# Prédiction des séquences culturales par apprentissage automatique: une comparaison entre grandes cultures et maraîchage diversifié

Baptiste Darnala, Clément Jonquet, Florence Amardeilh, Konstantin Todorov

► To cite this version:

Baptiste Darnala, Clément Jonquet, Florence Amardeilh, Konstantin Todorov. Prédiction des séquences culturales par apprentissage automatique: une comparaison entre grandes cultures et maraîchage diversifié. RJCIA 2025 - Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle, PFIA, Jun 2025, Dijon, France. hal-05169036

HAL Id: hal-05169036

https://hal.science/hal-05169036v1

Submitted on 18 Jul 2025

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>
# Prédiction des séquences culturales par apprentissage automatique : une comparaison entre grandes cultures et maraîchage diversifié

Baptiste Darnala<fnref n="1" />, Clément Jonquet², Florence Amardeilh<fnref n="1" /> et Konstantin Todorov³

¹ Elzeard, Villenave d'Ornon, France

² MISTEA, Université de Montpellier, INRAE, Institut Agro, Montpellier, France

³ LIRMM, Université de Montpellier, CNRS, Montpellier, France

mél

## Résumé

La rotation des cultures est une pratique consistant à alterner différentes cultures sur une même parcelle pour des bénéfices agronomiques. Cependant, cette pratique est difficile car elle est dépendante de règles agronomiques mais aussi d'une expérience du terrain permettant de connaître les rotations bénéfiques, neutres ou à éviter. Nous proposons une méthodologie d'implémentation de modèle d'apprentissage machine pour la prédiction de séquence de culture basé sur l'historique mais aussi sur le contexte de culture de l'agriculteur.

## Mots-clés

Rotation des cultures, agroécologie, apprentissage machine, apprentissage profond, prediction de séquence

## Abstract

Crop rotation is the practice of alternating different crops on the same plot for agronomic benefit. However, this practice is difficult because it depends on agronomic rules but also on experience in the field to know which rotations are beneficial, neutral or to be avoided. We propose a methodology for implementing a machine learning model for predicting crop sequences based on the farmer's cropping history and context.

## Keywords

Crop rotation, agroecology, machine learning, deep learning, sequence prediction

# 1 Introduction

La rotation des cultures est une pratique agroécologique qui "consiste à organiser la successions culturale des espèces sur une parcelle".<fnref n="1" /> Les objectifs de cette pratique sont en priorité d'améliorer la qualité des sols, les rendements et de prévenir certains aléas, comme par exemple, en coupant les cycles de développement de certaines maladies ou bioagresseurs. Pour construire leurs rotations, les agriculteurs utilisent des règles agronomiques ou métiers [14] comme par exemple alterner des cultures ou familles de cultures ou

éviter d'enchaîner des cultures ayant les mêmes maladies ou bioagresseurs. Dans notre cas, nous nous intéressons au maraîchage qui est un domaine agricole tourné autour de la production de légumes et avec une forte diversité de culture. Si les agriculteurs se reposent sur leur connaissance pour formaliser leurs rotations, ils utilisent aussi leurs expériences du terrain pour construire leurs rotations culturales. Les agriculteurs analysent les historiques de cultures des années précédentes pour prendre des décisions sur la planification des cultures de l'année suivante. Dans ce processus décisionnel, les modèles d'apprentissage ont un avantage pour apprendre les pratiques culturales d'un ensemble de maraîchers. Pour la rotation de culture, ils peuvent analyser un ensemble de séquences de cultures, découvrir des relations latentes entre les cultures et proposer un ensemble de cultures ordonnées par préférence.

Nous présentons notre méthodologie de construction de modèles d'apprentissage pour répondre à la problématique de prédiction de séquences de cultures. Cette problématique consiste à proposer une culture aux maraîchers en fonction d'une séquence de taille n donnée en paramètre au modèle d'apprentissage.

## 1.1 Travaux antérieurs

Des méthodes automatiques pour aider à la planification des cultures existent. Ces approches peuvent être à bases de règles [9], soit en utilisant de la programmation linéaire [6][18][16], ou de la programmation par contraintes [1][3]. D'autres approches sont basés sur l'utilisation de modèles d'apprentissage et basés sur l'expérience acquises des agriculteurs.

