargées via le portail SICLIMA, j'ai calculé la température humide $T_{wb}$ à l'aide de la température moyenne journalière $T$ (en °C) et de l'humidité relative $RH$ (en % volumique) selon la formule suivante (Stull et al., 2011) :

$$ T_{wb} = T \times \arctan(0.151977(RH + 8.313659)^{1/2}) + \arctan(T + RH) - \arctan(RH - 1.676331) + 0.00391838(RH)^{3/2} \times \arctan(0.023101RH) - 4.686035 \quad (1) $$

J'ai également calculé la température du point de rosée $T_{dp}$ avec la formule de Heinrich Gustav Magnus-Tetens (Barenbrug, 1974) utilisant l'humidité relative $RH$ (en % volumique) et la température moyenne $T$ (en °C) comme suit:

$$ T_{dp} = \frac{b \times \alpha(T, RH)}{a - \alpha(T, RH)} \quad \text{avec} \quad \begin{cases} \alpha(T, RH) = \frac{dT}{(b + T)} + \ln(RH) \\ a = 17.27 \text{ et } b = 237.7 \end{cases} \quad (2) $$

Ayant toutes les variables requises, j'ai ensuite calculé les valeurs journalières des huit THI avec les formules du tableau 1, puis identifié la classe de confort associée à chaque valeur journalière du THI selon le tableau 2. La dernière étape de production du livrable L1 a consisté à sommer, sur l'année et pour chaque maille SAFRAN, les jours correspondant à chacune des classes de confort thermique. Voici un exemple de tableau obtenu correspondant au livrable L1².

<footnote n="2">²L'identifiant des mailles SAFRAN ne commence qu'à la valeur 4 car seules les mailles de la France métropolitaine nous intéressaient dans notre étude.</footnote>
$$T_{i,normal} = \sum_{THI_{i,j} \le 74} (j) \qquad (3)$$

$$T_{i,alert} = \sum_{THI_{i,j} \in [75;78]} (j) \qquad (4)$$

$$T_{i,danger} = \sum_{THI_{i,j} \in [79;83]} (j) \qquad (5)$$

$$T_{i,emergency} = \sum_{THI_{i,j} \ge 85} (j) \qquad (6)$$

avec *i* correspond au THI<sub>*i*</sub> calculé (Tableau 1) et *j* le jour dans l'année.

<table><caption>Tableau 7: Exemple du tableau normal.rds correspondant au livrable L1</caption><thead><tr><th>simu_id</th><th>rcp</th><th>SAFRAN_id</th><th>hori</th><th>Year</th><th>T1</th><th>T2</th><th>T3</th><th>T4</th><th>T5</th><th>T6</th><th>T7</th><th>T8</th></tr></thead><tbody><tr><td>s1</td><td>2.6</td><td>4</td><td>Ref</td><td>1976</td><td>366</td><td>366</td><td>366</td><td>353</td><td>366</td><td>358</td><td>366</td><td>366</td></tr><tr><td>s1</td><td>2.6</td><td>4</td><td>Ref</td><td>1977</td><td>365</td><td>365</td><td>365</td><td>356</td><td>365</td><td>360</td><td>365</td><td>365</td></tr><tr><td>s1</td><td>2.6</td><td>4</td><td>Ref</td><td>1978</td><td>365</td><td>365</td><td>365</td><td>360</td><td>365</td><td>363</td><td>365</td><td>365</td></tr><tr><td>s1</td><td>2.6</td><td>4</td><td>Ref</td><td>1979</td><td>365</td><td>365</td><td>365</td><td>363</td><td>365</td><td>364</td><td>365</td><td>365</td></tr><tr><td>s1</td><td>2.6</td><td>4</td><td>Ref</td><td>1980</td><td>366</td><td>366</td><td>366</td><td>363</td><td>366</td><td>364</td><td>366</td><td>366</td></tr><tr><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr><tr><td>s3</td><td>8.5</td><td>9838</td><td>2100</td><td>290</td><td>305</td><td>311</td><td>181</td><td>329</td><td>190</td><td>294</td><td>292</td><td>H3</td></tr></tbody></table>

Le livrable L2 correspond aux tableaux du nombre annuel de jours où les vaches laitières sont en situation dite normale, d'alerte, de danger et d'urgence agrégés (Tableau 4) agrégés par maille SAFRAN, jeux de données, RCP et par horizon suivant trois calculs que sont le 5ème et 95ème centile<fnref n="3" /> et la médiane<fnref n="4" />.

