Les activités sont préétablies et les repas sont calibrés. De ce fait nous pouvons contrôler la balance énergétique de chaque volontaire.

L'enregistrement simultané de la fréquence cardiaque, de l'actimétrie et de tous les paramètres de calcul de la DE, permet d'établir les relations d'étalonnage d'appareils portables légers (Polars, ActiHeart, ArmBand ...). Ces appareils peuvent ensuite être portés par les volontaires dans les conditions normales de vie (à domicile, au travail, au sport ...) et fournir des résultats de dépense énergétique plus précis à partir de leurs simples paramètres, grâce à l'étalonnage qu'ils ont subi avec les outils de référence que sont les CC.

## Contraintes et choix techniques des analyseurs

Outre le confort de vie des volontaires dans les CC, nous devons leur assurer un environnement physiologique non perturbé. Il s'agit de maintenir les concentrations en O₂ et CO₂ au sein de la CC dans des plages de valeurs qui ne modifieront en rien la perception, la sensation et le comportement des volontaires. Ces concentrations sont choisies pour rester dans la gamme 20,000 % - 21,000 % pour l'O₂ et 0,000 % - 1,000 % pour le CO₂.

C'est le débit de renouvellement de l'air de la CC qui permet de maintenir les concentrations en O₂ et CO₂ dans ces gammes, compte tenu du volume de la CC, de la masse maigre du volontaire ainsi que du programme d'activités prévu lors du protocole en CC. Plus le volontaire aura une masse maigre importante et/ou plus les activités prévues seront intenses, plus il faudra renouveler rapidement l'air de la CC. En d'autres termes, il faudra un débit de renouvellement d'air bien plus important pour un pilier de rugby qui va pédaler 2 h sur un ergo-cycle, que pour une frêle jeune fille qui fera de la lecture. A défaut, les concentrations d'O₂ et de CO₂ sortirait des plages de valeurs cibles.

Ces valeurs limites des concentrations, imposent le choix des plages de mesure de nos analyseurs qui sont donc calées sur les valeurs que nous venons de voir.

Par ailleurs, nos CC ayant des volumes de 32 m³, le volume de dilution des échanges respiratoires de chaque volontaire est important. En considérant qu'en moyenne un homme consomme 0,34 L d'O₂ et produit 0,3 L de CO₂ par minute, cela représente des variations de 0,00106 % et 0,00094 % respectivement pour l'O₂ et le CO₂ par minute dans une CC. Cette réalité nous impose de choisir des analyseurs ayant des résolutions suffisantes pour pouvoir observer de si faibles modifications des concentrations de l'air extrait de nos CC. Les meilleures résolutions répondant à nos besoin ont été apportées par les analyseurs SIEMENS OXYMAT 6E et SIEMENS ULTRAMAT 6E pour l'O₂ et le CO₂ respectivement (SIEMENS AG, Nuremberg, Germany). Ces deux appareils présentent une résolution de 0,001 %. Leur précision annoncée par le constructeur est de ± 50 ppm (0,005 %) pour l'analyseur d'O₂ et de ± 10 ppm (0,001 %) pour l'analyseur de CO₂.

Bien que l'acquisition se fasse toutes les minutes sur le PC, les calculs intègrent les données sur une durée minimum de 5 min. Comme nous pouvons le constater plus haut, les variations de concentrations sur une minute sont à la limite des performances des analyseurs. En intégrant nos valeurs sur 5 min, nous nous assurons d'avoir des variations significatives de concentrations.

## Temps de réponse

Les matériaux poreux et micro-alvéolés potentiellement utilisés pour l'isolation des parois (laine de verre ou de roche), les moquettes, les tissus (rideaux), les mousses (matelas, ameublement) se comportent
comme des volumes tampons vis à vis des gaz. Ces derniers diffusent au sein de ces matériaux, jusqu'à l'équilibre des concentrations entre l'extérieur et l'intérieur.

Au cours de la journée de mesure, l'ensemble de ces matériaux va se comporter en «condensateur». Ils vont stocker une partie des gaz échangés lorsqu'il y a un excédent extérieur, puis relarguer ces mêmes gaz lorsqu'il y a un déficit extérieur. Ce phénomène induit un effet de traîne plus ou moins important sur la réponse des mesures. Il intervient donc, en partie, sur le temps de réponse global de l'installation. C'est un phénomène que nous cherchons évidemment à supprimer, ou tout du moins à minimiser. Pour cela il faut bannir au maximum les matériaux évoqués précédemment et leur préférer des matériaux pleins (sol en vinyle à la place de la moquette par exemple) ou bien à alvéoles fermées pour les mousses.

Le temps de réponse global du système dépend essentiellement de trois paramètres : l'effet tampon éventuel (évoqué précédemment), le temps de dilution et d'acheminement des échantillons et le temps de réponse des analyseurs eux-mêmes. Le mode de prélèvement de l'échantillon implique une durée plus ou moins longue entre le moment où l'échantillon est prélevé au niveau de la CC, et celui où il arrive à l'entrée de l'analyseur. Selon les installations, ce temps de parcours dépend de la longueur et de la section de la tuyauterie ainsi que du débit des pompes de prélèvement. Le temps de réponse des analyseurs peut dépendre pour partie de leur paramétrage interne. Dans le cas de nos analyseurs, il est recommandé de tenir compte d'un délai de 1 min pour considérer que la valeur lue est stable. De manière générale, il est nécessaire de déterminer expérimentalement le temps de réponse global de chaque CC. Pour cela plusieurs méthodes sont possibles : une méthode répandue consiste à injecter un volume donné de gaz connu et de chronométrer le temps mis par les analyseurs pour répondre aux changements de concentrations. En ce qui nous concerne, nous avons choisi une méthode utilisant les conditions réelles d'utilisation de nos CC. C'est au cours des passages de 15 volontaires (pour chaque CC) effectuant chacun quatre exercices physiques distincts (trois marches sur tapis roulant et une séance de stepper) que nous avons déterminé les temps de réponse globaux de nos CC. D'après nos données enregistrées, nous avons observé le temps écoulé entre le début de chaque exercice et l'apparition des modifications des concentrations de gaz : pour nos deux CC le temps de réponse obtenu est de 3 min.

Ce temps de réponse global doit naturellement être pris en compte dans le traitement des données et le calcul des échanges respiratoires. Les autres paramètres enregistrés (température, humidité, pression atmosphérique, débit) ne subissent pas ce phénomène global de retard, dans la mesure où les prélèvements sont effectués directement au sein du milieu de variation de chaque mesurande). Pour cela on décale les valeurs d'O₂ et de CO₂ de la durée nécessaire pour faire correspondre leur moment d'apparition à celui des paramètres à réponses rapides (température, humidité, débit, pression atmosphérique).

## Contrôles, calage et validation

L'ensemble des capteurs délivrant des informations utilisées pour le calcul des DE doivent être périodiquement contrôlés et éventuellement ré-étalonnés. Nous effectuons ces contrôles en moyenne une fois par an, mais la périodicité peut être adaptée selon l'intensité de l'utilisation de nos CC.

En revanche, le contrôle et le calage éventuel des analyseurs sur les valeurs étalons, sont effectués à chaque début et fin de période de mesure (séjour de volontaires en CC). Si les contrôles d'étalonnage effectués entre le début et la fin de l'enregistrement d'une période de mesure (typiquement 36 h), mettent en lumière une dérive des analyseurs, celle-ci doit être prise en compte et corrigée lors du traitement des données. Par exemple, si les deux analyseurs dérivent de manière linéaire de +0,01 %
(10 points de l'échelle de mesure comportant 1000 points), cela représente un écart de 1,16 % sur le calcul de la DE sur 24 h d'un volontaire. Une dérive de +0,05 % conduit à un écart de 5,80 % sur la DE sur 24 h.

Par ailleurs, afin de pouvoir faire confiance aux valeurs délivrées par le système de mesure que représente une chambre calorimétrique, il est nécessaire de valider l'ensemble de l'installation. Le principe de validation d'une chambre calorimétrique, adopté à Clermont-Ferrand, consiste à injecter du CO₂ pour simuler une production de CO₂, et injecter de l'azote (N₂) pour diluer les gaz, notamment l'O₂, simulant ainsi une consommation d'O₂. Nous contrôlons la quantité de chaque gaz que nous injectons par gravimétrie. Nous cherchons ensuite à savoir si nous récupérons en sortie tout ce que nous injectons, par l'intermédiaire des concentrations, des débits, des températures et des pressions.

Les principaux calculs sont les suivants :

$$ \text{Équation de départ :} \quad Ve = Vs - VN_2 \text{ injecté} - VCO_2 \text{ injecté} + Vf - Vi $$

Volume de CO₂ analysé :

$$ \text{VCO}_2 \text{ analysé} = \text{VCO}_2 + \text{VCO}_2f - \text{VCO}_2i + (( \text{VN}_2 \text{ injecté} + \text{VCO}_2 \text{ injecté} ) * 0,04006 / 100) \text{ en litres} $$

Volume d'O₂ théorique extrait de la chambre d'après les injections de gaz :

$$ \text{VO}_2\text{th} = [( \text{Vs} - \text{VN}_2 \text{ injecté} - \text{VCO}_2 \text{ injecté} - \text{Vi} + \text{Vf} ) * 20,930 / 100] + \text{VO}_2i - \text{VO}_2f \text{ en litres} $$

Concentration théorique en O₂ de l'air (en différentiel par rapport à l'air ambiant) :

$$ [\text{O}_2\text{thd}] = (( \text{Vs} * 20,930 / 100) - \text{VO}_2\text{th} ) / \text{Vs} \quad \text{en \%} $$

$$ \text{Concentration en O}_2 \text{ de l'air extrait (différentiel)} : \quad [\text{O}_2\text{dc}] = [\text{O}_2\text{d}] * (\text{Pa} / (\text{Pa} - \text{Fp})) \quad \text{en \%} $$

$$ \text{Taux de récupération du CO}_2 : \quad \text{TCO}_2 = \text{VCO}_2 \text{ analysé} / \text{VCO}_2 \text{ injecté} \quad \text{en \%} $$

$$ \text{Taux de récupération de l'O}_2 : \quad \text{TO}_2 = [\text{O}_2\text{dc}] / [\text{O}_2\text{thd}] \quad \text{en \%} $$

Avec : Ve = volume d'air entrant dans la CC sur la durée considérée

Vs = volume d'air sortant de la CC

VN₂ injecté = volume d'azote injecté dans la CC

VCO₂ injecté = volume de CO₂ injecté dans la CC

Vf - Vi = variation du volume entre le début et la fin des mesures

Indices : f = final ; i = initial ; d = différentiel ; c = corrigée

Pa = pression atmosphérique

Fp = pression de vapeur d'eau saturante à l'entrée des analyseurs

0,04006 % = concentration en CO₂ de l'air entrant = concentration de l'air ambiant de référence

20,930 % = concentration en O₂ de l'air entrant = concentration de l'air ambiant de référence

Les valeurs des taux de récupération TCO₂ et TO₂ permettent de prendre la décision de valider ou non l'ensemble de l'installation. Dans le cas idéal ces taux doivent être égaux à 100%. Un déséquilibre prononcé entre les valeurs de ces taux peut pointer un problème spécifique sur le circuit de mesure de l'un des gaz (O₂ ou CO₂), depuis la zone de prélèvement jusqu'à l'analyseur. Il faut alors procéder à une détection méthodique de défaut sur tous les éléments constituant la chaîne de mesure incriminée. Si les deux taux sont faibles, outre l'existence possible de problèmes sur les circuits de mesure des gaz, cela peut également mettre en évidence la présence de fuites au niveau de la CC. Une action est alors nécessaire
pour réduire les fuites, qu'elles soient au niveau du caisson de la CC, de la tuyauterie ou du caisson de climatisation éventuel. Dans la pratique les taux sont rarement égaux à 100 %, et peuvent se situer pour des valeurs acceptables entre 95 et 100 %. On peut dans ce cas considérer l'installation comme valide. Néanmoins, pour être précis sur les calculs des volumes d'échanges respiratoires que l'on fait au cours des protocoles, il est nécessaire d'utiliser ces taux de récupération comme facteurs de correction.

Pour l'ensemble de ce type d'installation, il a été montré que la précision de la mesure de la dépense énergétique en chambre calorimétrique était très bonne : en effet la différence moyenne entre les mesures effectuées en chambre calorimétrique et celles effectuées par la méthode de référence (la calorimétrie directe) est de 1,2 ± 0,14 % au cours de périodes de 24 h (Dauncey, 1980).

## Résultats originaux

Les CC basées sur la calorimétrie indirecte sont les seuls outils de référence permettant de faire des mesures en continu et d'obtenir les cinétiques des DE des volontaires sur des périodes de 24 h à plusieurs jours.

La DE mesurée durant la nuit reflète le véritable métabolisme de base (celui du sommeil) par rapport au métabolisme de repos trop souvent appelé métabolisme de base par abus de langage dans les publications internationales. En effet dans la mesure où les CC sont des installations relativement rares, beaucoup d'équipes de recherche ont recours à la mesure des DE via des appareils de mesure des échanges respiratoires sous canopy (masque ou cloche), seuls matériels à leur disposition. Ce type de matériel effectue la mesure du métabolisme lorsque les volontaires sont allongés mais éveillés. Il s'agit ici du métabolisme de repos. Les mesures effectuées avec nos CC nous montrent que sur 63 volontaires ayant séjourné en CC, leurs DE de repos et de sommeil sont respectivement de 86,3 ± 29,7 kcal/h et 60,0 ± 10,9 kcal/h.

Les mesures des DE des volontaires en CC nous ont permis de mettre en évidence des variations de DE de sommeil inattendues et inédites chez les patients parkinsoniens (Montaurier et al., 2007) ainsi que chez les patients greffés rénaux (Heng et al., 2014).

## Conclusion

Les CC basées sur le principe de la calorimétrie indirecte sont les outils de référence pour la mesure des cinétiques de DE, des bilans sur 24 h et de l'oxydation des substrats.

La conception d'une chambre calorimétrique, sa mise en œuvre, ainsi que le traitement des données nécessitent des compétences et des connaissances techniques complètes (électronique, informatique, physique des gaz). Ce type d'installation lourde requiert une maintenance régulière et des contrôles périodiques au niveau de tous les organes composant l'ensemble (capteurs, instrumentation, informatique, traitement des données).

Les analyseurs de gaz ($O_2$ et $CO_2$) sont au cœur du principe de fonctionnement des CC. Il est nécessaire d'apporter un soin particulier à leur choix, ainsi qu'aux contrôles d'étalonnage et aux calages éventuels qu'il ne faut pas manquer d'effectuer lors des périodes de mesure. En cas de dérive, des corrections sont à intégrer lors de la phase de calcul.

La validation de l'ensemble du système permet de manière pratique d'alerter éventuellement sur l'apparition de dégradations des performances d'un ou plusieurs éléments, mais surtout de s'assurer de la fiabilité des résultats obtenus.
Au-delà des points importants décrits ici, d'autres éléments doivent également être considérés. En cas de perturbation sur les signaux enregistrés, un filtrage du signal est alors nécessaire. Un soin particulier doit également être apporté quant au choix des mélanges gazeux étalons destinés aux analyseurs.

Références bibliographiques

Brouwer E (1965) Report of sub-committee on constants and factors. Symposium of Energy Metabolism held at European Association for Animal Production, London: EAAP Academic : 441-443.

Dauncey MJ (1980) Metabolic effects of altering the 24 h energy intake in man, using direct and indirect calorimetry.
*Br J Nutr* **43**: 257-269.

Heng AE, Montaurier C, Cano N, Caillot N, Blot A, Meunier N, Pereira B, Marceau G, Sapin V, Jouve C, Boirie Y, Deteix P, Morio B (2014) Energy expenditure, spontaneous physical activity and with weight gain in kidney transplant recipients. *Clin Nutr*: pii: S0261-5614(14)00134-4. Doi: 10.1016/j.clnu.2014.05.003

Montaurier C, Morio B, Bannier S, Derost P, Arnaud P, Brandolini-Bunlon M, Giraudet C, Boirie Y, Durif F (2007) Mechanisms of body weight gain in patients with Parkinson's disease after subthalamic stimulation. *Brain* **130**: 1808-1818.

Ravussin E, Lillioja S, Anderson T (1986) Determinants of 24-hour energy expenditure in man. Methods and results using a respiratory chamber. *J Clin Invest* **78**: 1568-1578.
# Etalonnage d'un système de suivi en ligne pour la quantification des composés d'arômes en fermentation alcoolique par chromatographie en phase gazeuse

Magaly Angénieux<fnref n="1" />, Marc Perez<fnref n="2" />

**Résumé.** Un système de suivi en ligne de composés d'arômes a été mis en place afin d'avoir, en temps réel et à une fréquence de mesure élevée, leur production au cours de la fermentation alcoolique du vin. Une fraction de gaz fermentaire est prélevée dans l'espace de tête de la cuve en fermentation, via des lignes de transfert chauffées. L'échantillon est injecté directement ou concentré sur un piège Tenax® froid, avant désorption et injection sur un chromatographe en phase gazeuse pourvu d'une double détection FID (détecteur à ionisation de flamme) et FPD (détecteur à photométrie de flamme). Afin de calculer les concentrations des composés d'arômes dans le gaz fermentaire, un plan d'étalonnage a été mené avec un diluteur de gaz Sonimix® et un générateur de gaz ATIS® (Adsorbent Tube Injector System). Après les étapes d'optimisation de chaque dispositif, douze composés d'arômes sur seize peuvent être quantifiés. Les deux systèmes s'avèrent complémentaires compte tenu des différences de nature des composés d'intérêts et de leurs gammes de concentrations attendues.

