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# Plan de Gestion de Données de l'entité Unité d'Expérimentation Agronomique et Viticole (UEAV 0871)

Lionel Ley, Violaine Deytieux

## ► To cite this version:

Lionel Ley, Violaine Deytieux. Plan de Gestion de Données de l'entité Unité d'Expérimentation Agronomique et Viticole (UEAV 0871). Inrae. 2025. hal-05267719

HAL Id: hal-05267719

https://hal.inrae.fr/hal-05267719v1

Submitted on 18 Sep 2025

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# Plan de Gestion de Données de l'entité "Unité d'Expérimentation Agronomique et Viticole" (UEAV 0871)

**Modèle:** Science Europe - structuré pour les entités de recherche

**Version:** Version initiale - PGD.0871.1

https://ueav.colmar.hub.inrae.fr

https://doi.org/10.15454/1.5483269027345498E12
# SOMMAIRE

<table><tr><td>1</td><td>Renseignements sur le plan</td><td>1</td></tr><tr><td>1.1</td><td>Informations générales</td><td>1</td></tr><tr><td>1.2</td><td>Objet et périmètre du plan</td><td>1</td></tr><tr><td>1.3</td><td>Documents, sites web associés</td><td>2</td></tr><tr><td>1.4</td><td>Plans de gestion en lien avec le projet ou l'activité de l'entité</td><td>2</td></tr><tr><td>2</td><td>Renseignements sur l'entité de recherche</td><td>2</td></tr><tr><td>3</td><td>Description des données, méthodes d'acquisition et utilisation des données</td><td>5</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Description des produits de recherche du plan de l'entité</td><td>5</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Réutilisation des données existantes</td><td>7</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Méthodes d'acquisition et nature des données</td><td>8</td></tr><tr><td>4</td><td>Documentation et qualité des données</td><td>10</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Organisation, structuration des données, métadonnées associées</td><td>10</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Qualité scientifique des données</td><td>13</td></tr><tr><td>5</td><td>Exigences légales et éthiques, code de conduite</td><td>13</td></tr><tr><td>5.1</td><td>Mesures pour assurer la protection des données à caractère personnel</td><td>13</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Aspects juridiques, titularité des données, droits de propriété intellectuelle</td><td>14</td></tr><tr><td>5.3</td><td>Aspects éthiques et déontologiques</td><td>14</td></tr><tr><td>6</td><td>Traitement et analyse des données</td><td>15</td></tr><tr><td>6.1</td><td>Rôle de l'unité</td><td>15</td></tr><tr><td>6.2</td><td>Références associées</td><td>15</td></tr><tr><td>6.3</td><td>Equipements, plateaux techniques</td><td>16</td></tr><tr><td>7</td><td>Stockage et sauvegarde des données pendant le processus de recherche</td><td>16</td></tr><tr><td>7.1</td><td>Besoins de stockage</td><td>16</td></tr><tr><td>7.2</td><td>Volume estimé des données</td><td>17</td></tr><tr><td>7.3</td><td>Equipements, plateaux techniques</td><td>17</td></tr><tr><td>7.4</td><td>Mesures prises pour la sécurité des données</td><td>17</td></tr><tr><td>8</td><td>Partage des données et conservation à long terme</td><td>17</td></tr><tr><td>8.1</td><td>Modalités de partage</td><td>17</td></tr><tr><td>8.2</td><td>Modalités de stockage à long terme</td><td>18</td></tr></table>
# 1 Renseignements sur le plan

## 1.1 Informations générales

<table><tr><td>Titre du plan</td><td>Plan de l'entité "Unité d'Expérimentation Agronomique et Viticole"</td></tr><tr><td>Livrable</td><td>PGD.0871.1</td></tr><tr><td>Version</td><td>Version initiale</td></tr><tr><td>Langue</td><td>fra</td></tr><tr><td>Date de création</td><td>2025-02-25</td></tr><tr><td>Date de dernière modification</td><td>2025-07-25</td></tr><tr><td>Domaines de recherche (selon classification de l'OCDE)</td><td>Biological sciences, Agriculture, forestry, and fisheries</td></tr></table>

## 1.2 Objet et périmètre du plan

L'unité UEAV 0871 est une unité expérimentale du département Biologie et Amélioration des Plantes d'INRAE, labellisée Infrastructure Scientifique Collective. Elle conçoit et met en place des dispositifs expérimentaux sur 65 ha (parcelles culturales, installations horticoles, installations de vinification, équipements de mesure), assure la gestion culturale de ressources végétales, caractérise l'environnement des expérimentations, acquiert des données in situ, réalise des prélèvements (terres, eaux, végétaux, autres matériels biologiques), gère des échantillothèques (terre, végétaux), assure la maintenance et le développement des équipements.

Le présent Plan de Gestion des Données vise à décrire l'ensemble des modalités d'acquisition, de conservation et de partage des données acquises dans tout le périmètre de l'entité, afin d'assurer leur fiabilité et leur accessibilité (principe FAIR).

L'objet du présent plan est de décrire:

* Description des données : modes d'obtention, origine des données, type de données, nature des données, périmètre thématique des données, publications principales associées aux jeux de données.