$$T_{\text{med}(i,\text{Ref})} = \text{mediane}(T_{i,y})_{y \in [1976;2005]} \qquad (7)$$

$$T_{\text{med}(i,H1)} = \text{mediane}(T_{i,y})_{y \in [2021;2050]} \qquad (8)$$

$$T_{\text{med}(i,H2)} = \text{mediane}(T_{i,y})_{y \in [2041;2070]} \qquad (9)$$

$$T_{\text{med}(i,H3)} = \text{mediane}(T_{i,y})_{y \in [2071;2100]} \qquad (10)$$

$$T_{\text{ce5}(i,\text{Ref})} = \text{centile5}(T_{i,y})_{y \in [1976;2005]} \qquad (11)$$

$$T_{\text{ce5}(i,H1)} = \text{centile5}(T_{i,y})_{y \in [2021;2050]} \qquad (12)$$

$$T_{\text{ce5}(i,H2)} = \text{centile5}(T_{i,y})_{y \in [2041;2070]} \qquad (13)$$

$$T_{\text{ce5}(i,H3)} = \text{centile5}(T_{i,y})_{y \in [2071;2100]} \qquad (14)$$

<footnote n="3">³un centile est une des 99 valeurs qui divise une distribution de données en 100 parts égales de sorte que le p-ième centile soit la valeur supérieure à p% des autres valeurs</footnote>

<footnote n="4">⁴La médiane correspond au 50ème centile</footnote>
$$T_{ce95(i,Ref)} = \text{centile95}(T_{i,y})_{y \in [1976;2005]} \qquad (15)$$

$$T_{ce95(i,H1)} = \text{centile95}(T_{i,y})_{y \in [2021;2050]} \qquad (16)$$

$$T_{ce95(i,H2)} = \text{centile95}(T_{i,y})_{y \in [2041;2070]} \qquad (17)$$

$$T_{ce95(i,H3)} = \text{centile95}(T_{i,y})_{y \in [2071;2100]} \qquad (18)$$

Voici un exemple de tableau *med_normal_ref.rds* (tableau 8) obtenu.

<table><caption>Tableau 8: Exemple d'un tableau correspondant au livrable L2 dans le cas de du dataset Jouzel-2014 (*Jo* dans le tableau), l'horizon de référence, et les valeurs médianes du nombre annuel de jours passés par les vaches dans la classe de confort thermique normale : tableau *Jo_med_normal_ref.rds*</caption><thead><tr><th>dataset</th><th>RCP</th><th>SAFRAN_id</th><th>hori</th><th>T1</th><th>T2</th><th>T3</th><th>T4</th><th>T5</th><th>T6</th><th>T7</th><th>T8</th></tr></thead><tbody><tr><td>Jouzel</td><td>2.6</td><td>4</td><td>Ref</td><td>365</td><td>365</td><td>365</td><td>354.5</td><td>365</td><td>360.0</td><td>365</td><td>365</td></tr><tr><td>Jouzel</td><td>4.5</td><td>4</td><td>Ref</td><td>365</td><td>365</td><td>365</td><td>354.5</td><td>365</td><td>360.0</td><td>365</td><td>365</td></tr><tr><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td></tr><tr><td>Jouzel</td><td>8.5</td><td>9890</td><td>H3</td><td>358</td><td>362</td><td>363.5</td><td>259</td><td>365</td><td>275</td><td>359</td><td>359</td></tr><tr><td>Drias</td><td>2.6</td><td>4</td><td>Ref</td><td>336.5</td><td>347.5</td><td>352.5</td><td>232.5</td><td>362</td><td>249.5</td><td>341</td><td>340</td></tr><tr><td>Drias</td><td>4.5</td><td>4</td><td>Ref</td><td>328.5</td><td>344</td><td>347</td><td>224.5</td><td>356.5</td><td>240.5</td><td>333</td><td>331.5</td></tr><tr><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td><td>⋮</td></tr><tr><td>Drias</td><td>8.5</td><td>9890</td><td>Ref</td><td>300.0</td><td>312.0</td><td>320.5</td><td>207.5</td><td>340.5</td><td>220.5</td><td>304.0</td><td>302.0</td></tr></tbody></table>

### 2.2.4 Génération des cartes

Les tableaux correspondant au livrable L2 m'ont permis de générer des cartes, telle que la carte de la figure 5. Pour cela, ma maître de stage m'a fourni ce que l'on appelle des "shapefiles" (polygones) que nous pouvions utiliser pour générer des cartes. J'ai reçu le shapefile des départements français et celui des mailles SAFRAN. J'ai associé à chacune des mailles une couleur correspondant à la valeur de l'indicateur présente dans le tableau et correspondant au nombre annuel (médian, 5ème centile ou 95ème centile) de jours passés par les vaches dans la classe de confort thermique considérée, pour le THI, l'horizon et le RCP considérés. J'ai ensuite superposé les polygones des départements français sur ceux des mailles SAFRAN. J'ai pour cela adapté un script R existant de traçage de cartes fourni par ma maître de stage. Après avoir testé la réalisation d'une carte en exemple, j'ai automatisé la génération des cartes servant à alimenter l'interface.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 5: Exemple de carte générée à partir des tableaux du L2 (Carte Jo_T1ce95_alert_rcp8.5_H3.png)</figcaption></figure>