[2] décrit une approche utilisant des chaînes de Markov pour modéliser les rotations culturales, avec des matrices de transition couplées à des règles expertes pour les grandes cultures. [15] utilise des "markov logic networks" pour intégrer des connaissances expertes et des données utilisateurs à l'échelle de la parcelle. [21] propose une méthodologie basée sur les réseaux de neurones profonds pour prédire les cultures futures, en analysant des cartes de cultures sur plusieurs années. [20] utilise des réseaux de neurones convolutionnels pour une approche similaire, adaptée aux grandes cultures. [7] présente une méthodologie basée sur

<footnote n="1">1. https://dicoagroecologie.fr/dictionnaire/rotation-des-cultures/</footnote>
les chaînes de Markov, entraînée sur des données de fermes, permettant de prédire les cultures futures avec une bonne explicabilité. [8] utilise des réseaux de neurones profonds avec des neurones Long Short-Term Memory et l'algorithme BeamSearch pour améliorer la prédiction des séquences de cultures.

Ces méthodologies sont principalement appliquées aux grandes cultures comme les céréales et les protéagineux, mais leur application au maraîchage reste difficile en raison de la taille des parcelles et de la diversité des cultures. De plus l'accessibilité reste difficile pour la mise en place de méthode d'apprentissage pour la maraîchage.

## 2 Construction des jeux de données

Pour réaliser notre tâche de prédiction des cultures, nous avons cherché à comparer les résultats de plusieurs modèles d'apprentissage sur deux jeux de données.

- Le jeu de données pour représenter les cultures obtenu grâce à un recensement agricole est le Registre Parcellaire Graphique (RPG) [12]. Le RPG est "une base de données géographiques servant de référence à l'instruction des aides de la politique agricole commune (PAC)". Pour chaque zone de culture, la culture principale annuelle est enregistrée. Un jeu de données, que nous utilisons dans nos modèles, contenant les séquences de cultures a été développé et publié en open data [10]. Le jeu de données est présenté sous la forme d'un ensemble de fichiers organisés par département et nous avons décidé d'utiliser celui de l'Hérault. Ce choix arbitraire est réalisé pour réduire la quantité de calculs nécessaire aux développements des modèles.

- Pour les données du maraîchage, il n'existe pas à notre connaissance de base de données publiques présentant des séquences de cultures orientée pour le maraîchage permettant de construire des modèles imitant le pouvoir décisionnel des maraîchers pour les aider dans leur prise de décision. Pour cela, nous nous sommes basés sur les données utilisateurs issues de l'application Elzeard, une application d'aide à la planification et la gestion de fermes maraîchères, avec des données allant de 2021 à 2025. Ces données contiennent les planifications des cultures décrites par des maraîchers avec des périodes de culture, des éléments de contexte et des tâches planifiées pour les cultures.

Contrairement aux données du RPG, les cultures ne sont pas enregistrées de manière annuelle, mais ont des périodes sélectionnées par les maraîchers et représentant la durée planifiée des cultures sur un emplacement. La Table 1 compare les informations entre le jeu de données du RPG et celui d'Elzeard. Nous observons une différence majeure en termes de données avec environ 185 100 zones de culture enregistrées dans les données du RPG contre 759 pour les données d'Elzeard, les zones de cultures qui représentent chacune une séquence différente. Le nombre de cultures est assez similaire, mais c'est la taille maximale des séquences

<table><caption>TABLE 1 – Tableau comparatif des jeux de données du RPG et d'Elzeard.</caption><thead><tr><th></th><th>RPG</th><th>Elzeard</th></tr></thead><tbody><tr><td>Date de création</td><td>2022-08-03</td><td>2024-05-29</td></tr><tr><td>Nombre de zones de culture</td><td>185 100</td><td>759</td></tr><tr><td>Nombre de cultures différentes</td><td>218</td><td>222</td></tr><tr><td>Taille de séquence maximale</td><td>6</td><td>16</td></tr><tr><td>Origine</td><td>Publique</td><td>Privée</td></tr><tr><td>Cible</td><td>Toutes cultures</td><td>Horticulture, Maraîchage</td></tr><tr><td>Méthodologie de construction</td><td>Recensement national</td><td>Application métier</td></tr><tr><td>Période</td><td>2015-2020</td><td>2021-2025</td></tr></tbody></table>

qui diffère avec une taille maximale de six pour le RPG si nous ne prenons que la base de données allant de 2015 à 2021 alors que la plus longue séquence pour les données d'Elzeard est de 16. Suite aux pré-traitements, nous analyserons la distribution des séquences selon leur taille.