* Outils de gestion des données

* Métadonnées et documentation

* Données personnelles (selon RGPD): évaluation du niveau de sensibilité des données

* Droits de propriété intellectuelle

* Stockage & sécurité

* Partage des données

* Conservation à long terme
## 1.3 Documents, sites web associés

* Infrastructure Scientifique Collective UEAV : https://doi.org/10.15454/1.5483269027345498E12

* Unité d'Expérimentation Agronomique et Viticole : https://ueav.colmar.hub.inrae.fr/

* Centre INRAE Grand Est - Colmar : https://www.inrae.fr/centres/grand-est-colmar

* Département Biologie et Amélioration des Plantes : https://www.inrae.fr/departements/bap

* Expérimentation système BEE - Site PEPSVI - Wintzenheim : https://ecophytopic.fr/dephy/concevoir-son-systeme/systeme-bee-wintzenheim

* Expérimentation Système SALSA - Site PEPSVI Wintzenheim : https://ecophytopic.fr/dephy/concevoir-son-systeme/site-pepsvi-wintzenheim-salsa

* Site expérimental du SOERE PRO: Plateforme Prospective : https://valor-pro.hub.inrae.fr/les-sites-experimentaux/prospective

* Projet AgroEcoPhen du PEPR Agroécologie et Numérique : https://www.pepr-agroeconum.fr/les-projets-finances/ressources-genetiques/infrastructures/agroecophen

* Infrastructure Phenome - Emphasis : https://www.phenome-emphasis.fr/

## 1.4 Plans de gestion en lien avec le projet ou l'activité de l'entité:

* PGD du projet "Observatoire de Recherche sur les Produits Résiduaires Organiques" (en cours de publication)

## 2 Renseignements sur l'entité de recherche

<table><tr><td>Nom de l'entité</td><td>Unité d'Expérimentation Agronomique et Viticole</td></tr><tr><td>Acronyme</td><td>UEAV 0871</td></tr><tr><td>Identifiant</td><td>https://doi.org/10.15454/1.5483269027345498E12</td></tr><tr><td>Site internet</td><td>URL: https://ueav.colmar.hub.inrae.fr</td></tr><tr><td>Date de création</td><td>1988-01-01</td></tr><tr><td>Tutelle(s) de l'entité</td><td>Département Biologie et Amélioration des Plantes<br>https://ror.org/05r63mf91</td></tr></table>
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 1: Les instances et acteurs de la Qualité et de la gestion des données d'UEAV</figcaption></figure>

## Description de l'entité

L'unité UEAV 0871 est une unité expérimentale du département Biologie et Amélioration des Plantes d'INRAE, labellisée Infrastructure Scientifique Collective. L'UEAV participe à la recherche de déterminants génétiques d'intérêt de la vigne, à la création de nouvelles variétés de vignes résistantes aux maladies et à l'évaluation agro-environnementale de pratiques agricoles innovantes.

### Ses activités concernent :

* La multiplication et l'entretien de ressources génétiques végétales (vignes principalement)

* La réalisation de mesures et prélèvements au champ et la caractérisation environnementale (phénotypage, prélèvements de végétaux, de terre et d'eau de lixiviation...)

* La mise en œuvre de vinifications expérimentales

* La maintenance et la conception des dispositifs expérimentaux, l'adaptation du matériel agricole aux besoins de l'expérimentation, des développements méthodologiques

* L'expertise agronomique (retour au sol des produits résiduaires organiques, réduction des intrants...)
* Le traitement des données expérimentales.

L'unité met notamment en oeuvre du phénotypage numérique (PEPR Agroécologie et Numérique) et est associée aux activités de l'infrastructure Phenome - Emphasis. Elle contribue également au réseau Dephy Expé Vigne et gère la plateforme Pro'spective du SOERE PRO traitant des impacts du recyclage agricole des produits Résiduaires Organiques.

Le domaine expérimental dispose d'environ 12 ha de vignoble, 50 ha de terrains agricoles, 2200 m2 de serres, d'une cave de vinification et de 2 échantillothèques.

## Source(s) de financement principales

* INRAE - Département Biologie et Amélioration des Plantes

* INRAE - Département AgroEcoSystem

* ANR-22-PEAE-0012

* OFB : R2425_00012J

* AnaEE France : R2824_00001S

* Agence de l'Eau Rhin-Meuse

## Contributeurs au plan

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>Affiliation</td><td>Rôles</td></tr></thead><tbody><tr><td>DEYTIEUX Violaine - IdHal 1192665</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Responsable de l'entité, Collecteur de données (PR 1)</td></tr><tr><td>DUCHENE Eric - https://orcid.org/0000-0003-2712-1892</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Equipe de recherche (PR 1, PR 2)</td></tr><tr><td>GROLLEMUND Lisa</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Collecteur de données (PR 1, PR 2)</td></tr><tr><td>KOEBERLE Alain</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Collecteur de données (PR 1)</td></tr><tr><td>LEMARQUIS Grégory</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Collecteur de données (PR 1, PR 2)</td></tr><tr><td>LEVAVASSEUR Florent - https://orcid.org/0000-0002-2164-3334</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Equipe de recherche (PR 2), Personne contact (PR 2), Responsable (PR 2)</td></tr><tr><td>LEY Lionel - https://orcid.org/0000-0002-0503-5312</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Gestionnaire de données (PR 1, PR 2), Personne contact (PR 2, PR 1), Responsable (PR 1, PR 2), Responsable du plan</td></tr><tr><td>LUPETTI Cédric</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Responsable (PR 1, PR 2)</td></tr><tr><td>MISBACH Jacky</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Collecteur de données (PR 1, PR 1)</td></tr><tr><td>NOTTER Emile</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Collecteur de données (PR 1)</td></tr><tr><td>REIBEL Nicolas</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Collecteur de données (PR 1)</td></tr><tr><td>VELT Amandine - https://orcid.org/0000-0003-2368-839X</td><td>INRAE - https://ror.org/003vg9w96</td><td>Equipe de recherche (PR1), Gestionnaire de données (PR 1)</td></tr></tbody></table>
## 3 Description des données, méthodes d'acquisition et utilisation des données

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 2: Axes et produits de recherche et activités 'UEAV</figcaption></figure>