**Mots clés :** chromatographie phase gazeuse (CPG), composés d'arômes, étalonnage

## Introduction

L'unité expérimentale de Pech Rouge (INRA) a pour cœur de métier l'expérimentation et la recherche en viticulture et en œnologie. Elle possède une halle de fermentation différée permettant de réaliser des fermentations à l'échelle pilote toute l'année. La halle est équipée de 16 fermenteurs de 1 hL et 4 fermenteurs de 10 L. Les fermenteurs sont des cuves fermées, instrumentées (température, dégagement de CO₂) et contrôlées de façon automatique. La halle s'est équipée depuis 6 ans d'un système de suivi en ligne des gaz fermentaires. L'objectif est de réaliser l'analyse en continue par chromatographie en phase gazeuse des principaux composés volatils. La fermentation alcoolique consiste en la transformation du sucre du raisin, en éthanol et CO₂, par des levures. Cette réaction produit également des composés d'arômes qui sont des molécules « marqueuses » du métabolisme. Lors de la fermentation, deux phases sont observées dans le fermenteur, la phase liquide qui est le moût (jus de raisin) en cours de fermentation et la phase gazeuse qui est l'espace de tête du fermenteur. La connaissance déjà acquise de la composition de la phase liquide, représente un intérêt d'un point de vue organoleptique. Celle de la phase gaz permet de prendre en compte les pertes de composés en cours de fermentation. Déterminer la composition en composés d'arômes des deux phases permet d'établir des bilans et contribue à la compréhension du métabolisme des levures. Le système de suivi en ligne des composés volatils dans la phase gazeuse est utilisé dans de nombreux projets de recherche en collaboration avec l'UMR Science pour l'œnologie (SPO) ainsi que sur des projets en lien avec des industriels fabricants de levures œnologiques.

## Description du matériel

Le suivi en ligne des composés volatils d'arôme est réalisé grâce à un chromatographe en phase gazeuse (CPG). Le gaz présent dans l'espace de tête de la cuve de fermentation est pompé à un débit de 14 mL.min⁻<fnref n="1" /> à travers une ligne de transfert chauffée pour éviter la condensation. Le gaz est

<footnote n="1">1. INRA, UE 0999 Pech Rouge, F-11430 Gruissan, France ; Magaly.angenieux@supagro.inra.fr</footnote>

<footnote n="2">2. INRA, UMR 1083 Science pour l'œnologie, 2 place Viala, F-34060 Montpellier cedex1, France</footnote>
concentré sur un piège froid (Tenax®) pendant 6 min puis désorbé à 160°C pendant 1 min. Le gaz est ensuite analysé à l'aide d'un chromatographe (Perichrom PR2100) équipé d'une colonne ZBWax plus (60 m x 0,32 mm x 0,5 µm, Phenomenex, Le Pecq, France) et d'un détecteur FID (détecteur à ionisation de flamme) pour la détection des composés carbonylés. Une autre partie du gaz de l'espace de tête n'est pas concentrée et est injectée directement dans une colonne RTX1 (60 m x 0,53 mm x 0,70 µm, Restek, Lisses, France) avec détecteur FPD (détecteur à photométrie de flamme) pour l'analyse des composés soufrés (Figure 1). Quatre fermenteurs peuvent être suivis en même temps.

<figure><img src="image_114.png" /><figcaption>**Figure 1.** Schéma du système de suivi en ligne des composés d'arômes (photo : UE Pech Rouge, Halle de fermentations différées).</figcaption></figure>

Après une étape de mise au point des paramètres analytiques, nous avons pu détecter et identifier les molécules d'intérêt que sont les alcools supérieurs (propanol, isobutanol, isoamylalcool...), les esters d'éthyle, les esters d'acétate et l'H₂S avec la fréquence d'une analyse par heure. Ceci est un point fort du système car une fermentation peut durer jusqu'à 200 h. Or, la production de certaines molécules ne se fait que sur quelques heures, d'où l'importance d'avoir une fréquence analytique élevée, contrainte inatteignable en prélèvement manuel.

Afin de pouvoir corréler les données de la phase gazeuse avec celles obtenues dans la phase liquide, il était important de pouvoir quantifier les composés détectés. Mais tous les composés ne peuvent pas être quantifiés par le même analyseur. Pour cela, nous avons acquis deux systèmes : le Sonimix® 6000C1 (LNI Schmidlin SA) et ATIS® (Adsorbent Tube Injector System, Supelco).

Le système Sonimix® est un diluteur de gaz. Il permet de diluer les gaz d'une bouteille étalon sur une certaine plage de concentration.

Le système ATIS® est un générateur de gaz. Il est constitué d'une ampoule en verre de 10 mL montée dans un bloc chauffé. On injecte dans cette ampoule un faible volume d'une solution de composés, préparée dans un solvant adapté et aux concentrations voulues. L'ampoule est balayée par de l'air pour créer un « gaz étalon » qui est injecté dans le système de suivi en ligne par les lignes de transfert.
Pour le système Sonimix®, il est nécessaire que les composés soient présents sous forme de gaz dans une bouteille à une concentration précise. Ainsi, pour les composés les moins volatils qui ne peuvent être obtenus sous cette forme, le système ATIS® qui requiert des composés sous forme liquide vaporisable sera mis en œuvre.

## Optimisation et étalonnage

Pour quantifier nos molécules d'intérêt, il est important d'estimer leur concentration dans la phase gazeuse. Pour certaines, nous avions à disposition des données bibliographiques renseignant leur Ki (coefficient de partage) mais déterminé dans des conditions différentes des nôtres (Morakul et al., 2010).

Nous avons donc choisi pour le système ATIS®, de tester différentes gammes de concentrations. Dans le cas du Sonimix®, la fonctionnalité « diluteur de gaz » nécessite la fabrication par un gazier d'une bouteille de gaz à une concentration précise. Nous avons donc dans ce cas estimé les concentrations à l'aide des coefficients de partage, puis empiriquement en réalisant des dilutions de gaz créées dans des flacons en verre hermétiques.

Pour les deux systèmes, un travail d'optimisation a été nécessaire.

### ATIS®

Pour le système ATIS® nous avons testé :

* ✓ la température de l'ampoule d'injection : elle a été fixée à 95°C afin de vaporiser les composés à analyser sans trop s'éloigner de la température des lignes de transfert qui sont chauffées à 90°C ;

* ✓ le solvant de la solution contenant les composés d'intérêt (méthanol, éthanol ou hexane) : l'éthanol étant en grande quantité dans les échantillons de gaz fermentaires, il a été choisi pour simuler au mieux les échantillons ;

* ✓ le système d'injection : le fabricant préconisait de récupérer le gaz étalon créé dans un sac Tedlar® puis de fixer ce sac en bout de ligne de transfert. Nous avons déterminé que brancher la ligne de transfert directement en sortie du système ATIS® était plus simple et plus efficace que l'utilisation d'intermédiaire ;

* ✓ le débit d'air d'ATIS® par rapport à l'aspiration de la ligne : Il a été fixé de façon empirique et est beaucoup plus important que le débit aspiré par les lignes (30 mL.min⁻¹ contre 14 mL.min⁻¹ pour le débit d'aspiration dans la ligne de transfert). Un débit plus faible entraîne le dédoublement des pics du chromatogramme ;

* ✓ le choix du gaz diluteur : en fermentation, les fermenteurs sont saturés en CO₂. Après l'étape de concentration, le gaz qui permet d'injecter les composés dans l'injecteur du CPG est le gaz vecteur (hélium). Après confirmation que le CO₂ n'influe pas sur les réponses des composés, l'air a été choisi comme gaz diluteur.

Le temps de piégeage des composés injectés a également été testé. Ceci nous a permis de déterminer d'une part que le temps de piégeage est suffisant pour récupérer toute la quantité de composés injectée dans le système ATIS® et d'autre part, que les composés très volatils comme l'acétate d'éthyle et l'acétaldéhyde ne restent pas fixés pendant le temps de piégeage défini par la méthode d'analyse.

Le système ATIS® a l'avantage de permettre d'ajuster au mieux les concentrations des composés à doser pour un coût faible, mais il ne peut pas être utilisé pour des composés trop volatils.

La Figure 2 présente les résultats d'étalonnage du système ATIS® pour trois composés.
<figure><img src="image_115.png" /><figcaption>**Figure 2.** Etalonnage de l'acétate d'isobutyle, de l'isobutanol et du butyrate d'éthyle par le système ATIS®.</figcaption></figure>

## Sonimix®

Pour les molécules très volatiles nous avons donc utilisé le système Sonimix® en mode diluteur de gaz. Actuellement, l'acétate d'éthyle, l'acétaldéhyde et l'H₂S sont quantifiés avec ce système.

Le principal travail d'optimisation sur ce système a porté sur le choix du gaz diluteur. Pour les composés passant par le piège (acétate d'éthyle et acétaldéhyde), nous avons appliqué le même raisonnement et obtenu le même résultat qu'avec le système ATIS®. Pour les composés soufrés qui ne sont pas piégés, la question du gaz diluteur s'est posée car du CO₂ est injecté dans la colonne analytique avec les composés. De plus, il est détecté par le détecteur FPD et son temps de rétention est très proche de celui de l'H₂S.

Les tests ont montré que la présence de CO₂ induisait une meilleure réponse de l'H₂S. Le gaz diluteur doit donc être le CO₂ pour la quantification des composés soufrés.

Un point important est à prendre en compte en utilisant ce gaz : le Sonimix® est prévu pour fonctionner avec de l'air. Il réalise la dilution des gaz grâce à des débitmètres et régulateurs massiques (RDM) qui mesurent des débits massiques (masses / temps). En dilution, un débit volumique (volume / temps) est appliqué en sortie d'appareil. Connaissant la concentration en ppm de la bouteille étalon, le Sonimix® donne la concentration voulue du composé en ppm (air en gaz diluteur).

L'utilisation du CO₂ comme gaz diluteur nécessite l'application d'un facteur de correction sur les concentrations données par le Sonimix®.

**Le Tableau 1 et la Figure 3 présentent les résultats d'étalonnage du Sonimix® pour H₂S.**

Suite à ces étapes d'optimisation, le travail de quantification a pu être réalisé.

Ces deux systèmes nous permettent de quantifier douze des seize composés d'intérêts ciblés initialement. Les quatre composés non quantifiés sont des composés ayant des points d'ébullition hauts ce qui demandera une optimisation des paramètres ATIS® spécifiques.
<table><caption>Tableau 1. Etalonnage de l'H₂S par le système Sonimix®</caption><thead><tr><td>Concentrations (mg.L<sup>-1</sup>)</td><td>Racine carrée de l'aire moyenne (n = 3)</td><td>Ecart type</td><td>Coefficient de variation</td></tr></thead><tbody><tr><td>0,0042</td><td>2,21</td><td>0,01</td><td>0,65%</td></tr><tr><td>0,0084</td><td>6,29</td><td>0,21</td><td>3,27%</td></tr><tr><td>0,0141</td><td>12,21</td><td>0,34</td><td>2,80%</td></tr><tr><td>0,0156</td><td>12,83</td><td>0,49</td><td>3,78%</td></tr><tr><td>0,0195</td><td>17,75</td><td>0,28</td><td>1,55%</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_116.png" /><figcaption>Figure 3. Etalonnage de l'H₂S par le système Sonimix®.</figcaption></figure>

## Approche d'une validation de méthode du système de suivi en ligne

La validation de méthode doit permettre de garantir les résultats en fonction des besoins des demandeurs d'analyse.

Nous avons cherché à déterminer si notre processus de mesure était reproductible (résultats de l'analyse des gaz fermentaires proches dans un intervalle de temps précis et sur plusieurs fermenteurs) et juste (biais par rapport à une valeur dite vraie).

Pour estimer la reproductibilité du système de suivi en ligne, nous avons comparé la réponse en aire sur trois fermenteurs pour l'acétate d'isobutyle (Figure 4).
<figure><img src="image_117.png" /><figcaption>**Figure 4.** Exemple de la cinétique de l'acétate d'isobutyle pour une même modalité conduite sur trois fermenteurs.</figcaption></figure>

A partir des deux systèmes d'étalonnage décrits plus haut, une gamme d'étalonnage a été réalisée pour chaque composé d'intérêt (douze composés au total). En s'appuyant sur les gammes d'étalonnage, la justesse de la méthode a pu être estimée. Pour cela il nous a fallu préparer des matériaux de référence non disponibles hormis les bouteilles de gaz pour certains composés fabriquées par des gaziers et contrôlées. Pour estimer la dérive du système, nous avons mis en place des points de contrôle (solutions de concentrations connues pour les composés analysés par ATIS® et un point de dilution des bouteilles de gaz pour Sonimix®) et leur carte de contrôle associées.

## Conclusions et perspectives

Actuellement, nous sommes capables de détecter seize composés d'arômes et d'en quantifier douze tout au long de la fermentation alcoolique, avec une fréquence analytique élevée. Néanmoins, la quantification des composés les moins volatils pose encore problème et nécessitera une optimisation spécifique des systèmes d'étalonnage.

De plus le système de suivi en ligne évolue pour répondre aux besoins de nouveaux projets et sujets de recherche. La détection, et donc la quantification de nouvelles molécules est prévue, comme celle du diacétype dans des vins de champagne.

## Références bibliographiques

Marze S, Cholmet M (2012) In vitro digestion of emulsions : mechanistic and experimental models. *Soft Matter* **8** : 10982-10993. DOI: 10.1039/c2sm26336] dernière consultation le 05-01-2015.

Morakul S, Athes V, Mouret JR, Sablayrolles JM (2010) Comprehensive study of the evolution of gas-liquid partitioning of aroma compounds during wine alcoholic fermentation. *J Agric Food Chem* **58** : 10219-10225.
/ Chapitre 3 /

Logiciels et systèmes d'acquisition
et de traitement de données

<figure><img src="image_118.png" /></figure>

Dans les précédents chapitres, nous avons vu des exemples de dispositifs de mesure générant des données caractérisant les phénomènes étudiés.

Certains de ces systèmes de mesure produisent de grandes quantités de données brutes, d'autres plus avancés, effectuent des traitements sur ces données brutes afin d'en fournir de plus élaborées – et moins nombreuses.

La spécificité de nombreuses expérimentations menées dans l'Institut impose souvent le développement d'outils logiciels adaptés aux problématiques de l'expérimentation en question et aux exigences scientifiques définies. Dans ce cas, l'acquisition des données et/ou leur traitement font l'objet de conception et/ou de développement internes assurés par des informaticiens et des électroniciens de l'Institut.

Ces outils peuvent assurer soit l'acquisition, en pilotant des centrales ou des cartes d'acquisition de données par exemple, soit le traitement et la présentation des données sous forme aisément interprétable, soit les deux.

Le développement peut aussi porter sur l'ensemble « matériel-logiciel », grâce notamment à la commercialisation florissante de nombreuses plateformes matérielles miniaturisées, performantes et à faible coût ; elles sont, de plus, livrées avec de riches bibliothèques logicielles qui offrent des solutions pour un large éventail d'applications dans nos métiers, allant de la commande de process à la réalisation de systèmes d'acquisition de mesures embarqués.

Dans ce chapitre, un des articles traite de la carte Raspberry Pi qui inclut un système d'exploitation Linux, mais d'autres systèmes aux noms singuliers comme Arduino, Mbed, Red Pitaya, BeagleBoard... peuvent, avec leurs qualités propres, répondre aux besoins des développeurs (informaticiens et/ou électroniciens) selon les exigences du projet scientifique.

CAHIER DES TECHNIQUES DE L'INRA / SPÉCIAL MESURE ET MÉTROLOGIE

<figure><img src="image_119.png" /></figure>
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# GRAPHE : un logiciel de visualisation de données horodatées sur un graphique 2D

Cédric Perrot<fnref n="1" />, Didier Combes<fnref n="1" />, Ela Frak<fnref n="1" />

**Résumé.** Graphe est un nouveau logiciel développé sous Labview et compatible avec Windows qui permet d'afficher des tableaux de données horodatées sur un graphique en 2D (temps ; valeur). En plus d'être ouvert aux formats des fichiers Excel et des fichiers texte dont les données sont délimitées par un séparateur unique, ce logiciel offre des fonctionnalités d'exploration graphique. Les caractéristiques de chaque tracé (visibilité, type, couleur, etc.) et les échelles d'axes sont modifiables. Six modes de zooms sont disponibles, des curseurs s'affichent pour suivre les coordonnées des points d'une courbe et effectuer des calculs mathématiques. Enfin, le graphique s'exporte vers le presse-papiers ou en image simplifiée.

