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HAL
open science

# L'écosystème web sémantique PO2/TransformON : en route vers le FAIR by Design !

Magalie Weber

## ► To cite this version:

Magalie Weber. L'écosystème web sémantique PO2/TransformON : en route vers le FAIR by Design !. Assises nationales des données de la recherche, amU (SCD); MESR; CEDRE, Nov 2024, Marseille, France. hal-04808273

HAL Id: hal-04808273

https://hal.inrae.fr/hal-04808273v1

Submitted on 28 Nov 2024

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Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

INRAE

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Département
MathNum

CATI DIISCICO

DipSO

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

# L'écosystème web sémantique PO2/TransformON : en route vers le FAIR by Design !

Magalie Weber, Ingénieure de Recherche, INRAE UR BIA, Nantes

This work is licensed under [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

BIA
Biopolymères
Interactions
Assemblages

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

UMR iAte
ingénierie des Agrépolymères
& technologies émergentes

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

<figure><img src="image_12.png" /></figure>
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Sylvie Clerjon
IR INRAE
QUAPA Clermond</figcaption></figure>

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Amidou Traoré
IR INRAE
QUAPA Clermond</figcaption></figure>

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Arnaud Charleroy
IE INRAE
MISTEA Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Nicolas Forquet
AEDI-Reversaal Lyon-
Villeurbanne</figcaption></figure>

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Liliana Ibanescu
MC AgroParisTech
MIA Paris-Saclay</figcaption></figure>

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Cédric Baudrit
CR INRAE
12M Bordeaux</figcaption></figure>

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Christophe Fernandez
IE INRAE
12M Bordeaux</figcaption></figure>

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Géraldine Lucchi
IR INRAE
CSGA Dijon</figcaption></figure>

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Michel Visali
IR INRAE
CSGA Dijon</figcaption></figure>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Eric Latrille
IR INRAE
LBE Narbonne</figcaption></figure>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Emilie Fernandez
CDD AI
LBE Narbonne</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Claire Mayer
DR INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Hélène Falentin
IR HDR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Magalie Weber
IR INRAE
BIA Nantes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Stéphane Dervaux
IE INRAE
MIA Paris-Saclay</figcaption></figure>

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Julien Cufi
IR INRAE
Dpt Transform</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Mélanie Münch
IR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Adrien Réau
IE INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Virginie Rossard
IE INRAE
LBE Narbonne</figcaption></figure>

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Valérie Guillard
PR UM
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Valérie Gagnaire
DR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Anne Thierry
CR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /></figure>

Microbiologie et chaîne alimentaire

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

Mathématiques et numérique

Aliments, produits biosourcés et déchets

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

Alimentation humaine

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

Biologie et amélioration des plantes

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

Agroécosystèmes

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Hélène Coussy
MC HDR UM
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Reine Barbar
MC Institut Agro
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Camilo Corrales-Munoz
IR INRAE-TBI Toulouse</figcaption></figure>

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Alrick Oudot
CDD IE INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Patrice Buche
IR HDR INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Luc Menut
AI INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Hervé Guillemin
IR INRAE
UMR PAM
Dijon/Poligny</figcaption></figure>

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Caroline Pénicaud
CR HDR INRAE
SAYFOOD Saclay</figcaption></figure>

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Emeline Goussé
IE INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Leslie Lhomond
IE INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Gaelle Tanguy
IE INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Geneviève Gésan-Guiziou
DR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>Marc Perez
IE INRAE
SPO Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Florence Jacques
IE INRAE
UE PechRouge</figcaption></figure>

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Evelyne Aguera
IE INRAE
UE PechRouge</figcaption></figure>

CATI DIISCICO

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

DipSO
<figure><img src="image_57.png" /></figure>

# Retour sur une « success story »

« Quand on porte un enfant, il ne sait pas que la route est longue »

Proverbe bamiléké
<figure><img src="image_58.png" /></figure>

<figure><img src="image_59.png" /></figure>

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Egalité
Fraternité

INRAE

TransformON

2021-2022

Coord. M. Weber, BIA

<figure><img src="image_61.png" /></figure>

agence nationale
de la recherche

AU SERVICE DE LA SCIENCE

DataSusFood

2020-2022

Coord. C. Pénicaud, SayFood

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

V.O.INRAE

VOCABULAIRES OUVERTS

## Un projet sémantique INRAE récompensé par le Prix Science Ouverte 2023 !

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

L'écosystème d'outils PO2 développé au sein du CATI DIISCICO et le projet ANR DataSusFood ont reçu le Prix National de la Science Ouverte dans la catégorie « Créer les conditions de la réutilisation » le 29 novembre 2023 lors de la cérémonie qui s'est déroulée au ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche.