### 3.1 Description des produits de recherche du plan de l'entité

#### 3.1.1 PR 1 : Phénotypage – oenotypage – envirotypage :

##### Description

Ce produit de recherche PR1 correspond à l'axe de recherche principal de l'unité UEAV (cf. figure 2). Il intègre l'ensemble des données de phénotypage, d'oenotypage et d'envirotypage acquises sur les plantes et sur l'environnement des expérimentations. L'objectif principal de ces mesures et observations est de caractériser des génotypes de Vitis (traits, caractères phénotypiques) afin d'identifier les déterminants génétiques d'intérêt (résistance aux maladies, résistance aux stress abiotiques, caractères phénotypiques quantitatifs divers...). Ces mesures et observations peuvent s'étendre du pépin jusqu'au produit fini qu'est le vin. Elles peuvent rarement concerner d'autres espèces que Vitis vinifera.
Au sens large, le périmètre du phénotypage de ce produit de recherche peut concerner d'autres objectifs expérimentaux dans le domaine de l'agronomie et de la physiologie. Des données d'envirotypage sont souvent associées à ce produit de recherche (climatologie, pédologie, propriétés hydriques...) afin de caractériser les interactions géotype x environnement et aussi dans tous les cas, des données d'itinéraires techniques (ITK).

**Type**
Jeu de données

**Mots clés**
Vitis, phénotypage, phénotypage haut-débit, impact de l'environnement, microvinification, génétique de la résistance, stress abiotique, donnée agronomique, caractère physiologique, qualité du vin, phénologie, donnée météorologique, imagerie, cartographie numérique des sols, interaction géotype-environnement, trait phénotypique

**Langue**
fra

**Date de publication**
2025-09-18

**Type d'identifiant**
Identifiant local

**Données personnelles**
Oui

**Données sensibles**
Non

**Aspects éthiques**
Non

**Formats des données**
Mesures et observations : .csv, .xslt, .docx
Phénotypage HD : .h5, .json, .las, .xyz, .txt, .csv, .tif
Mesures environnementales : .csv, .dt6, .dat, .docx
Données géographiques : .shp, .shx, .dbf, .prj, .png, .pgw, .csv
Itinéraires techniques : .csv, .accdb, .pdf
Mesures de laboratoires : .csv, .pdf
Autres données : .FAD, .jpg, .png, .xslt, .csv

### 3.1.2 PR 2 : Evaluations agro-environnementales

#### Description

Ce produit de recherche PR2 correspond au second axe de recherche de l'unité UEAV (cf. figure 2). Il intègre l'ensemble des données issues des expérimentations portant sur l'évaluation agro-environnementale de pratiques agricoles innovantes. Ces évaluations sont multicritères: elles mobilisent de nombreux indicateurs sur des compartiments variés (plantes, eaux, sols...). Deux thématiques sont actuellement traitées par l'unité dans cet axe.

La première concerne l'évaluation de systèmes en viticulture conçus pour réduire drastiquement l'utilisation des intrants et visant à une adaptation au changement climatique.
La seconde concerne l'évaluation de pratiques de valorisation des produits résiduaires organiques en culture céréalière (plateforme PRO'spective). Le dispositif de Colmar étant l'un des sites du SOERE PRO (https://valor-pro.hub.inrae.fr/presentation-de-l-observatoire-soere-pro), certains éléments ne seront pas détaillés dans ce PR2 car consultables dans le PGD du SOERE: 1. Données d'observation et d'analyses dans les compartiments sol, plante, eau, PRO - site.

Dans le cadre de ces expérimentations, on retrouve des protocoles d'acquisition de données identiques ou analogues à certains mobilisés dans le PR1 (exemple: phénotypage maladies). Ceux-ci ne seront pas détaillés ici.

**Type**
Jeu de données

**Mots clés**
Vitis, donnée agronomique, pratique phytosanitaire, réduction d'herbicide, réduction des pesticides, impact environnemental, durabilité des résistances, analyse multicritère, biodiversité, analyse socio-économique, écotoxicologie, microbiologie du sol, travail du sol, viticulture, biocontrôle, richesse spécifique, culture céréalière, blé d'hiver, orge, maïs, produit résiduaire organique, teneur en élément trace, contaminant organique, micropolluant, boue compostée, fumier de bovin, digestat, compost, valorisation agricole des boues, Microplastics, Garbage, Climate Change, pratique culturale, lysimètre

**Langue**
fra

**Date de publication**
2025-01-01

**Type d'identifiant**
Identifiant local

**Données personnelles**
Oui

**Données sensibles**
Non

**Aspects éthiques**
Oui

**Formats des données**
.xlsx, .csv, .docx

## 3.2 Réutilisation des données existantes

La plupart des données ont vocation à être réutilisées, que ce soient des données acquises sur les plantes ou sur l'environnement. En effet, si les données sont bien contextualisées, enrichies en métadonnées et données environnementales, elles pourront avoir vocation à enrichir de nouveaux jeux de données (réplication et extension du plan expérimental), par exemple pour la recherche de marqueurs génétiques (QTLs) ou la caractérisation de l'impact du changement climatique (phénologie...).
## 3.3 Méthodes d'acquisition et nature des données

### 3.3.1 Informations générales

Nature des données

Données expérimentales

Equipements, plateaux techniques utilisés

Unité d'Expérimentation Agronomique et Viticole :
https://doi.org/10.15454/1.5483269027345498E12

PROspective's long-term field experiment : https://doi.org/10.57745/4BYXTK

Références associées

Registre Qualité UEAV : document interne

### 3.3.2 Méthodes communes à l'ensemble des produits de recherche

Mesures et observations visuelles (objets : végétaux, maladies, terres ...)