**Mots clés :** analyse de données, zoom, curseurs, calculs mathématiques, exportation d'image

## Introduction

Les recherches de l'URP³F (Unité de Recherche pluridisciplinaire prairies et plantes fourragères) de Lusignan visent à comprendre comment la diversité végétale (espèces, variétés, génotypes), les contraintes du milieu extérieur (eau, azote, lumière) et les pratiques agricoles (fauche ou pâturage) déterminent la valeur agronomique des prairies semées et conditionnent leur durée de vie ainsi que leurs impacts sur la biodiversité et sur l'environnement physique et chimique dans l'air et le sol. Une grande partie des recherches de l'Unité s'appuie donc sur une démarche d'écophysiologie où la caractérisation des conditions environnementales (température, humidité, rayonnement, CO₂, etc.) d'une plante ou d'un couvert végétal dans l'espace et le temps est tout aussi importante que le processus biologique étudié. Pour cela, des dispositifs de mesures physiques sont mis en œuvre pour enregistrer des valeurs numériques sous forme de tableaux de données horodatées. Celles-ci sont exploitées a posteriori par les scientifiques, afin qu'ils justifient les phénomènes observés et construisent des modèles mécanistes fondés sur des bases statistiques qui permettent de rendre compte de la variabilité.

## Origine du besoin

Quel que soit le dispositif d'acquisition utilisé au cours d'une expérimentation, il est indispensable de vérifier régulièrement les valeurs acquises pour garantir la continuité et la fiabilité d'un jeu de données. Ce besoin a fait émerger la nécessité de disposer d'un outil simple d'utilisation qui pourrait aider la personne en charge du téléchargement des données pour que, de manière rapide, elle puisse in situ, aussi bien contrôler les signaux d'une série de capteurs sur le long terme qu'un phénomène transitoire qui peut témoigner par exemple d'un faux contact au niveau du branchement d'un capteur.

Parmi les logiciels prospectés pour accomplir ces tâches, même si Excel et View Pro de Campbell Scientific semblent les mieux adaptés pour décodeur les formats des tableaux de données et tracer des graphiques, ils ne proposent pas toutes les fonctionnalités correspondantes à nos besoins.

En effet, le logiciel View Pro ne permet pas d'exploiter des formats de données autres que celui des centrales d'acquisition de marque Campbell Scientific. De plus, l'opérateur est obligé de sélectionner chaque paramètre à visualiser avant de tracer le graphique, ce qui peut vite devenir fastidieux quand on veut comparer un grand nombre de variables.

<footnote n="1">1. INRA, UR0004 P³F, F-86600 Lusignan, France ; cedric.perrot@lusignan.inra.fr</footnote>
Quant à Excel, même s'il reste très utilisé, il ne permet pas facilement de zoomer une zone d'un graphique et d'effectuer des calculs directement à partir des courbes.

Ces constatations faites, le logiciel Graphe a été développé en ayant pour objectifs d'afficher simplement et rapidement un graphique des données temporelles, et de proposer une palette de fonctions répondant aux exigences des utilisateurs potentiels. Un des points forts de ce logiciel réside dans la facilité de positionner des curseurs pour afficher des calculs sur des fenêtres temporelles bien identifiées, correspondant par exemple au moment de l'application d'un traitement au cours d'une expérimentation.

# Présentation du logiciel

Graphe est un logiciel développé à partir du langage de programmation Labview 2013, compatible avec les versions de Windows XP, Vista, 7, 8 et 8.1.

## Installation

Pour installer le logiciel, il suffit d'exécuter le fichier « Setup.exe » et cliquer sur « Suivant » puis « Terminer » à l'apparition des fenêtres (Figure 1).

<figure><img src="image_121.png" /><figcaption>Figure 1. Fenêtres d'installation du logiciel.</figcaption></figure>
## Utilisation

Le logiciel peut être exécuté à partir du programme **Graphe** disponible dans le menu démarrer ou via

le raccourci créé automatiquement sur le bureau

<figure><img src="image_122.png" /></figure>

<figure><img src="image_123.png" /></figure>

<figure><img src="image_124.png" /></figure>

### Importation et conversion des données

Le logiciel **Graphe** présente l'avantage d'accepter des fichiers de données (**Figure 2**) de type texte, dont les extensions les plus communes sont : ".dat", ".csv", ".txt", ".prn".

Il est aussi possible d'importer des données issues du premier onglet d'un fichier Excel ".xls" ou "..xlsx" dans la limite de 65 536 lignes.

Afin de simplifier la conversion des données, le logiciel propose une liste de séparateurs (**Figure 2**) pour fractionner le contenu d'une ou plusieurs cellules d'une colonne et de le distribuer en éléments individuels dans d'autres cellules de colonnes adjacentes.

Une fois mis en forme, le tableau doit comprendre une colonne de données d'horodatage (date et/ou heure) suivie des colonnes correspondantes à chaque variable.

<figure><img src="image_125.png" /><figcaption>**Figure 2.** Sélection du fichier et du séparateur pour répartir par colonne les données du tableau. En bas de la figure : bandeau décrivant les étapes à suivre avant d'afficher le graphique.</figcaption></figure>

### Horodatage

Parmi les dates et/ou heures présentes dans la première colonne du tableau, l'utilisateur sélectionne la première cellule d'horodatage, encadrée en orange (**Figure 2**), qui correspond au début de la fenêtre temporelle à afficher sur le graphique. Ensuite, il choisit dans la liste un format d'horodatage en fonction des champs du **Tableau 1** et des caractères respectifs de la cellule sélectionnée.
<table><caption>Tableau 1. Correspondance des champs d'horodatage</caption><thead><tr><td>Champs</td><td>Correspondance</td><td>Exemple : «2008/12/19 09:30:00»</td></tr></thead><tbody><tr><td>%Y</td><td>Année</td><td>2008</td></tr><tr><td>%m</td><td>Mois</td><td>12</td></tr><tr><td>%d</td><td>Jour</td><td>19</td></tr><tr><td>%H</td><td>Heure</td><td>09</td></tr><tr><td>%M</td><td>Minute</td><td>30</td></tr><tr><td>%S</td><td>Seconde</td><td>00</td></tr><tr><td>%3u</td><td>Milliseconde</td><td></td></tr></tbody></table>

Pour exemple, le format de l'horodatage «2008/12/19,09:30:00» doit être du type : "%Y/%m/%d %H:%M:%S", avec les caractères « » aux extrémités, « espace » entre la date et l'heure, « / » et « : » intercalés respectivement entre les champs de date et d'heure.

Il est possible d'organiser, de modifier ou de créer des nouveaux formats d'horodatage dans la liste déroulante en renseignant le fichier de configuration « Formats horodatage.txt » (Figure 3).

<figure><img src="image_126.png" /><figcaption>Figure 3. Fichier de configuration et liste des formats d'horodatage.</figcaption></figure>

En plus des formats standards, le logiciel inclut déjà un format d'horodatage CSV Campbell Sci (ID YYYY JJ HHMM SS), dédié aux anciennes centrales d'acquisition de type CR10X, CR23X, etc. de la marque Campbell Scientific.

En fonction des demandes des utilisateurs, une nouvelle version du logiciel peut être développée, implémentée de nouveaux formats d'horodatage spécifiques.

Une fois le format d'horodatage sélectionné, l'utilisateur l'applique à la cellule active du tableau, puis valide ou non le résultat de la conversion qui s'affiche dans l'indicateur clignotant selon une trame type composée de l'heure (%H:%M:%S:%3u) et de la date (%d/%m/%Y) (Figure 4).
<figure><img src="image_127.png" /><figcaption>Figure 4. 1 : Sélection de la cellule d'horodatage – 2 : Conversion et affichage de l'horodatage dans l'indicateur clignotant – 3 : Comparaison et validation.</figcaption></figure>

## Variables à afficher sur la fenêtre graphique

En un clic sur le nom d'une variable, l'utilisateur sélectionne toutes les données présentes à droite de la cellule active. L'entête des colonnes est alors automatiquement renseignée par les noms des variables sur fond bleu (Figure 5).

Dans le cas où l'utilisateur souhaite restreindre cette sélection à une plage de variables, il lui suffit de maintenir la touche `Ctrl` appuyée et de cliquer sur la dernière variable de la série. L'entête des colonnes indique alors strictement les noms des variables à afficher sur le graphique (Figures 6 et 7).

Le bouton **Afficher graphique** fait apparaître une nouvelle fenêtre dédiée à l'affichage graphique (Figure 7), qui va permettre à l'utilisateur de visualiser et de manipuler les courbes des variables sélectionnées.

<figure><img src="image_128.png" /><figcaption>Figure 5. Sélection de toutes les variables à droite de la cellule active.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_129.png" /><figcaption>Figure 6. Exemple de sélection d'une plage de 3 variables.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_130.png" /><figcaption>Figure 7. Fenêtre graphique avec trois tracés correspondants aux variables sélectionnées.</figcaption></figure>
Visualisation et manipulation du graphique

La légende indique les noms des variables et les caractéristiques d'affichage des tracés. Chaque tracé peut être personnalisé via un menu contextuel et rendu visible grâce à la case à cocher associée.

La case à cocher située en haut de la légende des tracés affiche ou efface toutes les courbes du graphique (Figure 8).

<figure><img src="image_131.png" /><figcaption>Figure 8. Légende des tracés et menu de personnalisation.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_132.png" /></figure>

La palette regroupe trois outils qui servent à manipuler l'affichage graphique :

<figure><img src="image_133.png" /></figure>

* la main sert à saisir et à déplacer les tracés,

* la loupe dévoile six options pour effectuer des zooms avant et arrière :

<figure><img src="image_134.png" /></figure>

dès lors qu'un zoom avant est appliqué, l'ascenseur horizontal placé en bas de l'afficheur graphique s'active. Il sert à déplacer les tracés suivant l'axe des X en conservant une fenêtre temporelle identique à celle du zoom (Figure 7) ;
✓ la croix active un curseur représenté en pointillés sur l'afficheur graphique. Etant donné que le curseur se déplace uniquement sur les points du tracé auquel il est associé, il sert à suivre avec précision les valeurs Y en fonction du temps X, de la variable active dans la liste déroulante nommée « Curseur » (Figure 9).

L'affichage d'un second curseur attaché à la même courbe permet d'indiquer en direct un calcul mathématique de l'ensemble des points compris entre les deux curseurs (Figure 10). En appuyant sur la touche `Ctrl`, l'utilisateur visualise tous les résultats mathématiques simultanément.

<figure><img src="image_135.png" /><figcaption>**Figure 9.** Affichage des coordonnées (X, Y) du point ciblé par le curseur.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_136.png" /><figcaption>**Figure 10.** Affichage du calcul mathématique avec les points compris entre deux curseurs.</figcaption></figure>

Quatre options de quadrillage (Sans, Horizontal, Vertical, Tout) facilitent la lecture des courbes.

Les valeurs mini et maxi des échelles X et Y peuvent être modifiées manuellement sur la zone des tracés. La commande **Echelle Y** ajuste l'axe des ordonnées :

✓ automatiquement selon les valeurs extrêmes des tracés,

✓ manuellement en fonction des valeurs indiquées dans les commandes **Mini** et **Maxi**.

### Exportation du graphique

Les données et le graphique peuvent être exportés via le menu contextuel de la zone des tracés (Figure 11).

Même si les deux premières options permettent d'exporter les tableaux de données associés au graphique, l'expérience montre que l'exportation d'une image simplifiée vers le presse-papiers (Figure 12), pour la coller dans un autre logiciel, s'avère la plus utile pour illustrer rapidement un rapport.

<figure><img src="image_137.png" /><figcaption>**Figure 11.** Menu contextuel du graphique.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_138.png" /><figcaption>Figure 12. Exportation en image simplifiée.</figcaption></figure>

# Retour d'expérience

## Expérimentation SPPR (sélection plasticité phénotypique reproduction)

De 2010 à 2012, l'Unité a mené une expérimentation portant sur l'évolution en conditions naturelles de plusieurs générations d'un peuplement mono spécifique de graminées. Une des composantes écophysiologique étudiée était l'analyse de la compétition pour la lumière à partir de la mesure de la distribution du rayonnement transmis par les plantes, soumises à deux rythmes de défoliation, 2 ou 6 semaines.

Dans ce cas, le logiciel Graphé a été utile à double titre. En effet, le technicien qui se rendait sur place vérifiait rapidement la cohérence des dernières données téléchargées depuis la centrale d'acquisition en comparant par exemple les courbes des capteurs de rayonnement incident. Ainsi, après avoir visualisé des points aberrants sur les tracés, il a remédié in situ à des problèmes de faux contacts, dus à l'oxydation des borniers d'un multiplexeur. A posteriori, même si le chercheur a traité les données avec d'autres logiciels spécialisés, au préalable il a tracé sur un même graphique les courbes des 85 capteurs de rayonnement, sur la période de mars 2010 à février 2012 avec des points tous les ¼ heures (Figure 13), ceci dans le but d'isoler des intervalles de temps autour des dates de défoliation pour lesquels les rapports de rayonnement transmis / incident restaient pertinents (Figure 14).

<figure><img src="image_139.png" /><figcaption>Figure 13. Evolution saisonnière du rayonnement entre mars 2010 et février 2012.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_140.png" /><figcaption>Figure 14. Recherche d'une date de défoliation par comparaison visuelle des courbes de rayonnement transmis (QSOL_12061) et incident (QSOL_12122_inc1).</figcaption></figure>
## Mesures de gaz à effet de serre

Dans le but d'analyser les flux des gaz à effet de serre du sol vers l'atmosphère, le SOERE ACBB (Système d'observation et d'expérimentation pour la recherche en environnement - Agro-écosystème, Cycle bio-géochimique et biodiversité) de Lusignan dispose de trois séries de six enceintes de mesure d'échanges gazeux, équipés d'analyseurs de N₂O 46C et 46I de la marque Thermo Scientific connus pour dériver rapidement. Ainsi, le métrologue en charge du suivi des analyseurs trace quotidiennement le graphique de la variable N₂O pour surveiller la dérive des mesures et s'assurer qu'elles ne soient pas amenées à dépasser la gamme de l'analyseur, soit 1000 ppb (Figure 15).

De même, ce logiciel est utilisé pour suivre les dérives des analyseurs de CO₂ installés sur le SOERE ACBB, notamment celui dédié aux mesures du gradient de CO₂ dans la végétation d'une prairie semée (Figure 16).

Dans les deux cas, ce suivi est utilisé le cas échéant pour déclencher la procédure d'étalonnage manuel des analyseurs.

Dans l'exemple (Figure 15), le logiciel Graphe trace un nombre important de points, puisqu'avec une mesure toutes les 10 s, le graphique reprend les données des 1 067 598 lignes d'un fichier texte.

<figure><img src="image_141.png" /><figcaption>Figure 15. Suivi des mesures de concentration de N₂O.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_142.png" /><figcaption>Figure 16. Exemple de dérive d'un analyseur de CO₂.</figcaption></figure>

## Expérimentation Waterblue

Dans le cadre du programme de recherche sur la photomorphogénèse, une expérimentation visant à décorréler les effets du signal «lumière bleue» et de la transpiration sur la croissance foliaire des graminées a été mise en place. Cette étude consistait à analyser les effets de pertes d'eau contrôlées par les stomates sur la vitesse d'allongement des feuilles. Des mesures d'allongement foliaire et de pertes d'eau ont été systématiquement effectuées sur deux plantes. Chaque plante, disposée sur une balance, était positionnée dans une enceinte climatique qui permettait de maîtriser la tension de vapeur de l'air (contrôle de l'humidité relative et de la température) et la qualité de la lumière en plaçant soit un filtre neutre qui atténue le niveau de rayonnement dans le domaine du visible, soit un filtre « bleu » qui bloque le passage de la bande spectrale correspondant au bleu (Tableau 2). Ici les données issues des capteurs de déplacement pour mesurer la vitesse d'allongement des feuilles et des balances utilisées pour les mesures de transpiration étaient horodatées et enregistrées automatiquement dans un fichier texte toutes les minutes.
<table><caption>Tableau 2. Traitements appliqués aux plantes</caption><thead><tr><th rowspan="2">Période</th><th colspan="2">Conditions</th><th rowspan="2">Traitements</th></tr><tr><th>Phytotron n°2 (P2)</th><th>Phytotron n°3 (P3)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1 10 h 45 à 12 h</td><td>Filtre neutre HR* = 40 %</td><td>Filtre neutre HR* = 40 %</td><td>Evolution de la transpiration sans modification de la qualité de la lumière</td></tr><tr><td>2 12 h à 15 h</td><td>Filtre neutre HR* = 40 %</td><td>Filtre bleu HR* = 40 %</td><td>Affecter uniquement la qualité de la lumière, pour voir l'effet sur la transpiration</td></tr><tr><td>3 15 h à 18 h</td><td>Filtre neutre HR* = 80 %</td><td>Filtre bleu HR* = 80 %</td><td>Modifier l'humidité pour décorréler l'effet signal bleu du flux transpiratoire (suivi en parallèle de la conductance stomatique)</td></tr></tbody></table>

L'utilisation du logiciel *Graphé* est illustrée ici sur les données des balances (Figure 17). Dans ce cas, compte tenu du bruit sur le signal, la scientifique en charge de l'expérimentation s'est essentiellement servi des outils curseurs et calculs de la pente d'un ajustement linéaire afin de mieux repérer les périodes de traitements ayant un effet sur la transpiration. Une fois cette étape effectuée, les données « balances » des périodes identifiées étaient filtrées. Puis, des pertes d'eau par unité de temps et par plante ont pu être calculées et mises en relation avec la vitesse d'allongement foliaire mesurée sur la feuille en croissance de la même plante.