## 3 Traitements des données

Les deux bases de données, décrites dans la Table 1, que nous analysons et que nous traitons pour cette tâche d'apprentissage contiennent des informations sur des successes de cultures. Chaque jeu de données a ses spécificités et comme l'objectif est de construire des modèles d'apprentissage et de comparer les résultats obtenus sur les deux jeux de données, nous devons construire une structure de données similaires pouvant être introduite dans les modèles d'apprentissages. L'objectif de cette section est de présenter les traitements appliqués à chaque jeu de données pour obtenir une structure similaire.

Les données issues du RPG sont constituées de séquences décrivant une parcelle où chaque culture de la séquence représente une année précise. Par exemple, comme nous nous intéressons à la base de données allant de 2015 à 2021, une séquence comme "VRC-VRC-VRC-VRC-VRC-" représente cinq années successives de vigne (VRC=vigne_cuve) et une année vide représentée par le "/". Dans les données d'Elzeard, les cultures ont des périodes uniques avec par exemple une culture de tomate allant de mai à juillet suivie d'une culture d'ail allant de juillet à octobre. Divers pré-traitements ont été appliqués sur les deux jeux de données pour arriver à une structure commune (suppression des valeurs manquantes pour les données du RPG, suppression des chevauchement de cultures sur une même parcelle au même moment et unification de culture similaire et proche temporellement pour les données d'Elzeard, création de séquence de taille fixe).

Ces pré-traitements permettent d'obtenir une structure commune permettant l'introduction des données dans les modèles et la comparaison des résultats entre les deux jeux de données.
## 4 Analyse des jeux de données

Suite aux prétraitements, nous pouvons analysé les deux jeux de données. Premièrement, nous analysons le nombre de séquences selon la taille des séquences dans les jeux de données à l'aide de la Figure 1. Nous observons dans un premier temps que le nombre de séquences du RPG est beaucoup plus grand que celui d'Elzeard et cela pour chaque taille de séquences. La quantité de données peut avoir un impact sur la capacité des modèles à prédire correctement, surtout si une distribution inégale des labels existe. La Figure 1 montre aussi l'écart proportionnel entre la quantité de séquences pour chaque taille de séquence et pour chaque jeu de données. Cela montre que le jeu de données d'Elzeard est majoritairement composé de petites séquences.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Proportion du nombre de séquence par taille et par jeu de données par rapport au jeu le plus grand.</figcaption></figure>

Ensuite, nous pouvons comparer grâce à la Figure 2 la distribution des cultures dans les séquences du RPG et d'Elzeard. Cette Figure montre le nombre d'instances prédicables pour les 30 cultures les plus présentes dans les jeux de données. La distribution des jeux montre un problème d'équilibre dans les classes, explicable par le fait que les agriculteurs ont tendance à privilégier certaines cultures comme la tomate ou la laitue généralement pour des questions de rentabilité. Ce problème de distribution a des impacts sur les modèles qui vont favoriser les cultures sur lesquelles ils ont le plus été entraînés. Notre problématique ici est de construire des modèles favorisant la diversification des cultures. Avoir un jeu de données non équitable peut mener à construire un modèle avec de bons résultats, mais ne renvoyant qu'une sous-partie des sorties possibles. Pour contrer cela, nous analysons les résultats en tenant compte de ce problème en prenant en compte les k meilleures sorties.

Finalement pour comparer deux modes de production différents, nous avons analysé la diversité des séquences en elle-même. Pour cela, nous avons appliqué l'index de diversité de Shannon 1 [19] qui est une formule utilisée en écologie pour estimer la diversité des espèces dans une population donnée où $H'$ désigne le score de diversité, $R$ le nombre d'espèces et $p_i$ la proportion d'individus dans la population. Plus le score est élevé, plus la population présente une diversité des espèces.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Distribution ordonnée des 30 cultures les plus présentes dans chaque jeu de données.</figcaption></figure>

$$H' = - \sum_{i=1}^{R} p_i \ln p_i \quad (1)$$

La Figure 3 montre la proportion des séquences selon leurs scores de diversité par jeu de données et pour chaque taille de séquence. Ces graphiques montrent que les jeux de données ont des structures assez différentes avec une proportion supérieure de séquences avec une diversité assez faible pour les séquences issues du RPG comparé aux séquences issues d'Elzeard.