Données acquises par un opérateur par observation selon un protocole établi (exemples: détection et quantification de maladies, estimation de % de surfaces, notes de compacité de grappes, % de bourgeons débourrés, couleur ou texture d'un horizon pédologique...) ou par mesure simple (pesée de récolte avec un peson, mesure de hauteur de plante...)

Mesures environnementales par capteurs (objets : climat, sol, eau)

Données acquises de manière automatique ou non par des capteurs environnementaux. Les capteurs d'acquisition automatique sont des capteurs météorologiques (capteurs de rayonnement, anémomètres, pluviomètres, capteurs de température...) et des capteurs d'humidité du sol (tensiomètres...). Nous disposons de 2 stations météorologiques maintenues et exploitées par l'unité AGROCLIM, dont les données sont mises à disposition par l'outil CLIMATIK. D'autres capteurs environnementaux ne permettent pas une acquisition automatique: résistivimètre, luxmètre...

Analyses de laboratoire (matrices : terres/sol, végétaux, eau)

Données issues d'analyses physico-chimiques de laboratoires prestataires, le plus souvent non INRAE, plus rarement INRAE (LAS, UR SOLS, UMR SVQV...) Ces analyses concernent le plus souvent des baies de raisin, du vin et des sols, mais peuvent concerner des feuilles, des pétioles, du bois ou de l'eau.

Données géographiques

Données de géolocalisation obtenues par un GPS. Ces données sont soit des métadonnées destinées uniquement à localiser des objets scientifiques ou des évènements, soit des co-variables utiles au calcul de données élaborées (géostatistiques). Les traitements géographiques, notamment les cartographies d'interpolation, sont réalisées grâce à ArcGis Pro.

Itinéraires techniques (par types d'opérations)
Enregistrements des opérations culturales et interventions expérimentales réalisées sur les dispositifs expérimentaux au champ, en serre ou au sein des installations de vinification. Ces enregistrements comprennent a minima les dates et durées d'intervention, la nature de l'opération, le matériel utilisé, les noms, doses et natures des intrants, le nom des opérateurs.

### 3.3.3 Spécificités des méthodes du PR1

#### Mesures et observations visuelles (objets : végétaux, maladies ...)

Pour le PR1, la grande majorité des données concernent directement la plante et sont issues de mesures phénotypiques classiquement réalisées pour évaluer les aptitudes agronomiques de la vigne (pesées de grappes, détection et quantification de maladies...).

#### Mesures phénotypiques et physiologiques par capteurs (objets : végétaux, maladies)

Données acquises de manière automatique par des capteurs. Notre équipement principal actuel est une phénovigne embarquée sur tracteur comprenant 2 lidar, 2 caméra RGB, 1 caméra multispectrale, 1 GPS RTK, 1 centrale inertielle. Cette méthode se singularise par la nature et le volume des données acquises, ainsi que par le mode de traitement des données (pipelines, modules de traitement). Les traits principaux concernent des surfaces et volumes de biomasses. A l'avenir, des traitements par segmentation et classification (deep learning) seront mobilisés (détection et quantification d'organes et de maladies, stades phénologiques...). D'autres modes d'acquisition existent ou ont existé (SPAD, Multiplex, Dualex, photos...)

#### Données géographiques et cinématiques

Pour notre Phenovigne, les données de géolocalisation issues du GPS embarqué sont utilisées pour géopositionner les données d'imagerie. Des données cinématiques (IMU) sont mobilisées pour réaliser des post-traitements permettant de préciser la trajectoire des capteurs. Les traitements géographiques et cinématiques sont réalisés grâce à Python le plus souvent.

### 3.3.4 Spécificités des méthodes du PR2

#### Mesures et observations visuelles (objets : végétaux, maladies, biodiversité ...)

Pour le PR2, certaines données sont issues d'observations environnementales et concernent la flore, la faune et plus généralement la biodiversité.

#### Analyses de laboratoire (matrices : terres/sol, végétaux, eau, matières fertilisantes)

Le PR2 concerne des analyses de matrices plus diversifiées et notamment sont spécifiquement concernées : eaux de percolation, eaux de ruissellement, matières organiques fertilisantes.

#### Gestion de prélèvements et gestion d'échantillons

Les analyses de laboratoires sont réalisées sur des prélèvements échantillonnés généralement par l'unité. Pour les projets menés sur la plateforme Prospective, un grand nombre d'échantillons de natures variés (végétaux, terres, eaux, PRO) sont conservés dans 2 échantillothèques. Certains échantillons sont conservés, d'autres envoyés aux laboratoires prestataires. Une base de données spécifique documente la gestion de l'échantillothèque.
# 4 Documentation et qualité des données

## 4.1 Organisation, structuration des données, métadonnées associées

### 4.1.1 Organisation et structuration des données

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 3: Types de données et outils de gestion et de stockage de la donnée</figcaption></figure>

Pour les données relatives à la Vigne acquises dans l'unité UEAV, toutes les mesures, observations et analyses seront importées dans le SI SIXTINE d'INRAE, une adaptation sectorielle d'OpenSILEX (cf. figures 3 et 4), plateforme open source basée sur une architecture pilotée par ontologie et respectant les principes FAIR. Dans SIXTINE, les données sont structurées et organisées en lien avec des objets scientifiques, variables, évènements, documents et applications, selon un vocabulaire contrôlé (Semantic Web Languages : RDF, OWL, SKOS.) SIXTINE permet une gestion de la localisation des objets scientifiques (format WKT).

Pour acquérir, stocker et traiter les données collectées sur la vigne, l'utilisation de l'ontologie Vitis Crop Ontology https://cropontology.org/term/CO_356:ROOT, accessible via SIXTINE, est indispensable, afin d'assurer une définition normalisée des variables. Pour les autres variables, leur définition est réalisée lors de l'élaboration des protocoles. Une base regroupant ces variables
est mise à jour au niveau de l'unité. Celle-ci est importée dans SIXTINE (instance Vigne) et partagée avec les autres utilisateurs du SI.