<figure><img src="image_143.png" /><figcaption>Figure 17. Exemple de calcul des pentes des signaux bruts des balances.</figcaption></figure>

<footnote>* HR : Humidité relative</footnote>
## Conclusion et perspectives

Pour ceux qui l'ont adopté, le logiciel Graphe leur sert au quotidien dès lors qu'ils souhaitent visualiser des jeux de données brutes pour : soit vérifier le bon fonctionnement d'un dispositif de mesure, soit rechercher des informations précises sur les courbes.

Plusieurs scientifiques et techniciens de l'Unité ainsi que des collègues faisant partie de réseaux de mesure utilisent déjà ce logiciel. Suite au poster et à la démonstration présentés aux J2M 2014, d'autres personnes ont demandé à l'utiliser.

Etant donné que ce logiciel est développé à partir de l'interface de programmation Labview, il peut évoluer selon les besoins des nouveaux utilisateurs en le complétant avec de nouvelles fonctionnalités.

## Référence bibliographique

LabView. Programmation et applications [ouvrage] / F. Cottet. Paris, Dunod, 2001, 415 p.
ISBN : 978-2-10-005667-5 http://zone.ni.com
# Qua²Ray : quantité et qualité du rayonnement
## Logiciel d'analyse du rayonnement lumineux

Eric Roy<fnref n="1" />, Annie Eprinchard<fnref n="1" />, Ela Frak<fnref n="1" />, Didier Combes<fnref n="1" />

**Résumé.** Qua²Ray est un logiciel d'analyse du rayonnement lumineux à partir d'acquisitions réalisées à l'aide d'un spectroradiomètre. Il comprend plusieurs fonctions capables d'analyser des spectres en instantané, de calculer des cartographies de rayonnement, ou encore de calculer des propriétés optiques d'échantillons. Toutes ces fonctions sont basées sur le calcul des caractéristiques spectrales essentielles au fonctionnement des plantes. Cet article décrit les matériels utilisés avec Qua²Ray, les différentes fonctions ainsi que plusieurs exemples concrets d'applications.

**Mots clés :** spectroradiomètre, composition spectrale, flux de photons, source lumineuse, propriétés optiques

## Introduction

A l'INRA, l'Unité de Recherche pluridisciplinaire Prairies et plantes fourragères étudie le fonctionnement des plantes fourragères dans les prairies semées. Ces recherches, visent à mieux comprendre et modéliser les effets des facteurs abiotiques et plus particulièrement ceux liés à l'environnement lumineux.

Le rayonnement joue un rôle prépondérant et complexe dans les processus qui déterminent l'architecture et la croissance des plantes en peuplement. Il pilote l'acquisition photosynthétique du carbone (effet trophique) et en même temps, exerce la fonction de signal pouvant déclencher des réactions morphogénétiques (effet photomorphogénétique) spécifiques à plusieurs domaines de longueurs d'onde allant des UV jusqu'au proche infrarouge (Varlet-Grancher et al., 1995). Pour comprendre et analyser les effets du rayonnement, les chercheurs de l'équipe Ecophysiologie qui s'intéressent à la régulation de la croissance et du développement des plantes par la lumière, ont systématiquement besoin d'accéder aux différentes variables du rayonnement que sont : la densité de flux de photons entre 400-700 nm (photosynthetically active radiation : PAR), la densité de photons UVA-Bleu (320-500 nm), le rapport relatif entre le flux de photons dans la bande spectrale du rouge clair (600-700 nm) et du rouge sombre (700-800 nm), etc. Ces différentes variables sont extraites à partir des mesures de distribution de l'énergie lumineuse (spectres) dans le domaine allant des UV-A, en passant par le visible et jusqu'au proche infrarouge (380-1100 nm) obtenues à l'aide de spectroradiomètres.

Au cours des années 2000, le calcul de ces variables a été formalisé grâce au développement d'une feuille Excel dédiée, appelée «CARACT.XLS» (De Berranger et al., 2005) mais elle ne permettait qu'un traitement individuel (un par un) des spectres. De plus, la caractérisation de l'environnement lumineux et de son hétérogénéité, sa manipulation grâce à l'utilisation de différents type de sources ou de filtres de transmission en vue de tester et d'identifier la variable du rayonnement pertinente vis-à-vis d'un processus biologique (exemple : suppression de bleu et allongement foliaire) génèrent beaucoup d'informations spectrales qui doivent toutes être analysées. D'autres feuilles de calculs ont ainsi été développées pour simuler des éclairements artificiels, pour convertir les données brutes en grandeur physique ou encore pour calculer les propriétés optiques de divers matériaux à partir de spectres de transmission. Or, le développement récent de nouveaux outils de cartographie spatiale et des demandes croissantes des chercheurs de l'Unité et de nombreux collègues de l'INRA à caractériser ou manipuler l'environnement lumineux des plantes nous ont amenés à faire évoluer cet ensemble d'outils en un seul logiciel, Qua²Ray, de façon à automatiser le traitement des spectres et à intégrer les coordonnées des acquisitions.

<footnote n="1">1. INRA, UR0004 P3F Ecophysiologie, Le chêne RD150 CS80006, F-86600 Lusignan, France ; eric.roy@lusignan.inra.fr</footnote>
# Description du matériel

## Mesure de spectre lumineux

Les mesures de spectres sont réalisées par des spectroradiomètres couplés à une fibre optique qui guide le flux lumineux reçu par un récepteur connecté à son embout. La lumière reçue est ainsi décomposée par un réseau optique dans la gamme de longueurs d'ondes spécifiques au spectroradiomètre (de 300 à 1100 nm).

Deux spectroradiomètres ont été utilisés, l'un de marque ASD (modèle FIELDSPEC Pro Dual Range) et le second de marque TriOS GmH (modèle TRIMISPEC). Ils sont équipés d'un récepteur (cosinus) dont l'angle d'ouverture est de 180°. Ce récepteur permet de rendre compte des effets d'angle lors de la mesure de rayonnement : cela signifie que le rayonnement de direction perpendiculaire au récepteur est maximum alors que celui qui vient dans la direction rasante est faible. Le spectroradiomètre ASD est fourni avec un certificat d'étalonnage afin de convertir les données brutes en flux par unité de surface et pour chaque longueur d'onde (W/m²/nm). Le logiciel de pilotage et d'acquisition du spectroradiomètre ASD (RSDual) permet de définir le protocole d'acquisition des spectres de rayonnement et génère des données sous un format binaire. Ces données peuvent être transformées au format ASCII à l'aide d'un second logiciel (ASD ViewSpectro). Ce fichier texte comporte 23 lignes d'entêtes et 751 lignes de données correspondant aux longueurs d'onde de 325 nm à 1075 nm, avec un incrément de 1 nm.

L'étalonnage du spectroradiomètre TriOS a été effectué en interne par comparaison avec le spectroradiomètre ASD. Nous avons développé une feuille de calcul Excel pour calculer les coefficients d'étalonnage qui permettent de convertir les données brutes en grandeur physique identique à celle de l'ASD.

Le spectroradiomètre TriOS est piloté par le logiciel MSDA qui génère des fichiers ASCII aux extensions .DAT comprenant 34 lignes d'entêtes et 843 lignes de données correspondant aux longueurs d'onde de 307 nm à 1100 nm avec un incrément de 1 nm.

Le format des données des spectres spécifique à chaque spectroradiomètre, comprend les métadonnées du spectroradiomètre (numéro de série, date du spectre, longueur d'onde min et max, temps d'intégration...) ainsi que deux colonnes contenant les valeurs de longueurs d'onde et les valeurs de flux en W/m²/nm.

## Cartographie de rayonnement lumineux

La cartographie de rayonnement peut être effectuée de manière manuelle ou automatique. Le choix d'une acquisition manuelle peut se faire dans le cas où les points de mesure ne sont pas nombreux. Le temps nécessaire pour une mesure est d'environ 1 seconde et intègre le temps d'acquisition et l'enregistrement du fichier. Au-delà de 50 points, il est préférable d'opter pour une acquisition automatique.

Un dispositif de cartographie automatique, le Climascope (Figure 1), a été développé en 2006 pour répondre à cette dernière problématique. Il s'agit d'un plateau (230 x 230 mm) qui peut recevoir différents types de capteurs (rayonnement, température, humidité, concentration de CO₂). Il se déplace suivant deux axes sur une distance totale de 860 mm de long et 550 mm de large avec un pas d'un millimètre.

Pour effectuer des mesures de rayonnement, nous avons monté le spectroradiomètre TriOS sur un robot à deux axes (Pan Tilt) fixé au plateau mobile. Le Climascope et le spectroradiomètre sont reliés à un ordinateur qui gère de manière synchronisée le déplacement du plateau et l'acquisition des spectres, via une interface développée sous LabView©.
Les coordonnées de tous les points de la cartographie doivent être au préalable renseignées en millimètre dans un fichier texte, en précisant les déplacements du plateau suivant les deux axes perpendiculaires (l'axe des X et des Y). Dans ce même fichier, l'orientation (azimut et élévation) en degré du robot doit également être renseignée. Après avoir importé le fichier de coordonnées, l'interface LabView (i) commande le déplacement du plateau pour le placer au premier point de mesure, (ii) fait l'acquisition du spectre, (iii) copie et renomme le fichier de données selon le format suivant : « nom-de-la-carto_n°incrément_positionX_positionY_azimut_élévation.dat. », (iv) et passe au point suivant. Une fois la cartographie terminée, nous obtenons autant de fichiers de spectres que de points de mesure.

<figure><img src="image_144.png" /><figcaption>Figure 1. Illustration du Climascope dans une enceinte de culture (photo : E. Roy, INRA).</figcaption></figure>

## Mesure de propriétés optiques

Nous utilisons la sphère intégrante LI-COR 1800-12S (LI-COR 1983) associée au spectromètre radiomètre FIELDSPEC Pro pour mesurer la réflectance et la transmittance d'échantillons.

Pour connaître le pourcentage de réflexion ou de transmission d'un échantillon, il faut une mesure de flux de rayonnement incident. Cette mesure est effectuée lorsque l'illuminateur éclaire la sphère et correspond à la référence (Reference). Il est nécessaire également d'estimer le bruit électronique (Dark Reading) en effectuant une mesure lorsque l'illuminateur éclaire le porte échantillon vide. Enfin, les mesures de l'échantillon sont effectuées en réflectance (Reflectance Sample) et transmittance (Transmittance Sample) lorsque l'illuminateur éclaire le porte échantillon avec l'échantillon.

Après avoir acquis ces spectres, nous pouvons appliquer la formule ci-dessous qui est décrite dans la notice du LI-COR 1800 : T pour transmittance, R pour réflectance.

$$T_{(nm)} = \frac{\text{Transmittance Sample}_{(nm)} - \text{Dark Reading}_{(nm)}}{\text{Reference}_{(nm)} - \text{Dark Reading}_{(nm)}}$$

$$R_{(nm)} = \frac{\text{Reflectance Sample}_{(nm)} - \text{Dark Reading}_{(nm)}}{\text{Reference}_{(nm)} - \text{Dark Reading}_{(nm)}}$$
La gestion du nom de ces différents spectres est essentielle si nous voulons automatiser le calcul des propriétés optiques. Nous avons défini un protocole d'acquisition dans lequel l'ordre des séquences des mesures est défini et une syntaxe précise est utilisée pour le nom des fichiers. Ce nom commence par le nom d'échantillon suivi d'un indice « t » propre au spectroradiomètre et d'un numéro d'incrément qui augmente à chaque acquisition.

## Description du logiciel Qua²Ray

Qua²Ray est un logiciel d'analyse du rayonnement lumineux développé en Visual Basic pour Application. A l'ouverture, la page principale présente les différentes fonctions (Figure 2) regroupées par type d'analyse telles que l'analyse spectrale, l'analyse spatiale, l'analyse de propriétés optiques et l'analyse de sources lumineuses.

<figure><img src="image_145.png" /><figcaption>Figure 2. Capture d'écran de la page principale du logiciel Qua²Ray.</figcaption></figure>

### Analyse spectrale du rayonnement lumineux

#### Fonction « Acquérir un spectre »

Cette fonction permet d'acquérir un spectre, de le visualiser et de calculer ses caractéristiques instantanément. Elle garde en mémoire jusqu'à trois acquisitions et les exporte pour les enregistrer. Si nous souhaitons analyser leurs caractéristiques avec un autre spectre connu, la fonction peut charger un spectre d'une source lumineuse disponible dans Qua²Ray (Figure 3).

Cette fonction est pour l'instant disponible uniquement avec le spectroradiomètre TRIMISPEC et son logiciel MSDA qui fournit les acquisitions en instantané dans un répertoire connu.

Dans le cas d'un réglage d'un éclairage matriciel à LED, cette fonction permet de suivre l'ensemble des caractéristiques spectrales lorsque nous modifions l'intensité d'un groupe de LED (rouge, vert ou bleu).
<figure><img src="image_146.png" /><figcaption>Figure 3. Acquisition of trois spectres de LED pour comparaison avec le spectre solaire.</figcaption></figure>

## Fonction « Calculer les caractéristiques spectrales de fichier »

A partir d'acquisitions faites avec le spectroradiomètre ASD ou TriOS, la fonction calcule les caractéristiques spectrales du rayonnement les plus importantes au niveau des plantes.

La fenêtre « Paramètres de traitement » renseigne le type de spectroradiomètre, les particularités du fichier d'acquisition (avec entête, fichier du Climascope, données brutes ou non), le nom et le format du fichier à enregistrer (xls, txt ou csv).

Après avoir cliqué sur le bouton « Lancer le calcul », une boîte de dialogue standard « Ouvrir » permet de choisir un ou plusieurs fichiers de spectre à traiter. La fonction traite les fichiers sélectionnés et insère le résultat dans le tableau. L'ensemble des colonnes correspond aux différents paramètres synthétiques caractérisant le rayonnement et chaque ligne correspond à un fichier traité.

Lorsque les acquisitions proviennent d'une cartographie du Climascope, la fonction récupère à partir du nom des fichiers, les coordonnées du point où le spectre a été mesuré. Ainsi, nous obtenons un tableau avec les coordonnées dans les quatre premières colonnes, suivies des 17 caractéristiques spectrales et du nom du fichier dans les colonnes suivantes (Figure 4).

<figure><img src="image_147.png" /><figcaption>Figure 4. Aperçu du fichier enregistré après le calcul des caractéristiques spectrales pour différents spectres.</figcaption></figure>
# Analyse spatiale du rayonnement lumineux

## Fonction « Créer un fichier de coordonnées pour le Climascope »

Pour réaliser une cartographie, le Climascope a besoin d'un fichier au format texte avec toutes les coordonnées des points de mesure. À partir des informations qui sont renseignées dans la fenêtre sur les offsets par rapport au bord de la pièce, les longueurs et les intervalles des points de mesure, la fonction crée le fichier en insérant une ligne par point de mesure (Figure 5).

<figure><img src="image_148.png" /><figcaption>Figure 5. A gauche, définition des paramètres pour calculer les points de mesure et à droite le fichier créé.</figcaption></figure>

## Fonction « Visualiser une cartographie de rayonnement »

La fonction « Visualiser une cartographie » ouvre une boîte de dialogue standard « Ouvrir » pour sélectionner le fichier de cartographie puis lance l'application Grap3D. Afin d'analyser les résultats de la cartographie obtenue par la fonction « Calculer les caractéristiques spectrales de fichier », Graph3D permet de tracer un graphique en trois dimensions avec ses trois projections à partir des données d'un fichier « txt » (Figure 6). Il interprète les deux premières colonnes comme les coordonnées des axes X et Y et nous pouvons choisir le paramètre à afficher sur l'axe Z grâce au menu déroulant. L'unité des axes X et Y est le millimètre et celle de l'axe Z dépend du paramètre affiché.

## Fonction « Simuler une cartographie de rayonnement »

Cette fonction a pour but de simuler le positionnement de sources lumineuses que nous avons préalablement cartographiées individuellement.

Par exemple, nous avons cartographié un spot sur une surface de 800 mm par 550 mm avec le Climascope. Nous souhaitons simuler le rayonnement lumineux reçu sur un plan horizontal en prenant en compte la configuration du positionnement de six spots espacés de 300 mm sur l'axe X et de 400 mm sur l'axe Y. Nous renseignons dans la fenêtre « Simuler une cartographie », le fichier de la cartographie source, le nombre de sources sur les axes X et Y, leur intervalle sur X et Y et le fichier de sauvegarde (Figure 6).

Pour créer la nouvelle cartographie, la fonction va recalculer les coordonnées de la cartographie source pour les six spots en fonction de leur positionnement, et additionner les valeurs de flux de photons pour
les coordonnées similaires. Le résultat de la simulation est enregistré sous un fichier « txt » et affiché par Graph3D (Figure 6).

La fonction ne prend pas en compte le processus de réflexion notamment dû à la présence de parois réfléchissantes. La méthode est particulièrement adaptée aux sources lumineuses à LED qui sont des éclairages très directionnels et dont l'impact des parois réfléchissantes est souvent négligeable, ou pour des éclairages en serres dont les vitres réfléchissent très peu la lumière.