Ces travaux s'inscrivent dans la politique du Plan National pour la Science Ouverte, déclinée au niveau institutionnel INRAE dans les domaines de l'agriculture, de l'alimentation et de l'environnement.

## La démarche s'appuie sur la mise en œuvre "by-design" des principes FAIR pour la mise en visibilité des données et leur intelligibilité.

L'intelligibilité s'entend ici au sens de compréhension du contexte d'obtention des données grâce à l'utilisation d'une ontologie de domaine permettant de structurer les données et de définir les concepts et le vocabulaire spécifique utilisés par les scientifiques pour décrire les données. La FAIRification repose sur les technologies du web sémantique et sur l'ontologie Process and Observation Ontology (PO2). Ce modèle générique a été spécialisé pour répondre au périmètre des recherches du département TRANSFORM INRAE. Le résultat est l'ontologie de domaine TransformON consultable sur AgroPortal.

INRAE
Contexte général

Aller vers des systèmes alimentaires plus durables

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

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<figure><img src="image_68.png" /></figure>

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Système alimentaire

Durabilité des systèmes alimentaires questionnée

* 30% des émissions GES mondiales (UN 2021), 25% impacts environnementaux européens (Tukker et al. 2006)

* Répartition inéquitable des revenus entre acteurs

* Inégalités dans l'accessibilité à l'alimentation

* Problèmes de santé liés à l'alimentation (Willet et al. 2019)

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

Besoin de données pour
décrire, analyser et
évaluer la durabilité des
systèmes alimentaires

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

<figure><img src="image_72.png" /></figure>
Contexte particulier

Besoin de données pour décrire, analyser et évaluer la durabilité des systèmes alimentaires

Des initiatives qui existent, notamment sur la dimension environnementale

* World Food Database

* empreinte environnementale des productions agricoles et alimentaires

* Agribalyse (France)

* empreinte environnementale des aliments

* lien à leur composition nutritionnelle

Mais des données
pauvres sur l'étape
de transformation
des produits
agricoles en
aliments

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th colspan="3">Besoin de données</th>
    </tr>
    <tr>
      <th>Produits</th>
      <th>Procédés de transformation</th>
      <th>Echelle de production</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>
        <img src="image_produits.png" alt="Produit: Cereal, Type: Bread, Taille: Large, Hauteur: Medium, Largueur: Medium, Profondeur: Medium">
      </td>
      <td>
        <img src="image procédés.png" alt="Procédé: Baking, Type: Bread, Taille: Large, Hauteur: Medium, Largueur: Medium, Profondeur: Medium">
      </td>
      <td>
        <div>Industrielle</div>
        <div>Artisanale</div>
        <div>Domestique</div>
        <div>Laboratoire</div>
      </td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

<figure><img src="image_77.png" /></figure>
## Finalités :

* Quantifier et comprendre les impacts des activités humaines sur l'environnement dans les systèmes agri-alimentaires

* Ecoconception (reformulation d'aliments et bioproduits, conception d'équipements)

* Mise à disposition de données (Agribalyse, consommateurs)

* Soutenir l'affichage environnemental

## Enjeu: collecter, gérer et mettre à disposition des données

Dans un contexte de science ouverte

Findable

Acessible

Interoperable

Rusable

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<figure><img src="image_79.png" /></figure>

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

<figure><img src="image_81.png" /></figure>

Données Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables, Réutilisables

<figure><img src="image_82.png" /></figure>
> En pratique, quels besoins avec nos données ?

<figure><img src="image_83.png" /></figure>

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

### Données d'intérêt

**Hétérogènes:** multi-source, multiformat...

**Multidisciplinaires :** microbiologie, biochimie, nutrition, physico-chimie, génie des procédés...

**Complexes :** perceptions sensorielles, impacts environnementaux, performance des usages...

<figure><img src="image_87.png" /></figure>

PRODUIRE DE NOUVELLES CONNAISSANCES, AIDER A LA DECISION, ...

COUPLAGE DE MODÈLES, SYSTEMES MULTI-AGENTS....