La diversité et le nombre de séquences peuvent rendre les apprentissages des modèles beaucoup plus complexes sur les données d'Elzeard. Des modèles ayant une aptitude supérieure pour gérer la diversité peuvent proposer des résultats supérieurs comme les modèles basés sur les réseaux de neurones. Cependant, ces algorithmes demandent généralement une quantité de données supérieure pour être efficaces tout en ne sur-apprenant pas.

Cette analyse nous permet de comprendre que les deux jeux de données ont des différences sur la structure des séquences et que ces différences peuvent mener à des différences significatives de résultats. La section suivante décrit la méthodologie mise en place pour entraîner les modèles pour pouvoir ensuite comparer les résultats.

## 5 Processus d'apprentissage

Pour pouvoir comparer l'efficacité de la prédiction de séquences de cultures sur les deux jeux de données, nous avons mis en place plusieurs architectures d'apprentissage. La première étape consiste à définir comment le modèle va lire la séquence pour prédire la culture suivante. Certains modèles, comme les modèles de réseaux de neurones implémentés et présentés ci-dessous, peuvent lire la séquence en analysant chaque culture indépendamment tout en gandant en mémoire les observations passées. D'autres modèles ne sont pas en capacité de lire les séquences, car chaque introduction de données est indépendante et le modèle ne peut pas analyser les liens entre les cultures qui pourrait être des choix pour les agriculteurs. Pour répondre à cette problématique, nous avons mis en place des fenêtres temporelles en concaténant les cultures des séquences pour
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Proportion des séquences par score de diversité pour chaque jeu de données et pour chaque longueur de séquence.</figcaption></figure>

avoir une représentation unique de la séquence introduc-
tible dans les modèles.

Nous avons testé deux méthodes pour la représentation des données dans les séquences. Pour introduire des données dans un modèle d'apprentissage, nous devons les transformer numériquement. Pour cela, nous avons implémenté un encodage One-Hot et utilisé des Embeddings pour la représentation des plantes. L'encodage One-Hot consiste à construire pour chaque culture un vecteur de n bits égaux au nombre de cultures et de mettre le bit indiquant la plante à 1. L'utilisation d'Embeddings consiste à construire une représentation de plantes dans un espace latent et de faire évoluer leur représentation à travers les apprentissages pour que les plantes proches le soient aussi dans cet espace.

Pour la sélection des modèles, nous avons décidé d'implé-
menter des modèles d'apprentissage machine "classiques"
et des modèles de réseaux de neurones. Par "classique",

nous entendons les algorithmes d'apprentissage machine
non-neuronaux. Nous faisons cette distinction, car ces mo-
dèles non-neuronaux ne sont pas normalement adaptés à la
gestion de données séquentielles; cependant, avec un apla-
nissement des données en un vecteur unique, nous pouvons
procéder à leur introduction. L'intérêt des modèles non-
neuronaux est d'être en partie adaptés à des jeux de données
moins conséquents ce qui nous intéresse avec la faible vo-
lumétrie de données issues d'Elzeard. En outre certains des
modèles ont un bon niveau d'explicabilité vis-à-vis des sor-
ties proposées par les algorithmes. Concernant les modèles
d'apprentissage machine "classiques", nous avons réalisé
une sélection des modèles à expérimenter de manière em-
pirique, car cette classe de modèle n'a pas été utilisée à
notre connaissance pour la construction de modèles prédic-
tifs pour les séquences de cultures. Nous avons testé un en-
semble de modèles et sélectionné deux modèles selon dif-
férents critères que sont leur taux de précision et leur ex-
plicabilité : les arbres de décision et les forêts aléatoires.
Concernant les modèles de réseaux de neurones, nous avons
sélectionné deux architectures. Parmi les architectures de
réseaux de neurones, certaines sont dédiées à l'encodage de
la mémoire pour répondre aux problématiques de prédic-
tion de séquences. Les choix méthodologiques concernant
les réseaux de neurones ont été réalisés en suivant la mé-
thodologie proposée par [8] pour avoir une référence pour
notre expérience et les choix d'architectures. Nous avons
décidé d'implémenter les neurones LSTM [11] qui per-
mettent donc de représenter les mécanismes d'ordonnance-
ment à l'intérieur des séquences. La problématique de ces
modèles est qu'ils sont sensibles à la perte de mémoire sur
de trop longues séquences. Une classe d'architecture de ré-
seaux de neurones appelée Encoder-Decoder [4] permet de
répondre en partie à cette problématique. Cette architecture
fonctionne avec deux réseaux de neurones, un Encoder dans
lequel une séquence d'entrée va être lue pour construire une
représentation de la séquence d'entrée. Cette représentation
est introduite dans un autre réseau de neurones, le Decoder,
qui va construire la séquence de sortie. Ces deux couches
sont construites à partir d'une ou de plusieurs couches de
neurones LSTM ou équivalent. [8] ont utilisé cette architec-
ture pour concevoir un système de prédiction de séquences
de cultures.