<figure><img src="image_149.png" /><figcaption>Figure 6. Simulation d'un éclairage par six spots LED avec le paramétrage de la fonction (à gauche) et l'affichage du résultat avec Graph3D (à droite).</figcaption></figure>

## Analyse de sources lumineuses

Une fonction permet de stocker des spectres de sources lumineuses qui sont utilisés dans plusieurs fonctions du logiciel Qua²Ray. Les valeurs du spectre sont en W/m²/nm et sont enregistrées dans un onglet du logiciel Qua²Ray. Nous pouvons les visualiser avec la fonction « Visualiser les spectres des sources » et les exporter au format « txt ».

Actuellement, il y trois spectres stockés qui sont (i) le spectre solaire, (ii) le spectre d'une lampe à iodure métallique (HQL) et (iii) celui d'une lampe à haute pression de sodium (HPS). Ce sont les trois types de source qui sont principalement utilisés en serre et en chambre de culture. Nous pouvons personnaliser cette liste en important manuellement jusqu'à 250 spectres.

## Analyse de propriétés optiques d'échantillons

### Fonction « Calcul de propriétés optiques d'échantillons »

Nous avons expliqué dans la partie « description du matériel » que le calcul des propriétés optiques d'un échantillon nécessitait plusieurs mesures de spectre et donc générait plusieurs fichiers.

Le calcul consiste à ouvrir individuellement les fichiers de spectres, à récupérer les valeurs correspondantes aux paramètres Dark Reading, Reflectance Sample, Reference et Transmittance Sample dans une seule feuille Excel. Nous appliquons ensuite la formule décrite précédemment et nous obtenons le pourcentage de rayonnement transmis ou réfléchi pour chaque longueur d'onde entre 325 et 1075 nm. Cette démarche est très fastidieuse et peut engendrer des erreurs dès l'instant où l'on a plusieurs échantillons.
Pour réduire les risques d'erreur la fonction « Calcul de propriétés optiques d'échantillons » du logiciel Qua²Ray automatise cette opération. Pour cela nous devons d'abord paramétrer le calcul à l'aide de la fenêtre « Paramètres de traitement » et ses quatre onglets : « Propriétés optiques », « Spectro », « Spectre Incident » et « Enregistrement » (Figure 7).

L'onglet « Propriétés optiques » permet de choisir le type de calcul à effectuer et le nombre de faces de l'échantillon. « Spectro » permet de choisir le type de spectroradiomètre avec lequel ont été faites les acquisitions ainsi que les caractéristiques des fichiers (données brutes, avec entête, numéro d'incrément des fichiers...). L'onglet « Spectre incident » propose une option de calcul des propriétés optiques pour une bande spectrale en pondérant par les valeurs du spectre de la source incidente. L'onglet « Enregistrement » permet de choisir la forme d'enregistrement des propriétés optiques calculées avec, soit un fichier par échantillon, soit un fichier avec un onglet par échantillon, soit un fichier avec un onglet pour toutes les réflectances d'échantillon et un autre onglet avec les transmittances.

Après avoir paramétré les calculs à effectuer, la fonction s'initialise et ouvre une boîte de dialogue « Ouvrir » pour sélectionner l'ensemble des fichiers d'acquisition. Dans le cas où il y a plusieurs échantillons à calculer, il suffit de sélectionner tous les fichiers d'acquisition de tous les échantillons, et le logiciel Qua²Ray traite automatiquement l'ensemble des échantillons.

Une fois les propriétés optiques calculées, elles sont sauvegardées au format souhaité. Dans notre exemple, nous avons choisi un fichier par échantillon (Figure 7). Le fichier comprend le nom de l'échantillon, le type de spectre incident utilisé pour le calcul, les valeurs de réflectance et de transmittance pondérées par le spectre incident, et la valeur de réflectance et de transmittance pour chaque longueur d'onde.

A la fin des opérations, un rapport final s'affiche récapitulant les échantillons traités ainsi que les fichiers qui ont été créés.

<figure><img src="image_150.png" /><figcaption>Figure 7. Configuration des paramètres de calcul (à gauche) et affichage du résultat obtenu sur une feuille de luzerne (à droite).</figcaption></figure>
## Fonction « Calcul de propriétés optiques de filtres »

La méthode pour mesurer et calculer les propriétés optiques de filtre est la même que celle utilisée pour un échantillon quelconque. Nous obtenons un pourcentage de rayonnement transmis ou réfléchi par longueur d'onde. Seule l'interprétation que l'on souhaite en faire diffère. L'intérêt de cette fonction, est d'associer les paramètres d'une source lumineuse stockée dans le logiciel Qua²Ray avec le filtre que l'on souhaite analyser, pour simuler le spectre et ses caractéristiques que l'on obtiendrait.

La **Figure 8** montre les propriétés optiques du filtre « HT015 » calculées par la fonction, auxquelles nous avons rajouté un graphique pour mieux les illustrer. Nous retrouvons le pourcentage de rayonnement transmis du filtre [B16:B768], la source avec son spectre [C17:C768] en courbe rose et ses caractéristiques [B1:B14], l'éclairement simulé avec son spectre [D16:D768] en courbe jaune et ses caractéristiques [C1:C14].

<figure><img src="image_151.png" /><figcaption>**Figure 8.** Simulation du résultat d'une association entre une lampe HQI et un filtre LeeFilters HT015.</figcaption></figure>

# Résultats

## Réglage d'un plafond à LED Ecolux

L'Ecotron Ile-de-France est un dispositif expérimental composé de trois cellules climatiques pouvant simuler des environnements spécifiques (Verdier et al., 2014). Chaque cellule peut accueillir un mésocosme aquatique ou terrestre, et un système d'éclairage matriciel à LED, appelé ECOLUX. Il est composé de 40 cartes comprenant chacune 35 pavés de LED différentes (UV, blanc, bleu, rouge clair, rouge sombre) dont la programmation permet de simuler des régimes différents de lumière contrôlés en qualité et en quantité.

La capacité de ce dispositif à générer différents environnements lumineux a été testée dans le cadre d'une expérimentation concernant les effets d'un faible ratio « rouge clair/rouge sombre = Rc/Rs », sur le développement et la croissance des plants d'arabidopsis. Pour répondre à cet objectif, deux
niveaux de ratio Rc/Rs très contrastés (1.15 et 0.1) représentés par la variable Zeta ont été obtenus sous un flux constant de rayonnement PAR d'environ 100 µmol m⁻² s⁻¹. Le paramètre Zeta est un autre descripteur du ratio Rc/Rs. Il correspond à un rapport entre les flux de photons dans une bande spectrale de 10 nm entre le rayonnement rouge clair (655-665nm) et rouge sombre (725-735nm). L'ECOLUX permet de faire varier facilement le paramètre Zeta grâce aux pavés de LED rouge clair et rouge sombre, mais trouver la configuration idéale peut s'avérer difficile, car pour abaisser le Zeta on doit réduire le flux de rayonnement rouge clair au niveau de chaque carte, ce qui impacte automatiquement le flux de rayonnement utile pour la photosynthèse (PAR 400-700nm) et qu'il faudra compenser avec des LED bleues. Il faut donc systématiquement s'intéresser à l'ensemble des variables du rayonnement (aussi bien quantitatives que spectrales) après chaque changement de configuration d'allumage des pavés de LED.

La démarche pour trouver la configuration idéale avec ce type d'éclairage est la suivante : allumer quelques pavés de LED, faire une acquisition de spectre, calculer ses caractéristiques, les comparer au cahier des charges puis modifier la combinaison des pavés si nécessaire et recommencer la démarche jusqu'à trouver la combinaison satisfaisante. Cette démarche peut être longue et approximative si les calculs des paramètres ne sont pas faits en temps réel. C'est ce que permet notre logiciel Qua2Ray !

En effet, grâce à la fonction « acquérir un spectre », l'acquisition du spectre et le calcul des caractéristiques spectrales se font en quelques secondes, ce qui nous a permis de trouver rapidement les combinaisons satisfaisantes : cinq pavés de LED blanches pour un rayonnement PAR de 100 µmol m⁻² s⁻¹ et un paramètre Zeta de 4.7, cinq pavés de LED blanches et sept pavés de LED rouges sombres pour un rayonnement PAR de 100 µmol m⁻² s⁻¹ et un paramètre Zeta de 0.1 (Figure 9).

<figure><img src="image_152.png" /><figcaption>**Figure 9.** Cartographie de l'ECOLUX avec la combinaison cinq pavés de LED blanches et sept pavés de LED rouges sombres (photo : E. Roy, INRA).</figcaption></figure>
Développement de rampes lumineuses pour les stades de sport

Dans le cadre d'un projet avec un gestionnaire de pelouse de stades de sport, nous avons développé des rampes lumineuses pour éclairer des surfaces de pelouse déficitaire en rayonnement. Le cahier des charges consistait à éclairer de façon suffisante et homogène une surface de plusieurs dizaines de mètres carrés pour assurer une bonne qualité de gazon.

Pour mener à bien ce projet, nous avons commencé par choisir un type de source lumineuse en fonction de son spectre, de sa puissance d'éclairement et de sa répartition du flux pour satisfaire au mieux les besoins de la plante. Après avoir sélectionné la source lumineuse qui équipera les rampes, nous devions définir la hauteur de la source par rapport au gazon mais aussi le maillage, c'est-à-dire le nombre de sources lumineuses et l'écartement entre elles pour assurer un flux de rayonnement suffisant et homogène au niveau du couvert végétal visé.

Tout d'abord, une cartographie de la source sélectionnée a été faite pour plusieurs hauteurs sur une surface de 10 m x 8 m avec un pas de 20 cm. A partir de cette cartographie, nous avons paramétré le logiciel Qua²Ray pour faire une simulation de 16 sources lumineuses avec un maillage de 4 m x 2 m. Après 30 secondes de calcul, nous obtenons une cartographie globale de 22 m x 14 m avec pour chaque coordonnée, une valeur de flux de photons en µmol/m²/s, exportable au format xls, csv ou txt pour faire quelques calculs statistiques.

Vue la simplicité de mise en œuvre et le temps très court des simulations, nous pouvons aisément refaire la simulation avec un maillage différent pour s'approcher au mieux des exigences du cahier des charges.

Modification du spectre d'une source lumineuse HQI

Le logiciel Qua²Ray a aussi été utilisé dans le cadre d'une expérimentation visant à décorréler les effets de la composante bleue de la lumière (400-500 nm) et de la transpiration sur la croissance foliaire des graminées (Barillot et al., 2010). Pour réaliser cette expérience, la composition spectrale de la lumière ainsi que la capacité de transpiration des plantes devaient être manipulées indépendamment l'une de l'autre. Deux enceintes climatiques ont été utilisées à cet effet : dans chacune d'entre elles, une plante a été positionnée sur une balance de précision pour suivre la transpiration et a été équipée d'un capteur d'allongement foliaire pour suivre la vitesse d'allongement de la feuille en croissance. Les deux plantes ont été placées dans les chambres de cultures quelques heures avant d'appliquer le traitement lumineux, afin d'avoir un état initial de la vitesse et de la transpiration. Après stabilisation des conditions, le traitement lumineux (lumière avec ou sans bleu) combiné ou pas à un traitement visant à modifier le taux d'humidité relative dans les chambres, pour contrôler le déficit de saturation de l'air (VPD), a été appliqué.

Dans nos enceintes climatiques équipées de lampes à décharge du type iodure métallique (HQI), le seul moyen pour modifier le spectre dans sa composante bleue en bloquant le passage de ces photons ou en réduisant de façon neutre le flux de photons dans le PAR, est d'intercaler un filtre de transmission entre la source et la surface de culture.

Nous disposons d'un nuancier de filtres pour pré-sélectionner visuellement les filtres qui se rapprochaient de notre besoin. Une fois sélectionnés, nous mesurons les propriétés optiques de ces filtres selon la méthode décrite précédemment (Figure 10).

Grâce à la fonction « Calcul de propriétés optiques de filtres » du logiciel Qua²Ray, nous calculons le pourcentage de transmission des filtres par longueur d'onde et nous simulons leurs influences sur une source lumineuse type HQI (Figure 8). La forme du spectre et ses caractéristiques spectrales nous permettent de choisir le filtre adapté à notre expérimentation : Lee-filter HT 216 (filtre neutre) pour ramener les deux traitements lumineux à une même efficience photosynthétique et filtre HT 015 permettant d'éliminer les photons de la bande spectrale 400-500 nm correspondant au bleu.
<figure><img src="image_153.png" /><figcaption>**Figure 10.** De gauche à droite : nuancier de filtres, enceinte de culture lampe HQI + HT 216, enceinte de culture lampe HQI + HT 015 (photo : S. Carre, INRA).</figcaption></figure>

## Conclusion et perspectives

Le logiciel Qua²Ray aide les utilisateurs de spectroradiomètre à traiter leurs données et calculer les caractéristiques spectrales essentielles au fonctionnement d'une plante.

Ainsi, nous avons pu réaliser de nombreuses cartographies de rayonnements pour caractériser des sources lumineuses innovantes (ECOLUX, projecteurs LED Osram...), calculer des propriétés optiques sur un grand nombre d'échantillons et définir rapidement des filtres en fonction de leurs caractéristiques pour des modifications de spectres.

Développé entre 2010 et 2013 en Visual Basic sous Office 2003, le logiciel Qua²Ray aurait besoin soit d'une mise à jour pour résoudre quelques bugs liés aux nouvelles versions d'Office, soit d'un re-développement complet sous une autre plateforme comme « Python », afin d'augmenter ses capacités de calcul, d'avoir accès à des fonctions mathématiques plus élaborées, de tolérer plusieurs types de spectroradiomètre et de créer un module exécutable.

Ce logiciel est disponible pour tous les agents INRA qui le souhaitent, adaptable plus ou moins rapidement en fonction de leurs spectroradiomètres.

## Références bibliographiques

Barillot R, Frank E, Combes D, Durand J-L, Abraham J, Escobar-Gutiérrez J (2010) What determines the complex kinetics of stomatal conductance under blueless PAR in *Festuca arundinacea*? Subsequent effects on leaf transpiration. *J Exp Bot* **61**: 2795-2806.

De Berranger C, Christophe A, Gautier H, Varlet-Grancher C (2005) Caract.xls : un outil pour estimer les caractéristiques spectrales du rayonnement lumineux actif sur la croissance et le développement des plantes. *Cahiers des Techniques de l'INRA* **54**: 21-36.

Varlet-Grancher C, Ollat N, Gautier H, Julien JL (1995) La photomorphogenèse. Actes de l'Ecole-Chercheurs INRA en Bioclimatologie. De la plante au couvert. Le Croisic, 257-268.

Verdier B, Jouanneau I, Simonnet B, Rabin C, Van Dooren TJ, Delpierre N, Clobert J, Abbadie L, Ferrière R, Le Galliard JF (2014) Climate and atmosphere simulator for experiments on ecological systems in changing environments. *Environ Sci Technol* **48**: 8744-8753.

1800-12 Integrating Sphere instruction manual. LI-COR, inc. (May 1983).
# Adonis, un outil INRA d'acquisition de données
Premier bilan de son déploiement

Vincent Dumas<fnref n="1" />, David Alletru<fnref n="2" />, Alexandre Bernard<fnref n="3" />, Frédéric Bernier<fnref n="4" />, Pascal Bertin<fnref n="5" />, Guillaume Bodineau<fnref n="6" />, Philippe Burger<fnref n="7" />, Laurent Falchetto<fnref n="3" />, Audrey Jacques-Gustave<fnref n="8" />, Julien Parmentier<fnref n="2" />, Didier Raffaillac<fnref n="7" />

**Résumé.** Adonis (Acquisition de DONnéeS à l'Inra) est un outil informatique INRA d'acquisition de données sur des plantes ou des ensembles de plantes repérées spatialement dans des dispositifs agronomiques (laboratoire, serre, champ, verger, forêt...). Le projet Adonis est piloté par la Commission nationale des unités expérimentales (CNUE) avec l'appui de quatre départements et de la Direction du système d'information (DSI). Il a pour ambition de mettre à disposition des expérimentateurs de terrain, un outil informatique permettant i) de fiabiliser l'acquisition de données, ii) de les organiser depuis la conception des dispositifs jusqu'à l'archivage des données saisies, iii) puis de les transférer vers d'autres outils pour leur exploitation. Adonis intègre de manière implicite une démarche d'assurance qualité en recherche (AQR) au profit de l'expérimentateur et des gestionnaires d'expérimentation. Après 2 ans et demi de développement, l'application est opérationnelle et disponible pour les Unités depuis le deuxième semestre 2012. Avec l'aide et le soutien de la Formation permanente nationale (FPN), le programme de formation élaboré a permis de former, en interne, 214 personnes depuis le début du déploiement. En 2014, il y a eu 465 connexions mensuelles, provenant d'une vingtaine d'Unités réparties sur 12 Centres INRA. Pour accompagner le déploiement d'Adonis, différents outils ont été mis en place (site de téléchargement, Mantis, forum) et sont disponibles pour la communauté des utilisateurs. Le réseau de référents Adonis, récemment constitué, permettra de faire le lien entre les utilisateurs et les animateurs-formateurs. Cette application est une opportunité pour les expérimentateurs, essentiellement dans le domaine du végétal, afin de fédérer au sein de l'INRA et de partager des méthodes ainsi que des techniques de travail.