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INRAE

Assises nationales des données de la recherche 26 et 27 novembre 2024
Marseille
# Comment réutiliser et exploiter nos données ?
## R: Un workflow pour le FAIR-by-design

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### Données d'intérêt

**Hétérogènes:** multi-source, multiformat...

**Multidisciplinaires :** microbiologie, biochimie, nutrition, physico-chimie, génie des procédés...

**Complexes :** perceptions sensorielles, impacts environnementaux, performance des usages...

→ STRUCTURER

<figure><img src="image_93.png" /></figure>

GERER

<figure><img src="image_94.png" /></figure>

INTERROGER

### FAIR-by-design

<figure><img src="image_95.png" /></figure>

<figure><img src="image_96.png" /></figure>

Registration

Validation

Resource

REUTILISER

<figure><img src="image_97.png" /></figure>

OUVRIR

Avec d'autres outils

**Interopérabilité**

<figure><img src="image_98.png" /></figure>

Compute
> Structurer les données : une ontologie

PO²-TransformON

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

<figure><img src="image_100.png" /></figure>

<figure><img src="image_101.png" /></figure>

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Données d'intérêt

STRUCTURER

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GERER

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INTERROGER

<figure><img src="image_106.png" /></figure>

<figure><img src="image_107.png" /></figure>

REUTILISER

<figure><img src="image_108.png" /></figure>

OUVRIR

Avec d'autres outils

**Interopérabilité**

- Un modèle (ontologie PO2)

- Un vocabulaire contrôlé
Gérer les données: un outil PO² Manager

<figure><img src="image_109.png" /></figure>
## Interroger: un outil SPO²Q

<figure><img src="image_110.png" /></figure>

<figure><img src="image_111.png" /></figure>

PO²-TransformON

<figure><img src="image_112.png" /></figure>

PO²-Manager

<figure><img src="image_113.png" /></figure>

SPO²Q

<figure><img src="image_114.png" /></figure>

et publier

The
Dataverse
Project

<figure><img src="image_115.png" /></figure>
<figure><img src="image_116.png" /></figure>

<figure><img src="image_117.png" /></figure>

Web sémantique (web des données)

* un modèle qui permet de lier et structurer l'information sur le Web

> une extension du web

> standardisé par W3C (World Wide Web Consortium)

> basé sur le modèle RDF (Resource Description Framework)

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INRAO

Assises nationales des données de la
recherche 26 et 27 novembre 2024
Marseille

Ontologie

<figure><img src="image_119.png" /></figure>

* une représentation structurée et formalisée d'un vocabulaire partagé d'un domaine

> un consensus entre les experts du domaine

> basée sur un formalisme logique

> exploitable par la machine

PO²-TransformON

<figure><img src="image_120.png" /></figure>

W3C

PO²-Manager

<figure><img src="image_121.png" /></figure>

Graph DB

SPO²Q

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

The
Dataverse
Project

<figure><img src="image_123.png" /></figure>
Rôle clef des ontologies pour des données FAIR-by-design >

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

Interopérabilité (I) & Réutilisabilité (R)

❖ formaliser les connaissances pour les rendre « explicites » et « partageables »

❖ expliciter le contexte et la provenance des données
# Ontologie « noyau » : Process and Observation Ontology (PO2)

## Un modèle générique au format OWL,

Réutilisant des concepts SOSA/SSN ainsi que d'autres ontologies standards (BFO, IAO, Time ontology, QUDT), schémas de métadonnées (DCAT, Schema.org) et le standard UCUM pour les unités (Unified Code for Units of Measure).

### Conçu pour décrire:

* Des enchaînements d'étapes de procédés (Steps/Process)

* Des compositions d'entrée et de sortie (Components)

* Des observations avec matériels & méthodes

* Des tableaux de données contenus dans des instances

* Les valeurs des résultats quantitatifs ou qualitatifs sont associés à des **variables conformes au schéma I-ADOPT**
  Variable Design Patterns

https://catalogue.fair-impact.eu/resources/i-adopt

INRAO

Assises nationales des données de la
recherche 26 et 27 novembre 2024
Marseille

<figure><img src="image_125.png" /></figure>
> Architecture logicielle

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<figure><img src="image_128.png" /></figure>

* Gestion unifiée et sécurisée des entrées et des sorties

* Possibilité de créer des projets publics ou privés

* Sauvegarde et stockage des données sous plusieurs formats: Excel, JSON, OWL/RDF

* Triple store interrogeable au format SPARQL standard du web sémantique

* Conteneurisation sur noyau Linux

* Composants logiciels Open source
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Exemples de cas d'études