Pour entraîner le modèle, nous avons séparé chaque jeu de données en un jeu d'entraînement, un jeu de validation et un jeu de test avec respectivement, 70%, 15% et 15% du jeu de données initial. Pour palier le problème d'équilibre entre les classes, nous avons introduit la même proportion de chaque classe dans chaque jeu de données. Nous avons implémenté et lancé les apprentissages des arbres de décisions et des forêts aléatoires avec la librairie Scikit Learn et les réseaux de neurones avec la librairie Pytorch. 2 3 Pour chaque séquence du jeu de données, la dernière valeur de la séquence est retirée pour ensuite être comparée à la dernière sortie de la prédiction. Pour évaluer les prédictions

<footnote n="2">2. https://scikit-learn.org/stable/</footnote>

<footnote n="3">3. https://pytorch.org/</footnote>
du modèle, nous avons utilisé la fonction de perte Cross Entropy de Pytorch qui calcule la probabilité pour chaque culture d'être prédite à l'aide de la fonction Softmax 2 et qui calcule l'erreur entre la sortie prédite et la sortie attendue à l'aide de la fonction 3. Nous avons sélectionné cette fonction de perte, car elle permet d'orienter le modèle avec exactitude vers les sorties attendues et que cette fonction a été utilisée par les auteurs de [8] pour leur implémentation de l'architecture Encoder-Decoder pour la prédiction de séquences de cultures.

$$ \sigma(z)_j = \frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^{k} e^{z_k}} \quad \text{pour tout } j \in \{1, \dots, K\} \quad (2) $$

$$ H(p, q) = - \sum_{i} p_i \log(q_i) \quad (3) $$

Les modèles ont été entraînés sur 100 époques, un nombre choisi pour permettre une analyse approfondie des données tout en évitant le sur-apprentissage grâce à la stratégie d'Early Stopping, qui arrête l'apprentissage dès que l'exactitude sur les données de validation n'évolue plus. L'algorithme Adam a été utilisé pour optimiser les poids du modèle en raison de sa capacité à réduire le nombre d'itérations nécessaires, bien qu'il puisse parfois rencontrer des difficultés de convergence. Un taux d'apprentissage de 0.0001 a été sélectionné pour éviter des modifications trop brusques des poids du modèle pendant l'apprentissage. Les modèles ont été entraînés avec des batchs de 32 séquences pour les données du RPG et de 8 séquences pour les données d'Elzeard, cette différence étant due à la quantité limitée de données d'Elzeard, qui nécessite une taille de batch plus petite pour permettre une analyse significative de l'évolution de l'apprentissage. Ces choix visent à optimiser l'apprentissage des modèles tout en tenant compte des contraintes liées à la quantité de données disponibles.

# 6 Résultats

Dans cette étude, l'objectif est de recommander plusieurs classes de cultures aux agriculteurs en utilisant la métrique Top-K pour évaluer les modèles. La métrique Top-K mesure l'exactitude des k premières recommandations du modèle. Les tests ont été effectués avec différentes valeurs de k, mais les résultats présentées dans cette section montre les performances des modèles pour un k=5, car cela permet de vérifier la présence de la valeur attendue malgré les problèmes de distribution.

Les résultats disponibles dans la table 2 pour les résultats issus des données du RPG montrent que les modèles peuvent prédire la culture suivante avec une précision de plus de 90%, indépendamment du modèle utilisé. Cependant, les prédictions pour des séquences de cultures diversifiées issues d'Elzeard disponibles dans la table 3, comme celles issues du maraîchage, sont moins efficaces. Les meilleurs scores pour des séquences d'entrée de taille 3 et 4 sont influencés par des jeux de données limités.