**Mots clés :** Adonis, phénotypage, base de données, expérimentation végétale, saisie portable

## Introduction et contexte

La CNUE (Commission nationale des unités expérimentales), en partenariat avec les Départements EA (Environnement et agronomie), EFPA (Écologie des forêts, prairies et milieux aquatiques), BAP (Biologie et amélioration des plantes) et SPE (Santé des plantes et environnement) ainsi que la DSI (Direction du système d'information), a décidé en 2009 de développer un outil informatique collectif d'acquisition de données : Adonis. Ce projet a pour objectif de répondre à une attente des expérimentateurs de l'INRA à savoir : disposer d'un outil informatique qui permette de réaliser et de standardiser la saisie de données sur le terrain à l'aide d'ordinateurs durcis, de tablettes ou d'ordinateurs portables dans des dispositifs expérimentaux (Verger, 2006).

## Chronologie du projet

De 2006 à 2009, un groupe de réflexion, constitué pour l'essentiel d'expérimentateurs associés à un informaticien, a permis d'aboutir à la rédaction d'un cahier des charges qui a été validé par la DSI (Clastre et al., 2009). A partir de ce document de base, la procédure d'appel d'offre conduite en fin d'année 2009 a permis de retenir la société prestataire Softeam pour développer cet outil.

De 2010 à 2013, une équipe projet INRA composée de deux informaticiens et d'un responsable scientifique a encadré le déroulement de la phase de développement conduite par le prestataire. Elle s'est appuyée sur un groupe constitué de six expérimentateurs pour valider les choix techniques et réaliser les tests des différentes itérations développées. L'application Adonis a été déposée en janvier 2011 à l'Agence pour la protection des programmes (Adonis, 2012).

<footnote n="1">1. INRA, UMR 1131, SVQV, 28 rue d'Herrlisheim, BP20507, 68021 F-68021 Colmar cedex, France ; vincent.dumas@colmar.inra.fr</footnote>

<footnote n="2">2. INRA, UE 0393, Unité expérimentale arboricole, Domaine des Jarres, F-33210 Toulenne, France</footnote>

<footnote n="3">3. INRA, UE 0115, Domaine expérimental d'Epoisses, F-21110 Bretenière, France</footnote>

<footnote n="4">4. INRA, UE 0570, Unité expérimentale Forêt Pierroton, 69 route d'Arcachon, F-33612 Cestas cedex, France</footnote>

<footnote n="5">5. INRA, UE 30787, Unité expérimentale de la Motte, BP35327, F-35653 Le Rheu cedex, France</footnote>

<footnote n="6">6. INRA, UE 0995, GBFOR, 2163 avenue de la Pomme de Pin, CS40001, Ardon, F-45075 Orléans cedex 2, France</footnote>

<footnote n="7">7. INRA, UMR 1248, AGIR, 24 chemin de Borderouge, Auzeville, CS52627, F-31326 Castanet-Tolosan cedex, France</footnote>

<footnote n="8">8. INRA, UAR 1140, CNUE, 69 route d'Arcachon, F-33612 Cestas cedex, France</footnote>
A partir de septembre 2012, Adonis est entré dans la phase de déploiement avec le lancement des premières formations internes. Adonis est en effet un outil composé de deux entités distinctes, « Adonis-bureau » et « Adonis-terrain », qui proposent de nombreuses interfaces et fonctionnalités : celles-ci nécessitent la maîtrise du vocabulaire et des concepts de l'expérimentation. En collaboration avec la FPNº, sept acteurs du projet ont donc construit une formation de 3 jours combinant théorie et exercices pratiques. La diffusion de l'application, via un site de téléchargement à partir de février 2013, et la poursuite des formations internes ont permis une montée en puissance du déploiement d'Adonis à l'INRA dès les premières années.

En 2014, le projet prend une nouvelle dimension du fait de la finalisation du développement de l'outil par le prestataire et du fait d'une nouvelle organisation mise en place à l'INRA pour encadrer le dispositif d'accompagnement d'Adonis (Figure 1).

<figure><img src="image_154.png" /><figcaption>Figure 1. Organigramme du dispositif d'accompagnement d'Adonis (décembre 2014).</figcaption></figure>

## Adonis, rappel des fonctionnalités

Adonis est structuré en deux applications distinctes, « Adonis-bureau » et « Adonis-terrain », selon les fonctionnalités et le type de matériel informatique utilisés lors des différentes phases de l'acquisition des données (Figure 2) (Clastre, 2010).
<figure><img src="image_155.png" /><figcaption>**Figure 2.** Structuration d'Adonis en deux applications, « Adonis-bureau » et « Adonis-terrain » interconnectées par le projet de saisie et le retour des données saisies.</figcaption></figure>

## « Adonis-bureau » : l'avant et l'après-saisie

L'application « Adonis-bureau » regroupe les fonctionnalités nécessaires aux activités encadrant la saisie stricto-sensu : création des informations en préparation de la saisie, puis récupération et gestion des données saisies. Le module « conception » assure la déclaration i) des dispositifs expérimentaux et de leurs éléments constitutifs (bloc, sous-bloc, parcelle unitaire, individu), ii) des facteurs étudiés et de leurs modalités (par exemple, une liste des génotypes combinée aux différentes modalités d'une fertilisation azotée) ainsi que leurs affectations aux éléments du dispositif. Les plans d'expériences sont, soit créés grâce aux fonctions de randomisation implémentées, soit importés à partir de fichiers au format texte. Les dispositifs sont regroupés au sein de plateformes, et chaque élément constitutif y est localisé dans un système de coordonnées. Un outil graphique permet la représentation schématique des éléments et leur manipulation. Enfin, les plateformes et les dispositifs sont exportables dans des fichiers au format texte (csv) ou structuré (xml), assurant l'échange d'informations vers d'autres applications ou d'autres installations Adonis.

Le projet de saisie est élaboré par l'expérimentateur pour préparer chaque saisie de données sur le terrain. Le module « projet de saisie » permet de définir : i) les variables qui recevront les données saisies (dénomination, nature des valeurs stockées) ; ii) le choix des éléments des dispositifs qui seront saisis ; iii) l'enchaînement des saisies entre les variables et entre les éléments des dispositifs. Il permet aussi le paramétrage de tests portant sur les valeurs saisies, comme aide dans la prévention des erreurs de saisie ainsi que le paramétrage de la déclaration des opérateurs de saisie. Il est à noter que les variables peuvent être enregistrées dans une bibliothèque assurant leur réutilisation et permettant de les partager avec des collègues via un fichier d'exportation de type xml.

Après la saisie des données sur le terrain (Figure 2), les fonctionnalités du module « données saisies » permettent (i) un regroupement de différentes saisies, (ii) leur visualisation sur le plan d'expérimentation et (iii) leur exportation vers des fichiers au format csv ou xml. Une fiche de synthèse est systématiquement éditée au bureau, à chaque retour de saisie, pour faciliter le contrôle et la qualité des données.
L'application « Adonis-bureau » fonctionne sur les postes de travail standards sous système Windows (Xp/7/8) ou Linux, et avec une base de données installée localement ou sur un serveur (Clastre, 2010).

## « Adonis-terrain » : la mise en œuvre du projet de saisie

L'application « Adonis-terrain » est l'utilitaire de mise en œuvre du projet de saisie. Elle a été construite pour deux environnements : les portables et tablettes fonctionnant sous Windows Xp /7/8 et les ultraportables durcis (Psion Motorola WorkAboutPro) fonctionnant sous Windows mobile 6.1 et 6.5. Les deux applications ainsi développées offrent les mêmes fonctionnalités avec des interfaces spécifiques à chaque système (Figure 3). Un ensemble de fonctionnalités accompagne la saisie sur le terrain : i) deux modes possibles de saisie (formulaire et tabulaire) ; ii) l'identification à l'aide de codes à barres ou de puces électroniques ; iii) la visualisation des données déjà saisies et la représentation graphique de la position en cours de saisie dans le dispositif expérimental.

<figure><img src="image_156.png" /><figcaption>Figure 3. Illustration de l'interface de saisie d'« Adonis-Terrain » développée pour un Panasonic CFU1 (3a) et pour un Psion WorkAbout Pro3 (3b).</figcaption></figure>

## Pourquoi utiliser Adonis ?

Les avantages liés à l'utilisation d'Adonis sont de deux niveaux complémentaires :

tout d'abord, Adonis possède naturellement des fonctionnalités permettant de contribuer aux deux critères essentiels de la démarche qualité, à savoir : 1) la fiabilité des données produites et 2) la traçabilité de l'activité expérimentale.

* ✓ Concernant la fiabilité : Adonis, de fait, évite toutes les erreurs dues à la double saisie (saisie papier puis informatique) ; en cours de saisie, différents tests paramétrables pour chaque variable accompagnent l'opérateur pour éviter les erreurs de frappe sur le terminal portable ; le chemin préalablement programmé guide l'opérateur sur le terrain, et l'outil graphique permet à tout moment de valider son positionnement ; Adonis permet une identification par code (code à barres ou puce électronique) moyennant des appareils de lecture connectables ou intégrés à l'appareil de saisie ;
la gestion des données manquantes est prise en compte, avec la possibilité de les codifier, afin de distinguer les mesures impossibles à réaliser des mesures non réalisées.

✓ Concernant la traçabilité : les différentes opérations réalisées lors de l'utilisation d'Adonis sont éditables au travers de rapports. Ces rapports de synthèse sont à tout moment éditables, ils concernent le protocole, le dispositif, la plateforme, le projet de saisie, la saisie et les variables.

Ensuite, à un niveau différent, Adonis formalise l'expérimentation en accompagnant l'expérimentateur, de la conception du dispositif (à partir du protocole) jusqu'à la visualisation et l'exportation des données au bureau. Lors de ces différents temps, Adonis harmonise les pratiques d'expérimentation en proposant un vocabulaire, des méthodes, des formats de variables et de fichiers, communs à tous les utilisateurs. L'ensemble de ces éléments est centralisé dans l'application de manière cohérente grâce à l'utilisation d'une base de données. Grâce à ce formalisme et à cette harmonisation de méthode, Adonis contient à chaque instant, toutes les informations (protocole, dispositif, plate-forme, projet de saisie, saisie) facilement accessibles et compréhensibles par les expérimentateurs, tout en proposant de nombreuses fonctionnalités adaptées à leurs besoins. Ainsi, par exemple, l'application Adonis permet l'évolution de plusieurs notateurs sur une même plateforme, grâce à des droits d'accès différents attribués lors des saisies, et garantit donc la cohérence des données acquises. La standardisation des pratiques qu'offre Adonis permet de faciliter les échanges d'objets au sein des réseaux d'expérimentations (dispositifs expérimentaux, bibliothèques de variables, données brutes) et ouvre de nouvelles perspectives pour animer ces réseaux.

# Adonis : un outil fonctionnel

## Présentation du déploiement à l'INRA

Les chiffres clés du dispositif de formation déployé depuis septembre 2012 sont les suivants :
- 23 sessions de formations organisées, 214 personnes formées, provenant de 16 Centres INRA et de plus de 50 Unités.
- L'évaluation des formations et les retours d'enquêtes réalisées auprès des utilisateurs montrent une forte adéquation entre les attentes des expérimentateurs et les potentialités d'Adonis. Ils ont également souligné le fait qu'Adonis apparaît comme un outil complexe qui nécessite obligatoirement une formation avant de débuter. Pour certains, ce constat soulève des questions et des craintes (manque de temps à y consacrer, isolement, besoin d'accompagnement pour réaliser le changement de méthode, besoin d'engagement clair des commanditaires d'expérimentations...).
- Pour l'INRA, il était important de clairement identifier ces freins à l'utilisation d'Adonis pour pouvoir proposer des solutions d'accompagnement adaptées. Le séminaire Adonis organisé en mars 2014 a constitué la première action d'accompagnement des utilisateurs dans leur démarche d'appropriation de l'outil. Il a permis de définir les principales actions du dispositif d'accompagnement proposé à ce jour comme la mise en place du réseau de référents Adonis ou l'annuaire des utilisateurs, actions qui viennent compléter la palette d'outils déjà en fonction (Mantis, forum, site Web, site de téléchargement). Le site web Adonis hébergé sur le site de la CNUE permet de centraliser l'ensemble des accès aux outils déployés (site intranet : https://cnue.pierroton.inra.fr/cnue/spip.php?page=adonis).

L'analyse statistique du site de téléchargement permet de dresser un bilan de l'utilisation d'Adonis : celle-ci est en nette progression entre 2013 et 2014. Le nombre de connexions annuelles a augmenté de 47 %, passant de 3780 connexions comptabilisées en 2013 à 5578 en 2014 (soit une moyenne en 2014 de 465 connexions mensuelles). Trois départements scientifiques comptabilisent 97 % des connexions avec, respectivement, 50 %, 30 % et 13 % pour les départements BAP, EFPA et EA. Au total, 80 postes de travail informatique accédant à Adonis ont été répertoriés et sont répartis dans 36 Unités et 17 Centres INRA.

<footnote n="10">10 Unité mixte de recherche agrosystèmes et développement territorial</footnote>
Trois « Adonis success-stories »

Au-delà de ce premier bilan du déploiement d'Adonis, voici trois exemples qui illustrent différentes démarches d'utilisateurs dans trois contextes différents : le premier concerne l'expérimentation en grandes cultures menée dans l'Unité expérimentale (UE) d'Epoisses, le second concerne l'expérimentation arboricole menée dans l'UE de Toulenne, et le troisième concerne l'expérimentation de systèmes de culture innovants conduite dans l'UMR AGIR¹⁰ à Auzeville.

1 - L'expérimentation en grandes cultures - UE d'Epoisses

L'acquisition de données informatisée au champ est en place sur l'UE depuis plus de 20 ans. Elle a été développée en interne dès 1991. En 2002, l'Unité fait l'acquisition d'un logiciel du commerce adapté à ses exigences. Impliquée dans le projet Adonis dès sa genèse et forte de son expérience en acquisition de données, l'Unité a su intégrer les exigences de l'expérimentation en grandes cultures dans le cahier des charges.

Début 2013, l'application commerciale n'étant plus maintenue et le matériel arrivant en fin de vie, c'est donc naturellement qu'Adonis a été déployé dans l'Unité à l'issue de la première vague de formation dont a fait partie l'ensemble des huit agents de l'équipe d'expérimentation. Dans le même temps, l'équipe s'est dotée de huit portables de terrain (six Workabout et deux CFU1) et de deux lecteurs de codes à barres. Il s'agissait d'être en mesure d'effectuer l'ensemble des observations de terrain et d'intégrer toute la chaîne d'acquisition des pesées embarquées (récoltes de fourrages et de maïs ensilage) et des pesées de sacs post-récolte. Après une première année d'appropriation de l'outil et d'adaptation, Adonis est utilisé en routine par l'ensemble des expérimentateurs sur l'ensemble des cultures. Chaque expérimentateur héberge l'application et sa base de données dans un répertoire partagé du serveur de l'Unité. Grâce aux différents profils d'utilisateurs, l'échange et le partage des dispositifs, projets de saisie et saisies en sont facilités. Les stagiaires sont rapidement rendus autonomes sur le terrain, dès lors que les expérimentateurs leur fournissent un projet de saisie préalablement conçu et chargé sur le portable de terrain.

Quelle que soit l'origine du plan d'expérience, le dispositif est créé à la fois sous Adonis et sous Statbox (logiciel d'analyse et de traitement statistique) avec un numéro de parcelle identique de façon à faciliter les échanges entre les deux applications. Ainsi toutes les données d'Adonis sont facilement exportables vers Statbox pour réaliser leur traitement statistique. Dans le cadre des expérimentations fourragères pluriannuelles, Adonis est utilisé pour toutes les acquisitions de données, notamment via les variables semi-automatiques qui permettent d'acquérir les masses parcellaires, depuis la pesée embarquée de la récolteuse jusqu'à la pesée des échantillons identifiés à l'aide de codes à barres. Pour ces expérimentations, l'identité de l'échantillon correspond à celle de la parcelle unitaire récoltée. Ainsi, dans ce cadre, la gestion mise en place permet de garantir la traçabilité de l'échantillon, depuis son prélèvement jusqu'aux données acquises. Durant la campagne 2013-2014, sur la vingtaine d'espèces de grande culture et l'ensemble des espèces fourragères, ce sont 40 420 données brutes au sein de 115 dispositifs qui ont été acquises à l'aide d'Adonis (Figure 4).

Après 2 années d'utilisation, Adonis est devenu l'outil central et incontournable pour conduire les activités d'expérimentation de l'UE. L'application permet de produire des données fiables et de qualité dans un format standardisé. Pour finir, ses fonctionnalités couvrent actuellement l'ensemble des exigences attendues. Les évolutions programmées permettront d'améliorer l'ergonomie et d'envisager de nouvelles applications.
<figure><img src="image_157.png" /><figcaption>**Figure 4.** Utilisation d'Adonis dans l'Unité expérimentale d'Epoisses durant la campagne 2013-2014 concernant 19 espèces de grande culture et 20 espèces fourragères.</figcaption></figure>

## 2 - L'expérimentation arboricole - UE de Toulenne

L'UE de Toulenne met en place et suit des expérimentations en arboriculture et en forêt. Le déploiement d'Adonis au sein de l'Unité a débuté en octobre 2012. Une réflexion générale a accompagné ce changement de pratique qui a abouti à une réorganisation de l'expérimentation (méthodes, matériels et équipements, animation). La campagne de notations de 2014, toutes espèces confondues, fut la première intégralement réalisée à l'aide d'Adonis. L'exemple développé ci-dessous illustre cette réorganisation.