Reprise de
Restitution des projets DataSusFood et TransformON

23 novembre 2022

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Coordination
DataSusFood:
C. Pénicaud
CR HDR UMR SayFood

anr
agence nationale
de la recherche
AU SERVICE DE LA SCIENCE

DataSusFood
2020-2022

TRANSFORM

TransformON
2021-2022
Coord. M. Weber UR BIA
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# Aide à la gestion des données d'ACV de 44 fromages

* **Objectif de l'étude** : Etudier la variabilité des impacts environnementaux entre les fromages

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

## Données d'inventaire

<figure><img src="image_135.png" /></figure>

Tableaux de données sur Excel

<figure><img src="image_136.png" /></figure>

Datapaper :

<figure><img src="image_137.png" /></figure>

ELSEVIER

Data in Brief

Volume 43, August 2022, 108403

<figure><img src="image_138.png" /></figure>

Data Article

Data related to the life cycle assessment of 44 artisanally produced french protected designation of origin (PDO) cheeses

INRAO

Assises nationales des données de la recherche 26 et 27 novembre 2024
Marseille

## Means In-Out pour la réalisation de l'inventaire et le calcul des impacts

## PO² Manager pour :

- Centraliser les données

- Les exporter

- Les exploiter facilement

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Cortesi et al. 2022a

Cortesi et al. 2022b

Exemple de l'itinéraire Comté

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## Prédiction des performances de la microfiltration de lait

<figure><img src="image_141.png" /></figure>

**Objectif** : Prédire les performances des opérations de microfiltration du lait

### Problématique

- Différentes technologies membranaires (conception, conduite)

- Modèles existants limités à une gamme précise de conditions opératoires

- Données très hétérogènes et incomplètes

<figure><img src="image_142.png" /></figure>

### Retombées

- Identifier les trous de connaissances

- Aborder de nouvelles questions de recherche (ex: impact du traitement amont du lait)

- Elargir l'outil à d'autres critères de performances
Relier la perception sensorielle aux autres propriétés des produits

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INRAE
> Conclusion & Perspectives
## Inconvénients ou contraintes actuelles des outils développés

* Adapter ses données au format PO2/TransformON : chronophage en phase de transition, travail d'interprétation des données publiées

* Harmonisation du vocabulaire : contrainte « flexible » via la gestion des versions de jeux de données

* Création de « template » de collecte des métadonnées : modèles de fichiers au format Excel et JSON/CSV

* Pas de liage automatique de données en l'absence de référentiel commun :

* Actuellement, identification « manuelle » des concepts alignables pour agréger des données

* En perspective: utilisation des grands modèles de langues (LLM) pour définir et rechercher des concepts équivalents.

<figure><img src="image_144.png" /></figure>

<figure><img src="image_145.png" /></figure>

Harmonisation du vocabulaire et
alignements entre concepts
> Avantages des outils développés

Capitaliser ses données

* Prendre en compte l'expertise pour structurer et raisonner

* Structurer de manière homogène les sources de données

* Contextualiser ses données grâce à des métadonnées

* Publier des données FAIR et produire des connaissances

Exploiter ses données

* Interroger ses données au format PO2 par une requête générée par l'outil SPO2Q

* Coupler avec les réseaux bayésiens pour l'apprentissage et la prédiction dans l'incertain

* Suggérer de nouvelles expérimentations pour combler les trous de connaissances existants

* Lier automatiquement avec d'autres sources de données structurées par des ontologies (requêtes fédérées)

* Etendre l'approche à l'amont et à l'aval de l'itinéraire (alignements d'ontologies)

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<figure><img src="image_147.png" /></figure>
<figure><img src="image_148.png" /></figure>

# Périmètre étendu : intégration des connaissances sur les procédés

CATI DIISCICO

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Développements Informatiques pour l'Instrumentation, le Suivi, le Contrôle et l'Intégration des Connaissances sur les prOcédés

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## Knowledge Books & Knowledge Graphs

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<figure><img src="image_152.png" /></figure>

<figure><img src="image_153.png" /></figure>
<figure><img src="image_154.png" /></figure>

# Ontologies PO2 et PO2/TransformON

* Ibanescu et al. 2016. PO^2 - A Process and Observation Ontology in Food Science. Application to Dairy Gels, in: *Metadata and Semantics Research, MTSR 2016*. Presented at the 10th International Conference on Metadata and Semantics Research, Göttingen, Germany, pp. 155–165.