### 2.2.5 Développement de l'interface

Pour rappel, l'interface devait permettre de visualiser les cartes produites, en offrant à l'utilisateur la possibilité de : i) Choisir son calcul du THI, ii) Comparer plusieurs RCP à même horizon temporel et iii) Comparer plusieurs horizons temporels à même RCP. Une organisation sous la forme de deux onglets était attendue, le premier descriptif de la démarche et des données, et le second pour la visualisation des cartes.

J'ai développé l'interface à l'aide du Framework R Shiny<fnref n="5" />. Toutes les applications Rshiny, quelles soient simples ou complexes, nécessitent d'une part de construire une interface et d'autre part d'écrire un programme R pour faire des calculs et générer des sorties (graphiques, tableaux etc.). Les applications doivent respecter la structure suivante (structure que j'ai adoptée) :

* un fichier *ui.R* (ui pour User Interface) qui définit l'interface, c'est-à-dire la mise en page et l'apparence de l'application,

* un fichier *server.R* qui donne les instructions permettant les calculs sous R afin de créer les sorties et ainsi mettre à jour les résultats de l'interface.

Ces deux fichiers contiennent toutes les informations nécessaires pour définir l'application. Le fichier *server.R* reçoit les valeurs des paramètres d'entrée choisies par l'utilisateur via l'interface et contenues dans l'objet *input*, fait les calculs, puis renvoie au fichier *ui.R* un objet nommé *output* qui contient les résultats à afficher dans l'interface.

On peut tester l'application grâce à la fonction *RunApp* qui va la générer et l'ouvrir dans une page web (navigateur ou viewer de Rstudio). Il est aussi possible de mettre à disposition l'application pour d'autres utilisateurs sur Internet.

<footnote n="5">⁵Environnement sous le langage de programmation R permettant de développer facilement des applications web affichant des cartes, des données ou encore des graphes (https://shiny.rstudio.com/)</footnote>
La création de l'interface était mon cas relativement simple car il n'était pas nécessaire de réaliser les calculs et de générer les cartes de façon dynamique à chaque changement des choix de l'utilisateur. Les calculs et les cartes étaient réalisés en amont.

J'ai créé deux onglets dans l'interface, le premier en décrivant les données et la démarche et le second pour la visualisation des cartes. J'ai organisé ce deuxième onglet en deux parties également avec: i) à gauche, la partie "choix de l'utilisateur" à l'aide d'un formulaire et ii) à droite, la partie "visualisation des cartes" en fonction des choix de l'utilisateur. (Voir la capture d'écran de l'interface Figure 6 en annexe) Pour répondre au cahier des charges, il fallait de plus pouvoir contraindre l'utilisateur à ne comparer que plusieurs horizons temporels à même RCP ou bien plusieurs RCP à même horizon temporel en lui interdisant de cocher certaines cases de façon à ne permettre que ces 2 configurations de choix. Pour cela, j'ai développé un script en javascript permettant de désactiver les cases à ne pas cocher. Pour réactiver les cases à cocher désactivées au préalable par le script, il faut que l'utilisateur sélectionne la toute première case qu'il a cochée.

### 2.2.6 Organisation générale du travail et développement personnel

Pendant la durée de stage, ma maître de stage m'a fixé des points hebdomadaires afin de suivre l'avancée de mon travail et de le recadrer/débloquer au besoin. Entre ces points, j'ai travaillé en autonomie et ai été laissé libre de la démarche à proposer pour produire chacun des livrables. J'ai su m'adapter convenablement au langage imposé : le langage R, utile pour le traitement de données, en m'auto-formant à son utilisation ainsi que le *framework* (outil de travail) R shiny permettant de développer l'interface à partir de code R. De même, j'ai lu des papiers scientifiques pour comprendre la thématique de recherche associée à mon stage et j'ai du déterminer les différents calculs de THI à effectuer ainsi que les calculs intermédiaires.

J'ai également pris en charge les échanges avec les personnes responsables des ressources en informatique de mon unité pour résoudre les problèmes rencontrés et rechercher une solution de partage de jeux de données conséquents avec ma maître de stage.