Les résultats obtenus avec les données du RPG sont meilleurs que ceux obtenus avec les données d'Elzeard, probablement en raison de la taille et de la diversité des

jeux de données. Les modèles ont des difficultés à gérer la diversité, tendant à prédire les cultures les plus fréquentes dans le jeu de données. Cette tendance est observée dans les résultats des deux jeux de données, avec des difficultés à prédire les cultures moins représentées.

En conclusion, bien que les modèles montrent une bonne précision pour des prédictions simples, ils rencontrent des défis avec des séquences de cultures diversifiées, soulignant l'importance de la taille et de la diversité des jeux de données dans les prédictions agricoles.

<table><caption>TABLE 2 – Top-5 pour chaque modèle en fonction des tailles de séquence en entrée issue du RPG.</caption><thead><tr><th></th><th>Séquence longueur 1</th><th>Séquence longueur 2</th><th>Séquence longueur 3</th><th>Séquence longueur 4</th></tr></thead><tbody><tr><td>Arbre de décision</td><td><strong>0.4507</strong></td><td>0.5273</td><td>0.5875</td><td>0.6296</td></tr><tr><td>Forêt aléatoire</td><td>0.4493</td><td>0.6227</td><td><strong>0.7125</strong></td><td>0.5926</td></tr><tr><td>LSTM One-Hot</td><td>0.4196</td><td>0.4738</td><td>0.5313</td><td>0.625</td></tr><tr><td>LSTM Embedding</td><td>0.415</td><td><strong>0.6262</strong></td><td>0.6094</td><td><strong>0.875</strong></td></tr><tr><td>Encoder-Decoder One-Hot</td><td>0.4177</td><td>0.5155</td><td>0.5156</td><td>0.625</td></tr><tr><td>Encoder-Decoder Embedding</td><td>0.4188</td><td>0.6083</td><td>0.5781</td><td>0.7083</td></tr></tbody></table>

# 7 Ajout des paramètres sur les données d'Elzeard

Pour cette tâche qui consiste à construire des modèles de prédiction de séquence sur des données du maraîchage, un des enjeux est d'apporter du contexte aux algorithmes pour améliorer les résultats grâce à une compréhension plus fine du contexte de culture. Pour cela, nous avons cherché à exploiter les données de contexte enregistrées par les maraîchers pour représenter leurs fermes et leurs cultures. Ces données sont enregistrées manuellement par l'utilisateur pendant le paramétrage de la ferme au sein de l'application Elzeard. De plus, nous avons aussi exploité la hiérarchie des plantes disponible grâce à nos alignements à TAXREF-LD [13], le référentiel taxonomique national français des organismes marins, terrestres et aquatiques présents en France métropolitaine et outre-mer, et FCU [17], un thésaurus des plantes cultivées organisé par usage en France, dans le graphe de connaissances d'Elzeard [5], pour tester les
<table><caption>TABLE 3 – Top-5 pour chaque modèle en fonction des tailles de séquence en entrée issue d'Elzeard.</caption><thead><tr><th></th><th>Séquence longueur 1</th><th>Séquence longueur 2</th><th>Séquence longueur 3</th><th>Séquence longueur 4</th></tr></thead><tbody><tr><td>Arbre de décision</td><td><strong>0.9092</strong></td><td>0.9216</td><td>0.9164</td><td>0.9102</td></tr><tr><td>Forêt aléatoire</td><td><strong>0.9092</strong></td><td><strong>0.9224</strong></td><td><strong>0.9389</strong></td><td><strong>0.94</strong></td></tr><tr><td>LSTM One-Hot</td><td>0.9064</td><td>0.9189</td><td>0.9219</td><td>0.9174</td></tr><tr><td>LSTM Embedding</td><td>0.9062</td><td>0.9062</td><td>0.9254</td><td>0.9254</td></tr><tr><td>Encoder-Decoder One-Hot</td><td>0.905</td><td>0.92</td><td>0.9227</td><td>0.9235</td></tr></tbody></table>

prédicitions des séquences de cultures sur les familles de cultures avec les familles d'usages et les familles botaniques. La Figure 4 présente les différents paramètres ajoutés aux modèles pour apporter du contexte à la prédiction et observer son impact sur les résultats obtenus précédemment. Les paramètres présentés, hors le mode de culture et les familles des plantes, ne sont pas des paramètres obligatoires et sont enregistrés par les maraîchers soit à l'échelle de la ferme, soit à l'échelle de la culture. Après analyse de la quantité de paramètres manquants, nous avons décidé de ne prendre que les paramètres indiqués seulement à l'échelle de la ferme, car l'enregistrement des paramètres à l'échelle de la culture est trop faible pour être pris en compte. La problématique est que le niveau de granularité est peut-être trop haut et peut se confondre entre les parcelles, diminuant la capacité des modèles d'apprentissage à prédire correctement. Les informations sur la hiérarchie des cultures et sur les paramètres externes ont été introduites indépendamment.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Schéma d'une séquence de cultures et des paramètres de contexte.</figcaption></figure>