Dans le cadre d'une expérimentation portant sur la caractérisation phénotypique d'une population de sélection de cerisier regroupant 249 arbres, différentes mesures ont été réalisées chaque année aussi bien sur les arbres (phénologie, développement, charge, récolte...) que sur des échantillons de cerises (qualité du fruit). Aux vues des fonctionnalités offertes par Adonis, l'identification à l'aide de codes à barres (QR codes) s'est imposée pour identifier les arbres au sein des dispositifs ainsi que les échantillons de fruit. Sur le terrain, au moment du prélèvement, le QR code de l'étiquette est scanné afin de renseigner les variables d'un premier projet de saisie regroupant les observations réalisées sur les arbres. Ensuite, l'étiquette est retirée de l'arbre puis associée à l'échantillon. Au laboratoire, l'échantillon est identifié en scannant de nouveau le QR code pour renseigner un second projet de saisie. Dans ce dispositif, la période d'observations et de prélèvements s'étale sur 3 à 4 semaines. Ce système d'étiquette permet un repérage visuel sur le terrain des arbres restant à prélever. Il permet de ne pas se préoccuper de l'identifiant de l'arbre afin de se focaliser sur la saisie de l'observation. La fiabilité des mesures en est accrue, notamment grâce à l'absence de double saisie (contrairement à l'utilisation du papier) ce qui induit donc un gain de temps non négligeable.

Au-delà de cet exemple correspondant à une utilisation sur un site expérimental, Adonis offre des atouts pour travailler en réseau. Le projet de recherche Perpheclim<fnref n="11" /> est un projet du Métaprogramme ACCAF<fnref n="12" />, et vise à mettre en place les infrastructures nécessaires à l'observation, l'archivage et la modélisation de la phénologie des espèces pérennes (forêt, vigne, arboriculture). Le réseau de l'observatoire « fruit » comprend six Unités INRA dont l'UE arboricole de Toulenne. Ce réseau intègre quatre espèces différentes (abricotier, cerisier, pêcher, pommier) et dans ce cadre, Adonis a été choisi comme logiciel d'acquisition des données. L'UE arboricole a organisé une journée de formation avec

<footnote n="11">11. Perpheclim, Evolution de la phénologie des espèces pérennes face au changement climatique, projet de l'action « Adaptation biodiversité ».</footnote>

<footnote n="12">12. Métaprogramme ACCAF, Adaptation de l'agriculture et de la forêt au changement climatique.</footnote>
les responsables de chaque site afin d'accompagner la mise en place du réseau d'expérimentations. Cette journée a permis de remettre à jour les connaissances de chacun, d'uniformiser la nomenclature des objets étudiés (facteurs, modalités, dispositif, plateforme) et de créer une bibliothèque de variables Adonis. Une deuxième journée a d'ailleurs été envisagée pour uniformiser les projets de saisie et pérenniser les échanges au sein du groupe.

Adonis contribue donc à la nécessité de fournir des données expérimentales fiables et uniformisées. De plus, c'est un vecteur essentiel pour accompagner et formaliser la structuration technique d'un réseau d'expérimentateurs car il implique d'échanger des objets, des compétences et un savoir-faire.

### 3 - L'expérimentation sur systèmes de culture innovants - UMR AGIR

L'UMR AGIR conduit des essais de systèmes de culture innovants depuis plus de 20 ans. L'essai actuel permet de comparer des prototypes de systèmes de grandes cultures économes en intrants, pensés pour répondre aux exigences d'Ecophyto 2018, et de limiter les fuites de nitrates en mobilisant les principes de l'agro-écologie. Trois rotations triennes sont comparées sur neuf parcelles de 6000 m², subdivisées en deux selon que l'on utilise ou pas des cultures intermédiaires. Les rotations étudiées contiennent des cultures pures, mais aussi des mélanges variétaux et des associations bispécifiques. L'essai, qui n'est donc ni factoriel, ni organisé selon un dispositif statistique en bloc, fait l'objet d'un suivi *via* des placettes (20 à 24 placettes réparties sur chaque parcelle) sur lesquelles le technicien réalise des notations de bioagresseurs (maladies, ravageurs, adventices) et des mesures (biomasses à différents stades, composantes du rendement).

Auparavant, ces données étaient acquises sur support papier (format libre ou *via* un masque de saisie pré-imprimé) et ressaisies par la suite sur Excel. Adonis permet dorénavant d'éviter cette double-saisie tout en conservant la flexibilité nécessaire sur le terrain. En effet, toutes les placettes ne sont pas concernées par toutes les mesures et il est impossible de savoir *a priori* ce qui est important de noter sur chacune d'elle. L'identification des objets mesurés est réalisée *via* des codes à barres sur le terrain (saisie sur WorkaboutPro avec lecteur de codes à barres intégré) ou au laboratoire lors des mesures sur les échantillons (saisie avec un ordinateur portable Windows connecté à un lecteur de codes à barres et à une balance). Adonis permet de réaliser l'ensemble des mesures sans exception en faisant appel, notamment, i) aux échelles de notations, ii) à des codes pour les noms des maladies et des ravageurs afin d'en faciliter leurs saisies, iii) et aux variables génératrices. Les variables génératrices sont utiles pour dénombrer, identifier et caractériser les différents éléments présents sur les placettes, ce qui est indispensable pour le suivi de ce type d'essai. Par exemple, cela permet de générer automatiquement, en fonction du nombre de maladies observées sur les placettes, les variables descriptives pour chacune d'elles telles que le nom de la maladie et son intensité d'attaque.

Adonis est désormais complètement intégré au suivi de cet essai, les fonctionnalités d'« Adonis-bureau » (plan, bibliothèque de variables) apportent un plus indéniable. La saisie des données est fiabilisée et un gain de temps est constaté. Des évolutions (variable avec liste déroulante notamment) ont été proposées au comité de pilotage d'Adonis afin d'améliorer l'ergonomie de l'outil et ainsi, permettre son utilisation dans des contextes plus complexes tels que des suivis botaniques.

## Conclusion : mise en place de la communauté des utilisateurs

Adonis est l'illustration d'un projet ambitieux, long et qui a su mobiliser, durant près de 10 ans, un collectif provenant de tous les secteurs du végétal à l'INRA, en vue de l'élaboration d'un outil partagé. Ce projet original a été initié et conduit de manière collective par les personnes directement concernées et en attente de cet outil. Aujourd'hui, Adonis est disponible et fonctionnel. Son déploiement depuis

<footnote n="13">13. Environment and phenotype information system</footnote>
2 ans est encourageant et démontre que l'application développée répond aux attentes génériques des expérimentateurs de terrain. Le logiciel permet de fiabiliser et sécuriser la saisie de données à l'aide d'ordinateurs (ultraportables, portables, tablettes...) dans le cadre des expérimentations de terrain. Il permet aussi de formaliser la saisie, d'échanger sur des méthodes et des objets (dispositifs, variables, configurations de matériel), mais aussi de partager des compétences et des savoir-faire. Ce logiciel intègre les besoins génériques de la chaîne d'acquisition, depuis la conception du dispositif jusqu'à l'exportation de données brutes, pour une large gamme d'expérimentations. Et il se positionne en amont de projets structurants visant à concevoir des bases de données intégratives comme par exemple EPHESIS¹³. Le fait de partager cet outil, permet d'envisager la constitution d'une communauté de pratiques entre les expérimentateurs de l'INRA.

Les résultats enregistrés en 2014 concernant le téléchargement d'Adonis et la diversité thématique et géographique de ses utilisateurs sont autant d'éléments encourageants. Les trois « success-stories » citées ci-dessus confirment la bonne adéquation de l'outil avec les attentes des expérimentateurs. Après une période d'adaptation et de prise en main, Adonis s'impose comme un outil fonctionnel et incontournable. Afin qu'Adonis devienne un outil de référence pour l'acquisition de données à l'INRA, les efforts concernant le projet portent actuellement sur deux axes distincts : le premier vise à faire évoluer en interne l'application (implémenter de nouvelles fonctionnalités et améliorer son ergonomie) ; le second axe concerne le renforcement de cette communauté naissante qui est fédérée autour de personnes proactives (animateurs, formateurs et référents) répartis sur de nombreux Centres INRA et qui forment autant de relais auprès des utilisateurs pour accompagner les changements de pratiques (Figure 5).

<figure><img src="image_158.png" /><figcaption>Figure 5. Répartition des différents acteurs du projet Adonis.</figcaption></figure>
Références bibliographiques

ADONIS, Acquisition de données à l'INRA, logiciel INRA déployé depuis septembre 2012, dépôt à l'APP N° IDDN.
FR.001.040034.000.R.P.2011.000.31235.

Clastre P, Lecomte A, Papelier S, Verger M (2009) Cahier des charges Adonis, Acquisition de données à l'INRA. 212 p.

Clastre P, Dumas V, Lecomte A, Verger M (2010) Adonis : un outil d'acquisition et de structuration de données issues d'expérimentations végétales à l'INRA. Journées de la Mesure et de la Métrologie. Nouan-le-Fuzelier, 11-14 octobre 2010. http://www7.inra.fr/j2m/fichiers/recueils/j2m_2010.pdf

Verger M (2006) Vers un système d'acquisition de données et métadonnées pour les plantes ou des ensembles de plantes repérés spatialement. Journées de la Mesure et de la Métrologie. Balaruc-les-Bains, 2006, 98-104.
# Le Raspberry Pi : un nano-ordinateur au service de la science et de l'enseignement

Julien Cartailler<fnref n="1" />, Richard Rocca-Poliméni<fnref n="1" />

**Résumé.** Dans le cadre de la veille technologie au sein de l'équipe de recherche CALIPRO (construction de la qualité des aliments par la chimie et le procédé), membre de l'UMR 1145 Ingénierie Procédés Aliments (composée de cinq équipes basées principalement sur le site de Massy de l'école d'ingénieur AgroParisTech), plusieurs Raspberry Pi ont été achetés. Un Raspberry Pi est un nano-ordinateur qui nous a permis de développer différents dispositifs à faible coût (25€) et faible encombrement (taille d'une carte de crédit) autant pour la recherche scientifique que pour l'enseignement. Par exemple, il peut être utilisé comme centrale d'acquisition (tensions, courants, températures), ou système déporté pour le contrôle/commande et la visualisation de dispositifs expérimentaux, ainsi que comme client vocal pour les applications code-barres. L'intérêt de cet ordinateur repose principalement sur sa polyvalence, sa rapidité d'acquisition, ses possibilités d'interfaçage avec d'autres matériels ou cartes d'extension ainsi que sa capacité à être, au besoin, indépendant du réseau électrique et de l'Internet filaire (fonctionnement sur piles ou batteries grâce à sa faible consommation d'énergie, dispositif wifi, etc.).

**Mots clés :** instrumentation, nano-ordinateur, acquisition, interface

## Introduction

Le Raspberry Pi est un nano-ordinateur monocarte caractérisé, entre autres, par une très petite taille et un faible coût (prix moyen suivant les versions : environ 30 €). Il a été créé par David Braben, dans le cadre de sa fondation Raspberry Pi, dans le but initial d'encourager l'apprentissage de la programmation informatique à l'école. Il est fourni nu (carte mère avec un processeur, une RAM et un port GPIO sans boîtier, ni alimentation, ni clavier, ni souris, ni écran) afin de diminuer au maximum les coûts et de permettre l'utilisation de matériel de récupération. Le 17 février 2015, la fondation annonçait avoir vendu plus de 5 millions de Raspberry Pi, tous modèles confondus.

## Le Raspberry Pi

### Caractéristiques techniques

Jusqu'en juillet 2014, les deux modèles principaux étaient le Raspberry Pi A (**Figure 1**) et le Raspberry Pi B (**Figure 2**) ayant les caractéristiques générales suivantes : un processeur ARM1176JZF-S de 700 MHz Broadcom, une RAM de 256 Mo pour le modèle A et 512 Mo pour le modèle B, une unité de lecture-écriture de carte mémoire, une carte graphique Broadcom VideoCore IV et une interface API logicielle vidéo (OpenGL). Les dimensions sont proches d'une carte de crédit (85,60 mm × 53,98 mm × 17 mm) pour une de 45 g voire même réduites pour le modèle A+ (65 mm × 53,98 mm × 17 mm ; masse : 23 g).

Les systèmes d'exploitation compatibles avec Raspberry Pi / ARM incluent diverses distributions Linux dont la version Debian dédiée et nommée Raspbian qui est celle que nous avons choisie d'utiliser.

<footnote n="1">1. INRA, UMR1145, Ingénierie Procédés Aliments, AgroParisTech., Université Paris-Saclay, F-91300 Massy, France
julien.cartailler@agroparistech.fr</footnote>
<figure><img src="image_159.png" /><figcaption>Figure 1. Photographie d'un Raspberry Pi modèle A.</figcaption></figure>

Source : http://www.raspberrypi.org/

## Les périphériques

Le modèle B (Figure 2), qui est le plus utilisé, dispose comme périphériques, de deux sorties vidéo (RCA et HDMI), d'une sortie audio, d'un lecteur de carte mémoire (SD), de deux ports USB (un seul pour le modèle A), d'un port réseau RJ45 (qui n'est pas présent pour le modèle A), et surtout de 26 broches entrées / sorties (GPIO) accessibles directement sur la carte mère.

<figure><img src="image_160.png" /><figcaption>Figure 2. Schéma des périphériques du Raspberry Pi modèle B.</figcaption></figure>

Source : http://www.ipatx.eu/
## Le port GPIO

Le port GPIO (General purpose input/output) offre un accès direct à l'alimentation en 5 V ou 3,3 V (quatre broches + cinq broches de masse), la communication série synchrone (SPI et I²C), la communication série asynchrone (RS232) et à des entrées/sorties à usage général (huit broches) (Figure 3). Chacune de ces broches peut être configurée pour jouer le rôle d'une entrée (réception d'un signal) ou d'une sortie (émission d'un signal). En revanche, le GPIO ne peut traiter que des signaux numériques de 0 à 3,3 V. Pour le traitement d'un signal analogique, il faudra utiliser un convertisseur analogique numérique (CAN) comme le MCP3008 par exemple.

<figure><img src="image_161.png" /><figcaption>Figure 3. Configuration des entrées / sorties du Raspberry Pi modèle B.</figcaption></figure>

Source: http://www.pinballsp.com/

## Les intérêts scientifiques

Le premier intérêt scientifique du Raspberry Pi réside dans le fait que le Raspberry Pi est un vrai ordinateur : donc, en plus des capteurs physiques connectables, il est possible de rajouter des capteurs logiciels aussi complexes que nécessaires car la capacité de calcul du Raspberry Pi est assez grande. De plus, il peut faire des opérations purement informatiques comme des mails, et récupérer des informations sur le réseau. Enfin, on peut ajouter des périphériques grâce aux ports USB intégrés sur la carte.

Le deuxième intérêt scientifique est sa rapidité d'acquisition : pour la vérifier, nous avons mesuré la tension de réseau électrique 50 Hz avec un convertisseur 220 V – 3 V redressé (Figure 4). Six mille points par seconde ont été acquis soit une période de 166 µs. Sur la courbe, nous remarquons que les points sont bien répartis, excepté à un endroit dû au fait que le Raspberry Pi réalise d'autres tâches en même temps. Pour régler ce problème il existe des systèmes d'exploitation « temps réel ».

De plus, la consommation d'énergie d'un Raspberry Pi est très faible. En effet, sa puissance est au maximum de 5 W. Nous avons d'ailleurs réussi, en enlevant les périphériques, à réduire l'intensité jusqu'à 600 mA, en alimentant le Raspberry Pi en 3,3 V en passant directement par le GPIO. Ainsi, sa consommation minimale est de 2 W.
Pour finir, sa faible consommation lui permet d'être indépendant du réseau électrique, mais aussi, du réseau Internet filaire grâce à un dongle wifi ou une clé 3G.

<figure><img src="image_162.png" /><figcaption>Figure 4. Courbe d'acquisition d'une tension alternative de 50 Hz redressée sur le MPC3008.</figcaption></figure>

# Exemples d'applications

## Une centrale d'acquisition économique

Pour l'acquisition de signaux analogiques, nous avons utilisé un convertisseur numérique / analogique (CNA) : le MCP3008. Ce composant utilise quatre broches de communication série synchrone SPI du Raspberry Pi et lui rajoute huit entrées analogiques. La résolution est alors de 10 bits (cependant il existe des convertisseurs à 16 bits tel que le AD7706).

Pour utiliser facilement le Raspberry Pi comme une centrale à bas coût, nous avons fait créer des cartes électroniques prototypes sur lesquelles nous n'avons plus qu'à brancher nos capteurs analogiques (Figure 5). Le coût total revient alors à environ 50 € (Raspberry Pi : 25 €, MCP3008 : 5 €, platine : 15 €).