Afin que ma maître de stage puisse suivre mes développements sous R, nous avons créé un dépôt sur Gitlab, un outil permettant de versionner et partager le code développé afin de gagner en efficacité. J'ai donc pu me familiariser avec l'utilisation de ce type d'outil.
## 2.3 Interview

Afin d'ancrer mon rapport dans la réalité de cette première expérience professionnelle j'ai inter-
viewé une personne de mon entourage professionnel : Rémy Delagarde. La raison qui m'a poussé
à interviewer M. Delagarde est que je souhaitais connaître un métier autre celui de ma maître
de stage, afin de connaître encore mieux le milieu professionnel dans lequel s'inscrit mon stage.

* **Thomas DEMARTY (TD)** : Quel est votre poste au sein de l'organisation et quelles études avez-vous faites ?

**Rémy Delagarde (RD)** : « Je suis ingénieur de Recherche. J'ai fait mes études l'ENSA de Montpellier (Ecole Nationale Supérieure Agronomique) à la fin desquelles j'ai obtenu un diplôme d'ingénieur agronome. »

* TD : Y-a-t-il plusieurs voies pour accéder à votre poste ?

**RD** : « Comme il s'agit d'un poste dans la fonction publique – l'INRAE étant un *Établissement public à caractère scientifique et technologique* – les postes s'attribuent sur concours. Le concours est national et si on veut travailler à mon poste il est nécessaire d'y candidater et d'être sélectionné premier.

Lorsque j'ai postulé, le poste pour lequel j'ai concouru était intitulé « Etude analytique de la nutrition de la vache laitière au pâturage. »

* TD : Quelles qualités intellectuelles et humaines particulières sont nécessaires ou demandées ?

**RD** : « Je dirai que parmi les qualités intellectuelles les plus importantes il y a évidemment avoir un bon esprit de synthèse mais également un bon esprit d'analyse. L'autonomie est également nécessaire tout comme le travail en équipe sur les grand projets de recherches notamment.

Enfin, comme tout métier maintenant, des qualités dans l'informatique et l'anglais sont recherchés parce que nécessaires – dans le cas de projets internationaux, européens par exemple, nous sommes très souvent amenés à parler anglais, ou ne serait-ce que pour les papiers scientifiques qui sont tous en anglais. »

* TD : Quelles sont vos activités principales ?

**RD** : « Je participe à tous niveaux d'un projet de recherche. Je participe à la gestion du programme de recherche, la construction du protocole de recherche en lien avec la question de recherche que l'on souhaite explorer. Également, je supervise l'expérimentation, le dépouillement statistique et le traitement des données avec ou sans stagiaire.

Ensuite je valide les données traitées, qu'on interprète puis que l'on valorise en publiant des résultats (papiers scientifiques, cours et formations) ou en conseillant les agriculteurs.
»

* TD : Quelle place occupent-elles dans votre emploi du temps ?

**RD** : « La gestion de projets de recherche occupe la plupart de mon temps : environ 40%. L'encadrement des stagiaires et des doctorants m'occupe également une part importante : 20%. Les cours et formations que je peux donner représentent environ 5%. La gestion de projet (20%).

La gestion collective, c'est-à-dire l'animation de groupes de travail autour d'un sujet me prend environ 15% de mon temps. »
* TD : Où intervenez-vous dans les projets de recherche ?

RD : « J'interviens à tous les niveaux, que ce soit du montage du protocole, de la réflexion et discussion avec les partenaires, la rédaction du projet en lui-même, les réunions, les rapports, la gestion du budget pour le projet, et les publications : j'interviens donc partout. »

* TD : Quels sont les outils, matériels et méthodes que vous utilisez ?

RD : « Comme tout métier quasiment maintenant, du moins dans la recherche, l'ordinateur est incontournable. Les logiciels que j'utilise sont les logiciels de bureautique, le tableur Excel, des logiciels de statistiques, des logiciels de construction de graphiques pour les publications.

Autre que l'ordinateur, j'utilise également la ferme expérimentale de Méjusseaume et les laboratoires. »

* TD : Avec qui travaillez-vous ?

RD : « Je travaille avec mes collègues de l'équipe, les laborantins, les techniciens de la ferme expérimentale de Méjusseaume, les collègues INRAE (sur d'autres sites) à l'échelle nationale et enfin avec les partenaires des projets.

Ces partenaires peuvent être des partenaires « techniques » travaillant au niveau de l'élevage, comme la chambre d'agriculture, l'institut de l'élevage, ou encore le contrôle laitier. »

* TD : Êtes-vous évalué et si oui, comment ?

RD : « Nous sommes évalués de deux façons : les évaluations à l'échelle individuelle ou à l'échelle de l'équipe et de l'unité. La première est tous les cinq ans. Il s'agit d'une évaluation individuelle d'une trentaine de pages où l'on doit faire le bilan de nos cinq dernières années, et parler des projets et de nos objectifs pour les cinq prochaines années qui viennent. On fait cela pour le compte de la CEI (Commission d'évaluation des ingénieurs). Nous avons également un entretien individuel avec le(la) responsable de l'équipe tous les ans ou tous les deux ans.