Les résultats de l'expérience sur l'utilisation des paramètres

<table><caption>TABLE 4 – Top-5 pour les modèles entraînés sur les données d'Elzeard et enrichis avec la hiérarchie des cultures en fonction des tailles de séquence en entrée.</caption><thead><tr><th></th><th>Séquence longueur 1</th><th>Séquence longueur 2</th><th>Séquence longueur 3</th><th>Séquence longueur 4</th></tr></thead><tbody><tr><td>Arbre de décision</td><td>0.4468 (-0.4%)</td><td>0.5242 (-0.1%)</td><td>0.575 (-1.6%)</td><td>0.625 (-0.1%)</td></tr><tr><td>Forêt aléatoire</td><td><strong>0.4536</strong> (+1.4%)</td><td><strong>0.6394</strong> (+3.3%)</td><td><strong>0.725</strong> (+2.4%)</td><td><strong>0.75</strong> (+21.7%)</td></tr><tr><td>LSTM One-Hot</td><td>0.4065 (-2.8%)</td><td>0.4310 (-9.5%)</td><td>0.4219 (-25.5%)</td><td>0.4167 (-49.6%)</td></tr><tr><td>LSTM Embedding</td><td>0.4265 (+3.1%)</td><td>0.481 (-29.7%)</td><td>0.4844 (-25.3%)</td><td>0.5 (-74.5%)</td></tr><tr><td>Encoder-Decoder One-Hot</td><td>0.2912 (-43.1%)</td><td>0.3262 (-57.7%)</td><td>0.4219 (-21.8%)</td><td>0.4583 (-35.9%)</td></tr><tr><td>Encoder-Decoder Embedding</td><td>0.3085 (-35.4%)</td><td>0.3286 (-84.8%)</td><td>0.4219 (-36.6%)</td><td>0.4167 (-69.6%)</td></tr></tbody></table>

de contexte, présentés dans la Table 5, montrent une amélioration générale des performances de prédicitions sur la métrique évaulée par rapport aux résultats sans paramètres (Table 3). En moyenne, l'amélioration est de 16,7%, particulièrement notable pour les séquences d'entrée de taille un, deux et trois. Le modèle de forêts aléatoires se distingue avec de meilleurs résultats dans ces configurations. Cependant, les résultats sur l'introduction de la hiérarchie des plantes montrent une réduction des résultats visibles dans la table 4 avec une baisse en moyenne de 23.8% des performances.

## 8 Discussions

Durant le développement des modèles d'apprentissage, plusieurs défis et questionnements ont émergé. Les jeux de données du RPG et d'Elzeard présentent des différences structurelles significatives, remettant en question la pertinence de leur comparaison. Le RPG, basé sur un recensement annuel, diffère d'Elzeard, où les agriculteurs planifient leurs cultures via une application. Cette divergence soulève des problématiques :

- Les marqueurs temporels diffèrent, avec un recensement annuel pour le RPG, tandis qu'Elzeard peut inclure plusieurs cultures par an.