Pour la plateforme Prospective, le SI de l'observatoire SOERE PRO est utilisé. Il a été développée par INRAE (UR Infosol ; UMR EcoSys, UMR SAS), en partenariat avec les équipes pilotes des sites de l'observatoire SOERE PRO et de partenaires de la filière du recyclage agricole des produits résiduaires organiques (INRAE, CIRAD, Arvalis, LDAR, IFV, ITAB). Les listes permettant de documenter les métadonnées ont été établies par INRAE (UMR EcoSys, SAS), en collaboration avec les partenaires du développement et d'experts extérieurs (INRAE LBE, INRAE LAS, INRAE USRAVE, INRAE ISPA, SMRA 68, Instituts élevage, IFIP, ITAVI).

Les données d'itinéraires techniques sont enregistrées sur les logiciels métier Geofolia (vignes et grandes cultures) et Isacuve (vinifications). Dans le cadre de projets scientifiques, certaines données d'ITK sont dupliquées sur des systèmes d'information web (exemple : Agrosyst pour Dephy ou encore Sixtine.)

Les données climatiques acquises par nos stations météorologiques sont stockées sur un serveur distant et requêtables sur l'interface web CLIMATIK d'INRAE.

Une partie des données acquises au champ le sont par ADONIS WebApp, ce qui permet notamment une structuration, une traçabilité et une sécurisation des données brutes dans une base en ligne. Il existe une interopérabilité entre ADONIS et SIXTINE.

Concernant les analyses de terres, notre fournisseur principal est le laboratoire SADEF. Nous réceptionnons les résultats via une base de donnée EDIS accessible via une interface Web. Cette base permet une sécurisation des données dans l'attente d'un import sur SIXTINE.

La gestion du foncier et de certaines métadonnées agronomiques du parcellaire agricole (délimitations et surfaces, assolements, données d'implantation...) est réalisée grâce au logiciel ARCGIS PRO. Une copie de ces éléments est réalisée annuellement en direction du module Plan de GEOFOLIA pour la gestion opérationnelle du domaine expérimental. Les protocoles, modes opératoires et procédures de l'unité sont stockés sur notre serveur. Un registre informatique (excel) de notre documentation qualité classifie nos documents et pointe vers les documents grâce à des liens hypertexte.

Actuellement certaines données (mesures, analyses et observations) sont encore stockées sur le Datacenter Ile de France. Les données sont sécurisées par un système de sauvegarde automatique et périodique.

Les données brutes issues du phénotypage haut-débit sont transférées sur le serveur de calcul Data2 de l'UMR SVQV sur lequel elles sont effectuées les chaînes de traitement. Les données intermédiaires et élaborées (traitées) y sont sauvegardées. Les données brutes sont ensuite sauvegradées sur le Meso@LR.

## 4.1.2 Métadonnées et méthodes d'acquisition

Les modes opératoires, instructions, protocoles et procédures sont répertoriés dans notre Registre Qualité et stockés sur le serveur de l'unité (Datacenter IDF).

Dans le système d'information SIXTINE, les principales fonctionnalités et les métadonnées accompagnant les données sont:
- Date et nom de l'opérateur lors de l'acquisition ou prélèvement

- Rattachement des données à des entités : objets scientifiques (géoréférencés ou non), capteurs (devices), organisations, projets, expérimentations ; ces entités sont toutes formellement décrites (responsables techniques et scientifiques, caractéristiques et propriétés...)

- Accès aux ontologies de variable (ex : Vitis Crop Ontology) garantissant la standardisation et l'interopérabilité des données

- Définitions formelles des variables décrivant l'entité cible, la méthode d'acquisition, le type de variable, l'unité de mesure, la caractéristique de la donnée (description). Les protocoles ou autres documents pouvant être liés dans la base à tous les niveaux (objets, projets, expérimentations...)

- Les données d'ITK pouvant être importées de notre logiciel métier d'enregistrement des ITK (interopérabilité avec Geofolia)

Dans le SI-PRO, les données stockées et accessibles sont:

- Propriétés des sols : sols physico-chimie données élémentaires + sols physico-chimie moyennes / période du jeu de données

- Propriétés des plantes : plante physico-chimie données élémentaires + plante physico-chimie moyennes / période du jeu de données

- Propriétés des PRO : PRO physico-chimie données élémentaires + PRO physico-chimie moyennes / période du jeu de données

- Itinéraires techniques : intervention apport + intervention pro étudié + intervention récolte coupe + intervention semis, plantation + intervention travail du sol / période du jeu de données

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 4: Fonctionnalités et structuration de SIXTINE</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 1: Sommaire du Registre Qualité d'UEAV</caption><thead><tr><td>Domaines</td><td>Documents</td></tr></thead><tbody><tr><td>Référentiels</td><td>Protocoles</td></tr><tr><td>Manuel qualité</td><td>Processus</td></tr><tr><td>Administration</td><td>Procédures</td></tr><tr><td>Viticulture</td><td>Modes</td></tr><tr><td>Cave - vinifications</td><td>opératoires</td></tr><tr><td>Grandes cultures</td><td>Instructions</td></tr><tr><td>Plateforme Pro'spective</td><td>Formulaires</td></tr><tr><td>Serres</td><td></td></tr><tr><td>Atelier</td><td></td></tr></tbody></table>
### 4.1.3 Références associées