A l'échelle de l'équipe et de l'unité, nous somme évalués aussi tous les cinq ans et ceci par une commission internationale qui note les équipes et unités de chercheurs à travers le monde (HCERES). »

* TD : Quelle est votre évolution au sein de l'entreprise ?

RD : « Mon évolution s'est faite en terme de responsabilités. En effet, au début lorsque j'ai intégré l'INRA, c'est-à-dire en 1992, je n'ai débuté que dans la gestion de projet de recherches. Puis entre 2000 et 2007 j'ai été responsable du laboratoire (supervisant 9 techniciens de laboratoire). Ensuite je suis devenu responsable de l'équipe SYSLAIT entre 2008 et 2019. Maintenant c'est Nadège Edouard qui a pris le relais. Aujourd'hui en terme d'animation collective, j'anime des groupes de travail sur des sujets scientifiques à l'échelle nationale. »
# 3 Conclusion

## 3.1 Rapport d'étonnement

Lors de la réalisation de mon stage, j'ai rencontré plusieurs difficultés que j'ai dû résoudre en y apportant des solutions.

### 3.1.1 Résolution des difficultés rencontrées

Une première difficulté rencontrée concerne le téléchargement des données brutes. J'utilisais au départ les données du portail DRIAS de Météo France qui ne permettait de télécharger que de petites quantités de données, et avec un temps d'exécution relativement long. Ma maitre de stage a contacté des collègues afin de trouver une solution alternative. On m'a indiqué qu'un outil interne à l'INRAE, le portail SICLIMA, qui permettait de sélectionner et télécharger ces mêmes données et ce de façon beaucoup plus rapide. J'ai donc contacté les administrateurs de cet outil pour demander si je pouvais y accéder. Ce qui m'a permis ensuite de télécharger toutes les données dont j'avais besoin.

Au départ seules les anciennes simulations du climat (simulations Jouzel-2014/CRNM2014) étaient disponibles sur le portail SICLIMA, contrairement au portail DRIAS de Météo France qui proposait des simulations plus récentes (Drias-2020). Après une prise de contact avec les administrateurs de SICLIMA, j'ai su que ces données plus récentes étaient en cours d'acheminement vers le portail et qu'elles ne seraient disponibles qu'une à deux semaines avant la fin de mon stage. L'extension de l'application à ces données a été débutée mais doit être poursuivie afin de prendre en compte davantage de données.

J'ai rencontré une seconde difficulté liée à la taille importante des données brutes téléchargés (taille totale d'environ 100 Gb). Ma puissance de calcul étant limitée, le traitement de jeux de données n'était pas réalisable sous R. J'ai donc dû chercher des solutions permettant de calculer les indicateurs demandés. J'ai contacté pour cela les Personnes Ressources en Informatique de mon unité pour solliciter leur aide. Nous avons réduit l'espace occupé par les données en utilisant des formats de fichiers occupant une place moins importante (format *rds). Il a fallu lire les fichiers de données climatiques de 150 ans par horizon (période de 30 ans) puis les réagréger.

### 3.1.2 Responsabilités et compétences acquises

Pendant toute la durée de mon stage, j'ai dû respecter le cahier des charges et les dates limites qui m'ont été imposées pour rendre les différents livrables à produire.

Ce stage m'a permis d'acquérir de nouvelles compétences et connaissances en matière de programmation : apprentissage de R et des outils utiles à son utilisation : R studio et R shiny. Je me suis en grande partie auto-formé sur la base de tutoriels et d'ouvrages que l'on m'a mis à disposition. Ce stage m'a également permis de comprendre comment s'effectue la gestion d'un projet sur la durée, avec une première expérience d'un projet personnel réalisé en informatique. Le respect et l'adaptation du cahier des charges est quelque chose que j'ai appris de même que gérer les dates limites qui y étaient imposées.

Pendant mon stage, j'ai été surpris par la difficulté qu'il y avait à suivre au mieux le cahier des charges. J'ai testé la construction de mon application sur un jeu de données restreint. Le passage à davantage de données a compliqué les choses et a demandé de réfléchir les choses différemment. Je me suis vite rendu compte que la durée du stage était cohérente avec la mise en place du projet pour l'ensemble des données et non pour un petit jeu de données de test.
### 3.1.3 Perspectives

L'application créée lors de mon stage doit encore être enrichie de d'autres simulations du climat. Mon travail sera déposé à terme sur le portail DataINRAE et pourra l'objet d'un datapaper. L'application Rshiny a vocation à être intégrée au portail d'information de l'INRAE autour des travaux en lien avec le changement climatique.