* https://doi.org/10.15454/XSVVBW

* Weber et al. 2023. PO2/TransformON, an ontology for data integration on food, feed, bioproducts and biowaste engineering. *npj Science of Food, 2023, 7*, pp.47. (10.1038/s41538-023-00221-2). (hal-04197618)

* https://doi.org/10.57745/DWX7W6

* https://agroportal.lirmm.fr/ontologies/TRANSFORMON

<figure><img src="image_155.png" /></figure>

# Logiciels & jeux de données

* Dervaux et al. 2023: PO2 Manager, an annotation tool to edit biomass transformation and characterization itineraries using the Process and Observation (PO2) Ontology. (swh:1:dir:b9983f579ca087d946a9c3e4818e4507de395937). (hal-04313202)

* Dervaux et al. 2024: PO2 Engine, an application programming interface associated with the Process and Observation (PO2) software ecosystem. (swh:1:dir:076aa8ecc70160ac3c9c333570c8d495d7e2ff19). (hal-04387669)

* Dervaux et al. 2024: Simple PO2 Query (SPO2Q), a querying tool to retrieve biomass transformation and characterization itineraries using the Process and Observation (PO2) Ontology. (swh:1:dir:360ce0db73073210c9e95ee9ee44cb50fc31d9bd). (hal-04501660)

<figure><img src="image_156.png" /></figure>

INRAO

Assises nationales des données de la recherche 26 et 27 novembre 2024
Marseille

BaGaTeL Dataverse

https://entrepot.recherche.data.gouv.fr/dataverse/bagatel
## Publications associées

* Baudrit et al. 2022. Decision support tool for the agri-food sector using data annotated by ontology and Bayesian network: a proof of concept applied to milk microfiltration. *International Journal of Agricultural and Environmental Information Systems*, IGI Global, 2022, 13 (1).
https://www.igi-global.com/article/decision-support-tool-for-the-agri-food-sector-using-data-annotated-by-ontology-and-bayesian-network/309136

* Bondu et al. 2022. Construction of a Generic and Evolutive Wheel and Lexicon of Food Textures. *Foods*, 2022. 10.3390/foods11193097

* Cortesi et al. 2022a. Explaining the Differences between the Environmental Impacts of 44 French Artisanal Cheeses. *Sustainability*, 14, 9484.
https://doi.org/10.3390/su14159484

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<figure><img src="image_157.png" /><figcaption>Caroline Pénicaud
DR INRAE
SAYFOOD Saclay</figcaption></figure>

<figure><img src="image_158.png" /></figure>

<figure><img src="image_159.png" /><figcaption>Magalie Weber
IR INRAE
BIA Nantes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_160.png" /></figure>

BIA
Biopolymères
Interactions
Assemblages

<figure><img src="image_161.png" /></figure>

TRANSFORM

<figure><img src="image_162.png" /><figcaption>Julien Cufi
IR INRAE
Dpt Transform</figcaption></figure>

<figure><img src="image_163.png" /></figure>

MIA PARIS-SACLAY

<figure><img src="image_164.png" /><figcaption>Liliana Ibanescu
MC AgroParisTech
MIA Paris-Saclay</figcaption></figure>

<figure><img src="image_165.png" /><figcaption>Stéphane Dervaux
IE INRAE
MIA Paris-Saclay</figcaption></figure>

Documentation et support:
https://quantum.mia-ps.inrae.fr/PO2/

<figure><img src="image_166.png" /><figcaption>Alrick Oudot
IE INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_167.png" /><figcaption>Patrice Buche
IR HDR NRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_168.png" /><figcaption>Luc Menut
AI INRAE
IATE Montpellier</figcaption></figure>

<figure><img src="image_169.png" /><figcaption>Michel Visalli
IR INRAE
CSGA Dijon</figcaption></figure>

<figure><img src="image_170.png" /><figcaption>Christophe Fernandez
IE INRAE
12M Bordeaux</figcaption></figure>

<figure><img src="image_171.png" /><figcaption>Cédric Baudrit
CR INRAE
12M Bordeaux</figcaption></figure>

<figure><img src="image_172.png" /></figure>

Centre des Sciences
du Goût et de
l'Alimentation

<figure><img src="image_173.png" /></figure>

<figure><img src="image_174.png" /><figcaption>Mélanie Münch
IR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_175.png" /></figure>

STLO

<figure><img src="image_176.png" /><figcaption>Geneviève Gésan-
Guiziou
DR INRAE
STLO Rennes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_177.png" /><figcaption>Hervé Guillemin
IR INRAE
PAM Dijon/Poligny
& PLASTIC Platform</figcaption></figure>

<figure><img src="image_178.png" /></figure>

PAM

Food and wine sciences & Technology