* Registre Qualité UEAV : document interne

* SI SIXTINE VIGNE : https://sixtine.mistea.inrae.fr/vigne/app/

* Vitis Crop Ontology : https://cropontology.org/term/CO_356:ROOT

* Liste documentée des variables utilisées par UEAV : document interne

### 4.1.4 Standards de métadonnées/données

* RDF Data Cube Vocabulary : https://rdamsc.bath.ac.uk/api2/m35

* OEPO : https://doi.org/10.15454/PG4VUH

* BrAPI : https://brapi.org/

* Crop Ontology : https://cropontology.org/rdf/CO_321:0000391

* AGROPORTAL : https://agroportal.lirmm.fr/

* MIAPPE : https://doi.org/10.1111/nph.16544

## 4.2 Qualité scientifique des données

Un animateur Qualité, un Métrologue et un Référent Données Opérationnel sont nommés dans l'unité (cf. figure 1). Pour chaque équipe, un responsable est identifié pour assurer l'interface avec les utilisateurs des dispositifs de l'UEAV (participe à la rédaction des protocoles et à la conception des dispositifs). Pour chaque expérimentation, un expérimentateur (Référent Unité) est aussi identifié: avec l'interface utilisateur, il est garant de la fiabilité des données acquises. Pour certains types d'acquisition (phénotypage haut-débit...), une première validation des données est réalisée par l'UEAV.

Un Registre Qualité (cf. Tableau 1) est mis à jour périodiquement pour classer et fournir l'accès aux documents du système Qualité de l'unité (modes opératoires, protocoles...)

Un système de traçabilité des acquisitions de données est assuré (cahiers de laboratoire, cahiers de mesures, logiciel d'enregistrement des itinéraires techniques...)

Des systèmes d'acquisition (Adonis) et de stockage des données (Sixtine, Geofolia) permettent de stocker, sécuriser, contextualiser et partager les données acquises.

Une liste des variables utilisées par UEAV dans les différents projets de recherche est documentée et mise à jour. L'unité MISTEA assure la mise à disposition de ces variables après validation.

### Références associées

* Lettre de mission de l'animateur Qualité : document interne

* Registre Qualité UEAV : document interne

# 5 Exigences légales et éthiques, code de conduite

## 5.1 Mesures pour assurer la protection des données à caractère personnel

Dans le périmètre actuel du présent PGD (expérimentations végétales), aucune donnée à caractère personnel n'est acquise.
Les fichiers d'acquisition contenant les noms des expérimentateurs ne sont pas diffusés. Pour la
citation de contributeurs lors de la valorisation de résultats, une demande d'autorisation est
systématiquement faite à la personne concernée.

Pour de futurs projets, si des données devaient être acquises chez des agriculteurs ou des particuliers, une anonymisation des données devra être systématiquement réalisée.

5.2 Aspects juridiques, titularité des données, droits de propriété intellectuelle

Données issues de sites INRAE – financement 100 % public

Les jeux de données sont des « documents administratifs » produits dans le cadre de la mission de service public ; INRAE en est titulaire (droit d'auteur, droit du producteur de base.)

Diffusion : principe d'ouverture et de réutilisation gratuite si les données sont financées au moins à 50 % par des fonds publics et rendues publiques ; il est recommandé d'appliquer une licence ouverte (Etalab) et de vérifier les exceptions légales.

Données issues de sites INRAE – financement mixte public / privé

La propriété est définie par le contrat : INRAE reste titulaire des données issues de sa mission,
mais le partenaire peut garder des droits ou imposer une confidentialité.

Diffusion : si la part publique ≥ 50 % et que les données ne sont pas couvertes par un droit spécifique, leur réutilisation est libre une fois rendues publiques. Sinon, diffusion subordonnée aux clauses contractuelles (secret des affaires, prestations de service) et à l'accord du partenaire.

Source : Guide “Ouverture des données de recherche. Guide d’analyse du cadre juridique en France”. https://hal.inrae.fr/hal-02791224

Références associées

* Ouverture des données de recherche. Guide d'analyse du cadre juridique en France : https://hal.inrae.fr/hal-02791224

5.3 Aspects éthiques et déontologiques

Partage des données expérimentales : Diffusables en open data si financées ≥ 50 % public et non couvertes par un droit spécifique. Utilisation d'une licence ouverte (Etalab) après vérification des éventuelles restrictions (secret, confidentialité, PI).

Plantes OGM / CRISPR cultivées en serre : dans le strict respect de la réglementation ; pas de diffusion automatique. Respect strict du cadre réglementaire (ZRR, PPST, sécurité) ; demande d'autorisation avant publication de données sensibles.

Données relatives pesticides et environnement : Si elles relèvent d'émissions ou d'impacts environnementaux, elles doivent être communiquées sur demande, voire publiées. La charte INRAE souligne qu'en lien avec les défis sociétaux (dont la transition agricole et la réduction des intrants), les porteurs de projets doivent intégrer une réflexion éthique dès la conception. En cas de doute, ils peuvent saisir le comité consultatif commun d'éthique INRAE-Cirad-Ifremer-IRD.
**Intégrité scientifique et éthique** : Vérifier la traçabilité, transparence et fiabilité des données. Respect des principes d'honnêteté, reproductibilité, et absence de conflit d'intérêts. Une analyse éthique du projet est recommandée si des controverses sont prévisibles.

Références associées

Charte de déontologie, d'intégrité scientifique et d'éthique (INRAE) :
https://www.inrae.fr/sites/default/files/pdf/Charte-Deontologie_INRAE%5BFr%5D_Print_0.pdf

6 Traitement et analyse des données

6.1 Rôle de l’unité

Les données produites par l'unité sont de natures diversifiées. De même leurs modes de
traitements sont diversifiés, dépendant des projets et de leurs objectifs propres. Le traitement de
certaines données est réalisé au niveau de l'unité avec des outils courants (Excel, XLStat, R).
Certaines données sont traitées par les porteurs de projets et responsables scientifiques
utilisateurs.