## 3.2 Lien avec mon projet Professionnel

La gestion d'un projet informatique pendant toute la durée du stage m'a permis de comprendre ce qui peut m'attendre à l'INSA dans le département dans lequel je souhaite aller : le département Informatique. La gestion de gros volumes de données est omniprésente dans les grands sujets contemporains que sont le machine learning et le deep learning.

Savoir travailler en équipe sur un même projet informatique (ce qui est nouveau pour moi) est une qualité très attendue pour les ingénieurs de l'INSA. Savoir lire et respecter un cahier des charges ainsi que proposer des solutions aux problèmes rencontrés (gérer les imprévus, affronter les difficultés) sont également des qualités très reconnues dans le milieux de l'ingénierie.

Ce stage m'a permis de préciser mon projet professionnel. En effet, j'ai eu un aperçu du monde de la recherche et ai pu comparer avec le monde des entreprises privées. J'ai appris les différences qu'il y avait à travailler dans le public et dans le privé, les différences en terme d'évolution de carrière notamment.
<figure><img src="image_8.png" /></figure>

## DEMARTY Thomas

ÉLÈVE INCÉNIEUR INSA 1E ANNÉE

Recherche de stage ouvrier pour une
durée d'un mois minimum entre le 20
Juin et le 31 Août 2021

## CONTACT

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<figure><img src="image_12.png" /></figure>

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

thomas.demarty@insa-rennes.fr

github.com/thdemarty/

/in/thomasdemarty/

## LANGUES

ANGLAIS (B2)

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ALLEMAND (B1)

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

## LANGAGES

PYTHON

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HTML CSS

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DJANGO

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JAVASCRIPT

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R STUDIO

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## LOISIRS

- Trompette (13 ans) et techniques du son

- Programmation et développement
d'applications web

- Dessin et art

- Tennis et natation

## QUALITÉS

Je sais m'organiser et être persévérant comme j'ai pu le démontrer en pratiquant de nombreuses activités extra-scolaires en parallèle de mes études au lycée.

J'aime communiquer oralement.

Je suis curieux et aime apprendre et découvrir de nouvelles thématiques.

J'aime découvrir la langue et la culture d'autres pays.

## PARCOURS

INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUÉES - RENNES (2020-2025)

### Classes préparatoires intégrées

Étudiant Musique-études

LYCÉE JEAN-PAUL II - SAINT-GRÉGOIRE (2017-2020)

### Cursus Scientifique S-SVT

Implication au sein du Bureau des Élèves du Lycée Jean-Paul II. Préparation et organisation des événements. Référent à la technique lors des concerts. Chargé de communication du Bureau des Élèves.

## EXPÉRIENCES PROFESSIONNELLES

### Gemalto M2M (Berlin - ALLEMAGNE) - Juin 2018

Stage d'observation d'une semaine. Découverte du monde de l'entreprise, de la conception de modules embarqués et des procédés pour sécuriser les produits.

### Agence Antistatique (Lausanne - SUISSE) - Juillet 2018

Stage d'observation d'une semaine. Découverte de mise en production de sites web et d'applications web. Découverte du métier de développeur et des outils principalement utilisés pour ce métier.

### INRAE - Juin-Septembre 2021

Développement d'une interface (en R) de visualisation du stress thermique des animaux.

## EXPÉRIENCES PERSONNELLES

Applications conceptualisées et développées sur mon temps personnel.

### Application de covoiturage pour des associations

Développement d'une application mettant en relation les usagers d'une association pour proposer le meilleur covoiturage.

### Learning Management System

Application en développement où j'ai essayé de recréer, en l'améliorant, le LMS Moodle en y incorporant la gestion administrative des élèves.

## DIPLOMES

BACCALAURÉAT S SVT SPÉCIALITÉ MATHS (2020)

Mention Très Bien

CAMBRIGDE ENGLISH CERTIFICATE (2018)

Certification niveau B2

CERTIFICATION PIX (2021)

Score de 541 / 768 (sur 572 au moment de la certification)
## 4 Glossaire

* **GCM (Global Climate Model)**: Un modèle numérique de l'atmosphère en fonction du temps. Les équations qui le régissent sont les lois de conservation de la physique exprimées sous forme de différence finie, de forme spectrale ou d'éléments finis. L'évolution de la circulation du modèle est calculée par intégration temporelle de ces équations à partir d'une condition initiale. Le GCM peut être utilisé pour les prévisions météorologiques ou pour les études climatiques.

* **RCM (Regional Climate Model)**: Un modèle climatique régional est un modèle de prévision climatique numérique forcé par des conditions latérales et océaniques spécifiées à partir d'un modèle de circulation générale (GCM) ou d'un ensemble de données basé sur l'observation (ré-analyse) qui simule les processus atmosphériques et de surface terrestre, tout en tenant compte des données topographiques à haute résolution, des contrastes terrestre, des caractéristiques de surface et d'autres composantes du système terrestre.