En parallèle nous avons développé des clients en langage TCL (tool command language) (voir § ci-après) pour visualiser à distance les mesures des capteurs sur n'importe quel ordinateur relié au Raspberry Pi via le réseau. Nous avons utilisé ce dispositif pour remplacer, par exemple, une solution d'acquisition NI (national instrument) de surveillance de chambres froides avec des sondes platines Pt100, ou pour récupérer le signal 0 – 5 V d'un pH-mètre.
## Le Raspberry Pi comme un ordinateur

Le Raspberry Pi peut être utilisé comme un ordinateur peu encombrant et économique pour acquérir les données d'une centrale reliée par un câble RS232 ou directement par une prise Ethernet. Dans le cas d'une communication RS232, comme le Raspberry Pi ne dispose que d'une connexion « RS232 logiciel » via son port GPIO, nous avons développé une platine qui fait la conversion RS232 matériel/ RS232 logiciel (**Figure 6**) à l'aide d'un convertisseur MAX3232. Le coût de mise en place est d'environ 50 € (Raspberry Pi : 25 €, MAX 3232CPE : 5 €, platine : 15 €). Cette application a été très utilisée pour surveiller des expérimentations à distance comme le suivi des températures et des flux dans un four domestique pendant la cuisson de pâtes alimentaires.

<figure><img src="image_163.png" /><figcaption>**Figure 5.** Platine de connexion entre le Raspberry Pi et les capteurs
(photo : J. Cartailler).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_164.png" /><figcaption>**Figure 6.** Platine de connexion entre le Raspberry Pi et une centrale d'acquisition (photo : J. Cartailler).</figcaption></figure>

La **Figure 7** présente une platine complète combinant les usages décrits ci-dessus et attribuant donc au Raspberry Pi une connexion « RS232 matériel » et huit entrées analogiques.
<figure><img src="image_165.png" /><figcaption>Figure 7. Platine complexe pour le Raspberry Pi (photo : J. Cartaillier).</figcaption></figure>

## Clients vocaux de scannage de code-barres

Grâce au Raspberry Pi, sa sortie son et ses ports USB, nous avons pu miniaturiser les clients vocaux de notre application de gestion de produits chimiques décrite dans une précédente publication (Cartailler et Rocca-Poliméni, 2013).

## Application pour travaux pratiques sur la régulation

Cette application a été développée pour des travaux pratiques sur la régulation, inclus dans le cursus de formation des ingénieurs d'AgroParisTech (Figure 8). Il s'agit d'une platine comportant une résistance parcourue par un courant constant collée à un capteur de température, et un ventilateur qui permet la régulation de la température. On utilise la fonction PWM (pulse width modulation) du GPIO du Raspberry Pi pour commander la vitesse du ventilateur. Le capteur est un capteur numérique 1-Wire (réf : DS18B20) relié directement au GPIO et dont le signal est converti de façon logicielle par le Raspberry Pi pour obtenir la valeur en température.

<figure><img src="image_166.png" /><figcaption>Figure 8. Schéma de fonctionnement de l'application des TP régulation.</figcaption></figure>

## Clients développés

Lorsqu'un Raspberry Pi est utilisé pour acquérir des données, il est complètement autonome pour cette tâche. Pour cela, il utilise un programme d'acquisition unique (voir ci-dessous) développé en interne et paramétré par un fichier de configuration lié au dispositif d'acquisition. Ce fichier de configuration inclut, par ailleurs, les coefficients d'étalonnage.
## Client acquisition

Le client acquisition (Figure 9) qui se trouve sur le Raspberry Pi réalise les tâches essentielles d'une centrale d'acquisition, c'est-à-dire qu'il envoie les instructions nécessaires et reçoit les données souhaitées suivant le fichier de configuration fixant la fréquence d'acquisition. Il stocke ces données dans sa mémoire et enfin, il met à disposition ces données via son serveur web aux clients déportés.

<figure><img src="image_167.png" /><figcaption>Figure 9. Schéma de fonctionnement du client acquisition.</figcaption></figure>

## Client visualisation

Le client visualisation (Figure 10) permet quant à lui de visualiser les valeurs d'une expérience en cours, de manière déportée (c'est-à-dire sur un ordinateur relié au Raspberry Pi par le réseau). Il est composé de trois groupes de fenêtres. La première, nommée « Acquisition », permet de lancer l'expérience, de l'arrêter mais aussi de quitter le client sans arrêter l'expérience et de mettre à jour les données. La deuxième est composée des dernières valeurs instantanées relevées et des calculs effectués par le Raspberry Pi, en fonction de son fichier de configuration. La troisième sert à visualiser le ou les graphiques triés par type de mesure (température, flux...) suivant le fichier de configuration et représentant toutes les valeurs stockées dans la mémoire du Raspberry Pi. Les graphiques sont ainsi réalisés localement, ce qui permet de ne pas saturer la mémoire du Raspberry Pi. Toutes les valeurs sont enregistrées sur le Raspberry Pi et consultables via le web à l'adresse donnée sur la fenêtre « Acquisition ».

Le client de visualisation peut comporter d'autres boutons sur sa fenêtre « Acquisition » dans le cas d'expériences nécessitant des systèmes de contrôles/commandes plus avancés (exemple TP sur la régulation cf. § ci-dessus).
<figure><img src="image_168.png" /><figcaption>Figure 10. Fenêtres du client visualisation.</figcaption></figure>

Conclusion et perspectives

Nous disposons d'environ 20 Raspberry Pi en fonctionnement dans l'école pour plusieurs utilisations
dont principalement :

✓ quatre travaux pratiques du cursus ingénieur,

✓ la surveillance des chambres froides (-20°C et 4°C),

✓ la gestion des produits chimiques par système code-barres,

✓ un dispositif de contrôle des pipettes,

✓ plusieurs dispositifs pour la recherche : mesure de température dans des produits céréaliers pendant la cuisson dans un four industriel, mesure de flux thermique dans un four de cuisson et dans un dispositif de cuisson par contact, récupération des données de plusieurs pH-mètres en ligne.

A l'avenir, nous souhaitons développer l'aspect sans fil du Raspberry Pi, en remplaçant le wifi par un téléphone portable avec l'envoi de SMS pour des alertes et également l'envoi de données par GPRS ou 3G.

La deuxième évolution à court terme est de remplacer le Raspberry Pi B par le modèle B+ qui possède un port GPIO étendu à 40 broches (pour 16 entrées/sorties numériques) et quatre ports USB au lieu de deux (Figure 11). Par ailleurs, son alimentation a été améliorée, ce qui lui permet de consommer encore moins d'énergie et d'être plus stable.

Enfin, nous avons le projet de développer une centrale embarquée pour mesurer des flux de chaleur en ligne dans un four de cuisson industriel : pour ceci nous allons utiliser un Raspberry Pi alimenté par des piles et relié à une centrale d'acquisition TC-08 de chez Pico Technology. Les données seront sauvegardées sur la carte SD ce qui permettra de le rendre autonome. De plus, nous allons utiliser un bouclier thermique pour protéger le Raspberry Pi ainsi que la centrale durant la cuisson qui dure environ 1 h.
<figure><img src="image_169.png" /><figcaption>Figure 11. Photo d'un Raspberry Pi modèle B+.</figcaption></figure>

Source: http://en.wikipedia.org/

Références bibliographiques

Cartailler J, Rocca-Poliméni R (2013) Mise en place d'une gestion de produits chimiques par code-barres. Le Cahier des Techniques de l'INRA 80 : n°3.
# Annexe

Il existe au sein de l'INRA une grande variété de communautés de pratique et de réseaux métiers plus ou moins transversaux (Département /inter Départements/ouverts à l'externe), qui permettent l'échange de savoir-faire et l'amélioration des pratiques.

Parmi ceux-là, le réseau « Mesure et Métrologie » s'adresse à un public de concepteurs, développeurs, adaptateurs, utilisateurs, mesureurs et métrologues, qu'ils soient techniciens, ingénieurs ou chercheurs.

Ce réseau regroupe plus de 350 membres à ce jour, majoritairement INRA mais inclut également 15 % d'agents extérieurs (Université, CNRS, CIRAD, INRIA, industriels). Il est soutenu par de nombreux Départements Scientifiques (EA, CEPIA, EFPA ...), par la Délégation à la Qualité et par la Formation Permanente Nationale, au travers des rencontres organisées tous les 2 ans : les « Journées de la Mesure et de la Métrologie » (J2M).

Ces Journées, où plus d'une centaine de membres se retrouvent, sont organisées depuis 1990 et ont pour ambition de mutualiser les expériences, de générer l'entraide, de valoriser le savoir-faire et d'assurer une veille technologique. Elles permettent aussi d'impulser des collaborations et de susciter l'innovation.

Les sujets qui y sont abordés traitent des dispositifs de mesure mis au point au sein de l'INRA - et de la métrologie qui y est associée - comme les prototypes, les dispositifs complexes (assemblage), les montages électroniques, les systèmes d'acquisition, la mise au point de méthodes et le développement d'outils informatiques. Les thématiques scientifiques concernées portent sur le végétal, l'environnement, l'animal mais aussi sur l'humain.

Ces journées sont pilotées par un Comité permanent composé actuellement de six personnes (Christophe Garin, Patrick Gross, Jacques Maratray, Dalila Mohrath, Christophe Montaurier et Robert Pujol).

Il s'appuie sur un Comité local de volontaires dans chaque Centre INRA pour l'organisation et la logistique.

Le réseau bénéficie aussi de trois supports de communication :

* un site internet dédié http://www.inra.fr/j2m

* une liste de diffusion,

* ainsi que les recueils des présentations dont toutes les éditions depuis 1990 sont disponibles sur le site web.

Les prochaines J2M sont organisées par le Centre INRA Val de Loire (du 10 au 13 octobre 2016).

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Passage de témoin entre le comité local d'organisation de Lille (2014) et Val de Loire (2016).
## LES J2M EN PHOTOS

<figure><img src="image_171.png" /><figcaption>125 participants en 2012, Le Croisic, Centre organisateur Nantes-Angers</figcaption></figure>

## EXPOSÉS EN SÉANCE PLÉNIÈRE

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<figure><img src="image_176.png" /><figcaption>26 exposés en 2014, Centre organisateur Nord-Picardie-Champagne</figcaption></figure>

## INTERVENTIONS SPÉCIFIQUES

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<figure><img src="image_181.png" /><figcaption>Chef de Département, Président de Centre, Délégation à la Qualité, Cahier des Techniques, Propriété Intellectuelle (et partenaires privés)</figcaption></figure>
## SÉANCES POSTERS

<figure><img src="image_182.png" /><figcaption>Présentation orale des posters, 19 posters en 2014</figcaption></figure>

## DÉMONSTRATIONS ET STANDS INDUSTRIELS

<figure><img src="image_183.png" /><figcaption>7 stands industriels en 2014</figcaption></figure>

## COMITÉS D'ORGANISATION

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<figure><img src="image_185.png" /><figcaption>Comité permanent des J2M et comités locaux d'organisation, réunion préparatoire, présentation du bilan chiffré</figcaption></figure>
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Index des auteurs

<table><tr><td>Algaba H.,</td><td>91</td></tr><tr><td>Alletru D.,</td><td>138</td></tr><tr><td>Angénieux M.,</td><td>107</td></tr><tr><td>Azam D.,</td><td>46</td></tr><tr><td>Bénard A.,</td><td>75</td></tr><tr><td>Bernard A.,</td><td>138</td></tr><tr><td>Bernier F.,</td><td>138</td></tr><tr><td>Bertin P.,</td><td>138</td></tr><tr><td>Bobillier E.,</td><td>84</td></tr><tr><td>Bodineau G.,</td><td>138</td></tr><tr><td>Bogeat Triboulot M.B.,</td><td>75</td></tr><tr><td>Brendel O.,</td><td>75</td></tr><tr><td>Buré C.,</td><td>75</td></tr><tr><td>Burger P.,</td><td>138</td></tr><tr><td>Cartailler J.,</td><td>148</td></tr><tr><td>Colosse D.,</td><td>69</td></tr><tr><td>Combes D.,</td><td>115, 126</td></tr><tr><td>Cousin I.,</td><td>69</td></tr><tr><td>Di Piétéro L.,</td><td>7</td></tr><tr><td>Doussan C.,</td><td>7</td></tr><tr><td>Dumas V.,</td><td>138</td></tr><tr><td>Emorine M.,</td><td>59</td></tr><tr><td>Eprinchard A.,</td><td>126</td></tr><tr><td>Falchetto L.,</td><td>138</td></tr><tr><td>Frak E.,</td><td>115, 126</td></tr><tr><td>Gaudu J.C.,</td><td>7</td></tr><tr><td>Giot G.,</td><td>69</td></tr><tr><td>Gross P.,</td><td>36, 75</td></tr></table>

<table><tr><td>Hummel I.,</td><td>75</td></tr><tr><td>Huteau D.,</td><td>46</td></tr><tr><td>Jacques Gustave A.,</td><td>138</td></tr><tr><td>Kasbari M.,</td><td>30</td></tr><tr><td>Le Thiec D.,</td><td>75</td></tr><tr><td>Leroux B.,</td><td>30</td></tr><tr><td>Maratray J.,</td><td>59</td></tr><tr><td>Marchand F.,</td><td>46</td></tr><tr><td>Marquis M.,</td><td>91</td></tr><tr><td>Marze S.,</td><td>91</td></tr><tr><td>Mielle P.,</td><td>59</td></tr><tr><td>Montaurier C.,</td><td>98</td></tr><tr><td>Pallut R.,</td><td>7</td></tr><tr><td>Parmentier J.,</td><td>138</td></tr><tr><td>Perez M.,</td><td>107</td></tr><tr><td>Perrot C.,</td><td>115</td></tr><tr><td>Rabot E.,</td><td>69</td></tr><tr><td>Radnai F.,</td><td>75</td></tr><tr><td>Raffaillac D.,</td><td>138</td></tr><tr><td>Rivière G.,</td><td>91</td></tr><tr><td>Rocca Poliméni R.,</td><td>148</td></tr><tr><td>Roy E.,</td><td>126</td></tr><tr><td>Ruy S.,</td><td>7</td></tr><tr><td>Sacré B.,</td><td>46</td></tr><tr><td>Septier C.,</td><td>59</td></tr><tr><td>Tison F.,</td><td>7</td></tr><tr><td>Tremblay J.,</td><td>46</td></tr></table>
<figure><img src="image_187.png" /></figure>
# Table des matières

## Avant-propos

M. Axelos, G. Richard

/ p. 3

## Développement et mise au point de dispositifs expérimentaux dédiés aux mesures en conditions réelles

### Au champ

Mesure de débit sur un lysimètre en milieu agricole à sol non remanié

F. Tison, J.-C. Gaudu, R. Pallut, S. Ruy, C. Doussan, L. Di Piétro

/ p. 7

Méthodologie pour l'usage d'un drone de catégorie E pour la détection de la flavescence dorée

M. Kasbari, B. Leroux

/ p. 30

### En forêt

Dispositif de mesure des profils verticaux de CO₂ et de vapeur d'eau en forêt, avec étalonnage automatique de l'analyseur IRGA

P. Gross

/ p. 36

### En rivière

Système RFID de détection automatique de poissons

B. Sacré, J. Tremblay, D. Azam, F. Marchand, D. Huteau

/ p. 46

### Sur l'humain

Vous mangez trop salé !

P. Mielle, M. Emorine, C. Septier, J. Maratray

/ p. 59

## Développement et mise au point de dispositifs expérimentaux dédiés aux mesures en conditions contrôlées

### Pour l'étude du sol

Conception d'un système de contrôle de la dynamique hydrique d'échantillons de sol couplé à la mesure des émissions de protoxyde d'azote

E. Rabot, G. Giot, D. Colosse, I. Cousin

/ p. 69

### Pour l'étude des plantes

Un automate d'irrigation contrôle la sécheresse et quantifie la transpiration chez de jeunes arbres

C. Buré, A. Bénard, M.-B. Bogeat-Triboulot, O. Brendel, P. Gross, I. Hummel, D. le Thiec, F. Radnai

/ p. 75

### Pour l'étude animale

Outils et exemples d'utilisation autour d'un imageur TEP dans la compréhension de la prise alimentaire chez le porc

E. Bobillier

/ p. 84

Développement d'un microdigesteur pour le suivi de la digestion gastro-intestinale de gouttes d'huile isolées

M. Marquis, G. Rivière, H. Algaba, S. Marze

/ p. 91

### Pour l'étude concernant l'humain

Chambres calorimétriques pour l'homme et analyse de gaz

C. Montaurier

/ p. 98
Etalonnage d'un système de suivi en ligne pour la quantification des composés d'arômes en fermentation alcoolique par chromatographie en phase gazeuse

M. Angénieux, M. Perez

/ p. 107

## Logiciels et systèmes d'acquisition et de traitement de données

### Logiciels

**GRAPHE** : un logiciel de visualisation de données horodatées sur un graphique 2D

C. Perrot, D. Combes, E. Frak

/ p. 115

**Qua²Ray** : quantité et qualité du rayonnement ; logiciel d'analyse du rayonnement lumineux

E. Roy, A. Eprinchard, E. Frak, D. Combes

/ p. 126

### Systèmes

Adonis, un outil INRA d'acquisition de données. Premier bilan de son déploiement

V. Dumas, D. Alletru, A. Bernard, F. Bernier, P. Bertin, G. Bodineau, P. Burger, L. Falchetto, A. Jacques-Gustave, J. Parmentier, D. Raffaillac

/ p. 138

Le Raspberry Pi : un nano-ordinateur au service de la science et de l'enseignement

J. Cartailler, R. Rocca-Poliméni

/ p. 148

## Annexe

/ p. 157
<figure><img src="image_188.png" /></figure>

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SCIENCE & IMPACT