Concernant les données phénotypiques issues de capteurs (haut-débit): actuellement des
modules de traitement développés par l'infrastructure PHENOME et adaptés par différents
développeurs sont mis en œuvre par UEAV sur le serveur de calcul Data2 de l'UMR SVQV. A terme,
lorsque ces pipelines seront en production, l'utilisation de la plateforme 4P sera privilégiée:
https://umremmah.fr/recherche/equipes/lpa-capte/equipements-infrastructures/4p.

Concernant les mesures phénotypiques acquises manuellement ou visuellement, lorsqu'elles sont traitées dans l'unité, il s'agit généralement de statistiques descriptives simples, réalisées à partir d'outils courants (excel, XLstat, R). Occasionnellement des applications web sous OpenSilex (développées par l'unité MISTEA) sont utilisées (bilan hydrique, indicateurs agroclimatiques).

Concernant les données issues de la plateforme Prospective, les traitements statistiques sont réalisés grâce aux logiciels R, Statbox agri, ExpeR.

Concernant les données climatiques issues des stations météorologiques, elles sont traitées par les outils de l'unité AGROCLIM.

Dans le cadre des projets Dephy Expé, des calculs automatisés peuvent être mis en œuvre à partir des données d'indicateurs techniques dans le module « Performances » de la base Agrosyst.

Concernant le cas particulier des données géographiques (carte d'indices végétaux, cartes de résistivité...), les traitements effectués (cartes d'interpolation, géostatistiques), sont réalisées avec les outils de géotraitement d'ArcGis Pro.

6.2 Références associées

* Déploiement de la plateforme de traitement des données phénotypage haut débit 4P sur l'infrastructure France Grilles. : https://insu.hal.science/INRA/hal-04807042v1

* Portail Climatik : https://agroclim.inrae.fr/climatik/ClimatikGwt.html

- OpenSilex Viti-oeno : https://vitioeno.mistea.inrae.fr/resource/app/

* SI Agrosyst : https://reseau-pic.hub.inrae.fr/projets/le-systeme-d-information-agrosyst
## 6.3 Equipements, plateaux techniques

Plateforme 4P : https://umremmah.fr/recherche/equipes/lpa-capte/equipements-infrastructures/4p

# 7 Stockage et sauvegarde des données pendant le processus de recherche

## 7.1 Besoins de stockage

### 7.1.1 Données du phénotypage haut-débit (Phénovigne)

Ces données représentent dès à présent le volume principal de stockage (environ 99%). La gestion de ces données est conjointe avec l'UMR SVQV.

Les données brutes sont actuellement stockées sur un serveur de l'UMR SVQV du centre Grand Est - Colmar. Elles seront stockées dès cette année sur le mésocentre de Montpellier. Lorsque la plateforme 4P sera fonctionnelle pour des données Vigne, un doublon sera stocké sur France Grilles (SIXTINE).

Les données traitées (élaborées) sont également actuellement stockées sur le même serveur de l'UMR SVQV. Dès que possible, les métadonnées associées seront stockées et gérées dans SIXTINE, les données étant entreposées dans des systèmes et espaces de stockage comme IRODS ou France Grilles dans ce cas.

Les données intermédiaires ou "en cours de traitement" (niveaux L1, L2) seront stockées sur IRODS via la plateforme 4P de l'UMR EMMAH (pipelines en cours d'industrialisation pour la vigne). Selon les besoins, elles seront finalement soit prises en charge dans SIXTINE, soit supprimées.

### 7.1.2 Données acquises dans le cadre du SOERE PRO (Plateforme Pro'spective)

Concernant la plateforme Prospective: certaines données validées (cf. PGD de l'Observatoire de Recherche sur les Produits Résiduaires Organiques) sont stockées sur le SI-PRO https://si-pro.fr/pro-portage-1709-web-SNAPSHOT/login.jsf. Les autres sont stockées sur le Datacenter Ile de France.

### 7.1.3 Autres données de phénotypage, d'ITK et analytiques

Une partie de ces données sont acquises au champ grâce au logiciel Adonis WebApp, ce qui permet une structuration de la donnée et son stockage en ligne (serveurs INRAE).

Toutes les données de ce type, y compris celles acquises par Adonis (doublon), sont stockées sur le Datacenter Ile de France. Dès que possible, elles seront prises en charge dans SIXTINE (instance Vigne). Un tri sera à faire dans les données historiques pour choisir celles à exporter dans SIXTINE (les autres continueront à être stockées sur le serveur). Il n'existe actuellement pas de fonctionnalités de SIXTINE pour gérer les données propres aux serres et aux vinifications. Dans l'attente, elles resteront sur le serveur (Datacenter Ile de France).

Les données d'itinéraires techniques sont stockées dans le cloud (logiciels métier Geofolia et Isacuve). Un export complet (excel) est réalisé chaque année (stockage Datacenter Ile de France).
Ces données seront partiellement importées dans SIXTINE et AGROSYST, selon les objectifs scientifiques.

## 7.2 Volume estimé des données

Le volume total de données brutes et traitées générées et conservées durant les processus de recherche sont estimés à 70 To sur la période 2025-01-01 - 2029-01-01 (5 ans). Les données de phénotypage haut-débit représentent 99,9% de ces données ; les autres types de données représentent environ 70Go.