* **RCP (Representative Concentration Pathway)**: Scénarios comprenant les séries chronologiques des émissions et des concentrations de l'ensemble des gaz à effet de serre (GES), aérosols et gaz chimiquement actifs, et celles concernant l'évolution de l'utilisation des terres et de la couverture des sols (Moss et al., 2008).

* **RH (Relative humidity)**: Humidité relative - L'humidité relative de l'air, ou degré hygrométrique, couramment notée $\phi$, correspond au rapport de la pression partielle de la vapeur d'eau contenue dans l'air sur la pression de vapeur saturante (ou tension de vapeur) à la même température. Elle est donc une mesure du rapport entre le contenu en vapeur d'eau de l'air et sa capacité maximale à en contenir dans ces conditions.

* **SAFRAN**: Safran est un système d'analyse à mésoéchelle de variables atmosphériques près de la surface. Il utilise des observations de surface, combinées à des données d'analyse de modèles météorologiques pour produire au pas de temps horaire les paramètres suivants: température, humidité, vent, précipitations solides et liquides, rayonnement solaire et infrarouge incident. Ces paramètres sont analysés par pas de 300m d'altitude. Ils sont ensuite interpolés sur une grille de calcul régulière (8 x 8 km).

* **THI (Temperature Humidity Index)**: indicateur le plus commun et le plus utilisé pour quantifier l'impact du stress thermique sur les réponses physiologiques (ingestion, production laitière, reproduction) des bovins laitiers.

* **$T_{db}$ (Dry Bulb Temperature)**: Température du bulbe sec ou Température sèche - est la température de l'air mesuré avec un thermomètre à l'air libre protégé des radiations et de l'humidité. Cela indique la quantité de chaleur dans l'air.

* **$T_{dp}$ (Dew Point Temperature)**: Température du point de rosée - est la température sous laquelle de la rosée se dépose naturellement. Cette température dépend de la pression et de l'humidité ambiante.

* **$T_{wb}$ (Wet Bulb Temperature)**: Température du bulbe humide - est la température que l'on peut lire sur un thermomètre recouvert d'une mousseline mouillée et que l'on ventile pour faire évaper l'eau. Cette température est définie comme la température qu'une parcelle d'air attendrait si on y évaporait de l'eau liquide jusqu'à saturation.
# 5 Bibliographie

## References

[1] E. C. Thom. "The Discomfort Index". en. In: *Weatherwise* 12.2 (Apr. 1959), pp. 57-61.
ISSN: 0043-1672, 1940-1310. DOI: 10.1080/00431672.1959.9926960. URL: http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00431672.1959.9926960 (visited on 10/17/2021).

[2] W. Bianca. "Relative Importance of Dry- and Wet-Bulb Temperatures in Causing Heat Stress in Cattle". en. In: *Nature* 195.4838 (July 1962), pp. 251-252. ISSN: 0028-0836, 1476-4687. DOI: 10.1038/195251a0. URL: http://www.nature.com/articles/195251a0 (visited on 10/17/2021).

[3] National Research Council (U.S.), ed. *A guide to environmental research on animals*. Washington: National Academy of Sciences, 1971. ISBN: 9780309018692.

[4] A. W. T. Barenbrug. *Psychrometry and psychrometric charts*. 3d ed. Johannesburg: Chamber of Mines of South Africa, 1974. ISBN: 9780620015868.

[5] Mohamed K. Yousef, ed. *Stress physiology in livestock*. Boca Raton, Fla: CRC Press, 1985. ISBN: 9780849356674.

[6] Y. Durand et al. "A meteorological estimation of relevant parameters for snow models". en. In: *Annals of Glaciology* 18 (1993), pp. 65-71. ISSN: 0260-3055, 1727-5644. DOI: 10.1017/S0260305500011277. URL: https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S0260305500011277/type/journal_article (visited on 10/17/2021).

[7] T. L. Mader, M. S. Davis, and T. Brown-Brandl. "Environmental factors influencing heat stress in feedlot cattle, 2". en. In: *Journal of Animal Science* 84.3 (Apr. 2006), pp. 712-719. ISSN: 0021-8812, 1525-3163. DOI: 10.2527/2006.843712x. URL: https://academic.oup.com/jas/article/84/3/712/4778579 (visited on 10/17/2021).

[8] S. Dikmen and P.J. Hansen. "Is the temperature-humidity index the best indicator of heat stress in lactating dairy cows in a subtropical environment?" en. In: *Journal of Dairy Science* 92.1 (Jan. 2009), pp. 109-116. ISSN: 00220302. DOI: 10.3168/jds.2008-1370. URL: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0022030209703157 (visited on 10/17/2021).

[9] Roland Stull. "Wet-Bulb Temperature from Relative Humidity and Air Temperature". In: *Journal of Applied Meteorology and Climatology* 50.11 (Nov. 2011), pp. 2267-2269. ISSN: 1558-8424, 1558-8432. DOI: 10.1175/JAMC-D-11-0143.1. URL: https://journals.ametsoc.org/view/journals/apme/50/11/jamc-d-11-0143.1.xml (visited on 10/17/2021).

[10] Piotr Herbut, Sabina Angrecka, and Jacek Walczak. "Environmental parameters to assessing of heat stress in dairy cattle—a review". en. In: *International Journal of Biometeorology* 62.12 (Dec. 2018), pp. 2089-2097. ISSN: 0020-7128, 1432-1254. DOI: 10.1007/s00484-018-1629-9. URL: http://link.springer.com/10.1007/s00484-018-1629-9 (visited on 10/17/2021).

[11] Xiaoshuai Wang et al. "A review and quantitative assessment of cattle-related thermal indices". en. In: *Journal of Thermal Biology* 77 (Oct. 2018), pp. 24-37. ISSN: 03064565. DOI: 10.1016/j.jtherbio.2018.08.005. URL: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0306456518300846 (visited on 10/17/2021).
[12] Angela M. Lees et al. "The Impact of Heat Load on Cattle". en. In: *Animals* 9.6 (June 2019), p. 322. ISSN: 2076-2615. DOI: 10.3390/ani9060322. URL: https://www.mdpi.com/2076-2615/9/6/322 (visited on 10/17/2021).

[13] V. P. Rashamol et al. "Prediction models, assessment methodologies and biotechnological tools to quantify heat stress response in ruminant livestock". en. In: *International Journal of Biometeorology* 63.9 (Sept. 2019), pp. 1265-1281. ISSN: 0020-7128, 1432-1254. DOI: 10.1007/s00484-019-01735-9. URL: http://link.springer.com/10.1007/s00484-019-01735-9 (visited on 10/17/2021).

[14] C.A. Becker, R.J. Collier, and A.E. Stone. "Invited review: Physiological and behavioral effects of heat stress in dairy cows". en. In: *Journal of Dairy Science* 103.8 (Aug. 2020), pp. 6751-6770. ISSN: 00220302. DOI: 10.3168/jds.2019-17929. URL: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0022030220303829 (visited on 10/17/2021).

[15] Boyu Ji et al. "A review of measuring, assessing and mitigating heat stress in dairy cattle". en. In: *Biosystems Engineering* 199 (Nov. 2020), pp. 4-26. ISSN: 15375110. DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2020.07.009. URL: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1537511020302026 (visited on 10/17/2021).

[16] Jingjun Wang et al. "Heat stress on calves and heifers: a review". en. In: *Journal of Animal Science and Biotechnology* 11.1 (Dec. 2020), p. 79. ISSN: 2049-1891. DOI: 10.1186/s40104-020-00485-8. URL: https://jasbsci.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40104-020-00485-8 (visited on 10/17/2021).

[17] J.-M. Soubeyroux et al. *Les nouvelles projections climatiques de référence DRIAS 2020 pour la métropole. Français. Tech. rep.*, p. 98.
# 6 Annexes

## 6.1 Table des Annexes

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 6: Aperçu développée en R Shiny</figcaption></figure>
<figure><img src="image_22.png" /></figure>
**Résumé** : L'objectif de ce travail était de développer une interface permettant d'observer, à l'échelle de la France, l'évolution du confort thermique des vaches laitières sous changement climatique. L'interface créée offre la possibilité à l'utilisateur de tenir compte de la façon dont le confort thermique est estimé et lui permet d'avoir une idée de l'incertitude associée aux différentes modélisations et à la variabilité interannuelle du climat. Elle se destine à un public large, incluant les décideurs publics, le monde agricole, la recherche, les citoyens. Le confort thermique des vaches laitières a été évalué sur la base du nombre de jours où les vaches laitières sont dans une certaine classe de confort thermique : « normal », « alerte », « danger » ou « urgence ». Ces nombres de jours ont été calculés à partir de l'indice température humidité (Temperature Humidity index (THI) en anglais) et de classes de valeurs de THI selon Hahn et al., (2009) définissant chaque jour la classe de confort thermique dans laquelle se trouve l'animal.

**Mots-clés :**

* Changement Climatique

* Stress thermique

* Élevage laitier

* Temperature Humidity Index

* Traitement de données

**INSA de Rennes**

20 Avenue des Buttes de Coësmes
CS 70839
35708 Rennes Cedex 7

Tél. +33 (0) 2 23 23 82 00
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