## 7.3 Equipements, plateaux techniques

* Adonis : https://cat.opidor.fr/index.php/Adonis

* MESO@LR : https://cat.opidor.fr/index.php/MESO@LR

* France Grilles : https://cat.opidor.fr/index.php/France Grilles

* FG-iRODS : https://cat.opidor.fr/index.php/FG-iRODS

* Serveurs centre INRAE Grand Est - Colmar

* Datacenter Ile de France

## 7.4 Mesures prises pour la sécurité des données

Concernant le Datacenter Ile de France, une copie de sauvegarde automatique est réalisée quotidiennement.

Pour les serveurs utilisés par l'unité (Datacenter IDF et serveur Centre INRAE Grand Est - Colmar), une sauvegarde automatique est réalisée quotidiennement.

Pour le serveur de l'UMR SVQV (Back Up): une sauvegarde automatique est réalisée chaque semaine (pas de sauvegarde pour la partition de travail). Une sauvegarde des données brutes des données de phénotypage HD est réalisée sur le Meso@LR.

# 8 Partage des données et conservation à long terme

## 8.1 Modalités de partage

Pour les questions juridiques, de titularité des droits et propriété intellectuelles, se référer au paragraphe 5.2.

Pour des données acquises dans le cadre d'un projet pour lequel l'UEAV est partenaire, le partage de données entre partenaires est réalisé soit par le transfert direct des fichiers de données, soit par l'administration d'accès sur les bases de données.

Dans le cadre de projets portés par des équipes de recherche de l'INRAE pour lesquels l'UEAV intervient en tant que prestataire, les données sont propriété des équipes de recherche INRAE et la politique de partage est de leur responsabilité.

Dans les 2 cas, si les données sont stockées par UEAV, la politique de partage est décidée lors de l'élaboration du projet, au niveau d'un éventuel PGD de projet et discutée avec les porteurs
scientifiques, soit au niveau du Comité de pilotage du projet, soit au sein du Conseil Scientifique des Utilisations de l'UEAV.

Pour la plateforme Prospective, se référer à la charte:

https://valor-pro.hub.inrae.fr/content/download/6350/75420?version=1

Pour une acquisition de données par UEAV avec un financement public, s'il est statué qu'UEAV est acteur de la valorisation dans le cadre du projet, l'UEAV contribuera à la diffusion des données, sous forme de publication, dataverse ou datapaper.

## Potentiel de réutilisation

Enseignement, conseil technique, développements méthodologiques, dataverse, datapaper, publications scientifiques ou techniques

## Entrepôt/Catalogue de données

Data.gouv.fr : https://cat.opidor.fr/index.php/Data.gouv.fr ()

## 8.2 Modalités de stockage à long terme

### 8.2.1 Données de phénotypage HD (imagerie)

Du point de vue de la volumétrie, les données de phénotypage haut-débit représentent plus de 99% du total géré par l'unité. La question du stockage à long terme porte principalement sur celles-ci. On distinguera d'une part les données des 5 prochaines années, dans la mesure où nous sommes en phase de développement méthodologique. On distinguera d'autre part les données brutes (ex: fichier .h5), les données intermédiaires, les données traitées (ex: fichier .xyz ou .tiff) et les résultats finaux (ex: .csv).

Pour les 5 prochaines années, on pourra conserver tous les types de données, à l'exception des données intermédiaires qui seront rapidement détruites. Les données brutes seront stockées sur le meso@LR. Les données traitées seront conservées sur le serveur de l'UMR SVQV. Les résultats finaux seront stockés sur SIXTINE.

### 8.2.2 Autres types de données

Les données d'itinéraires techniques seront stockées pour tous les dispositifs sur le très long terme. Notamment parce que ces métadonnées contextualisent la nature de toutes les autres données, mais aussi par ce qu'elles revêtent une importance agronomique (explicatives de l'état du sol), voire juridique (utilisation des phytosanitaires...)

Les données intermédiaires (produits d'un traitement utilisés pour obtenir des données plus élaborées) ne seront pas conservées sur le long terme (1 à 2 ans maximum).

Pour toutes les autres données, sauf phénotypage HD, elles seront généralement conservées sur le très long terme et plus particulièrement les données environnementales (analyses de sol, cartographie...) et celles qui sont en lien avec le changement climatique (phénologie, indicateurs de stress abiotiques...) Ces données seront conservées sur le long terme au maximum en doublon (exemple: Datacenter Ile de France et SIXTINE ou SIXTINE et Data.gouv).
### 8.2.3 Dispositions générales - Sobriété numérique

Il est recommandé de réaliser un tri raisonné des données stockées, selon leur valeur scientifique. Ces choix doivent être réalisés en lien avec les équipes scientifiques à l'origine de l'acquisition. Pour des jeux de données qui ont été publiés, il est recommandé une conservation des données de 5 à 10 ans dans un entrepôt pérenne.

Un premier tri est à réaliser pour le choix de stockage dans SIXTINE. S'il est décidé de ne pas les intégrer dans SIXTINE, ces données n'ont pas vocation à être conservées au-delà de 2 ans sur les serveurs (sauf si l'entreposage dans SIXTINE n'a pas été réalisé par manque de moyens). Le second tri concerne les données stockées sur SIXTINE au-delà de 10 ans. Un choix collectif et raisonné doit être réalisé périodiquement, en considérant la valeur scientifique des données et en tenant compte de la sobriété énergétique.

Les données jugées pertinentes pour un archivage à long terme (>10 ans) seront transférées vers un entrepôt pérenne tel que le CINES ou autre entrepôt reconnu par l'institution.

### 8.2.4 Volume et coûts de stockage à long terme

Le volume total de données conservées à long terme (données brutes et traitées) est estimé à 70 To sur la période 2025-01-01 - 2029-01-01 (5 ans). Les données de phénotypage haut-débit représentent 99,9% de ces données ; les autres types de données représentent environ 70Go. Le coût de ce stockage est estimé à environ 8 400 EUR par an.