- Le RPG couvre divers modes d'agriculture, nécessitant un pré-traitement pour retirer les cultures pérennes comme la vigne.
<table><caption>TABLE 5 – Top-5 pour les modèles entraînés sur les données d'Elzeard et enrichis avec les paramètres de contexte en fonction des tailles de séquence en entrée.</caption><thead><tr><th></th><th>Séquence longueur 1</th><th>Séquence longueur 2</th><th>Séquence longueur 3</th><th>Séquence longueur 4</th></tr></thead><tbody><tr><td>Arbre de décision</td><td>0.6464 (+30.9%)</td><td>0.5954 (+12%)</td><td>0.6 (+2.7%)</td><td>0.6667 (+6.2%)</td></tr><tr><td>Forêt aléatoire</td><td><strong>0.7072</strong> (+37.2%)</td><td><strong>0.7727</strong> (+20.2%)</td><td><strong>0.825</strong> (+14.5%)</td><td>0.7037 (+16.5%)</td></tr><tr><td>LSTM One-Hot</td><td>0.59 (+29.5%)</td><td>0.5607 (+16.1%)</td><td>0.5936 (+11.1%)</td><td><strong>0.8333</strong> (+25.8%)</td></tr><tr><td>LSTM Embedding</td><td>0.5765 (+28.6%)</td><td>0.656 (+5.2%)</td><td>0.6563 (+7.8%)</td><td><strong>0.8333</strong> (-4.2%)</td></tr><tr><td>Encoder-Decoder One-Hot</td><td>0.5704 (+27.3%)</td><td>0.5929 (+13.6%)</td><td>0.6719 (+23.9%)</td><td>0.7083 (+12.5%)</td></tr><tr><td>Encoder-Decoder Embedding</td><td>0.5819 (+28.6%)</td><td>0.6417 (+5.8%)</td><td>0.6563 (+12.6%)</td><td><strong>0.8333</strong> (+15.8%)</td></tr></tbody></table>

— La taille des jeux de données varie considérablement, avec Elzeard couvrant 80 fermes sur 2 ans, contre 200 000 parcelles pour le RPG sur 5 ans dans l'Hérault.

Ces disparités affectent la fiabilité des modèles d'Elzeard et la comparabilité des résultats. Pour améliorer la fiabilité, un recensement plus large des fermes maraîchères est nécessaire.

Le choix de séquences de taille fixe pour les modèles prédictifs, bien que cohérent avec une méthodologie établie, pose des questions quant à sa pertinence pour la planification des rotations culturales. La dimension temporelle, cruciale dans un contexte de changement climatique, est aborte, rendant les séquences indifférenciées sur différentes périodes. Intégrer la temporalité et la saisonnalité permettrait des recommandations plus adaptées aux préférences des maraîchers.

L'intégration de la contextualisation, via la hiérarchie des cultures et des paramètres additionnels, montre des améliorations prometteuses. Cependant, des informations manquent pour les deux jeux de données. L'analyse de l'influence de chaque paramètre pourrait révéler ceux ayant le plus d'impact sur les décisions agricoles.

Enfin, les modèles actuels peinent à recommander des cultures peu représentées dans les données. Une approche alternative serait de prédire la viabilité d'une séquence de cultures plutôt que la culture suivante, facilitant ainsi l'ap-

prentissage. Cependant, définir la viabilité d'une séquence reste un défi. L'entraînement des modèles pourrait être orienté vers des règles agroécologiques pour promouvoir des rotations plus durables ou alors l'analyse de facteurs de performance comme les rendements pour aider à dire si une séquence est viable pour des agriculteurs et aider à la prise de décision.

## 9 Conclusion

Une méthodologie a été développée pour comparer des modèles prédictifs sur les jeux de données du RPG, spécialisé dans les grandes cultures, et d'Elzeard, axé sur le maraîchage. Ces jeux de données different par la nature des cultures et leur temporalité, avec le RPG offrant une plus grande densité de données.

Les résultats montrent que les modèles sont plus performants sur le jeu de données du RPG, permettant de prédire efficacement les séquences de cultures pour les cultures les plus présentes. Cependant, les modèles peinent à prédire les cultures minoritaires. Sur le jeu de données d'Elzeard, les résultats sont moins favorables, en raison d'une plus faible quantité de données et d'une diversité accrue, rendant difficile la prédiction des séquences de cultures en maraîchage diversifié.

Les différences de performance peuvent s'expliquer par la taille des jeux de données et la diversité des séquences. Les modèles les plus performants diffèrent également entre les deux jeux de données : le modèle de forêt aléatoire pour le RPG et le modèle LSTM-Embedding pour Elzeard.

Pour améliorer les résultats sur Elzeard, l'introduction de la hiérarchie des cultures et des paramètres de contexte a été testée. Bien que la hiérarchie réduise les performances, les informations contextuelles améliorent les résultats.

Pour avancer, il est crucial d'augmenter la densité des données sur le maraîchage via des applications comme Elzeard ou des collectes de données expérimentales. Améliorer la description des données contextuelles pédo-climatiques et agricoles est également nécessaire. Enfin, développer des algorithmes pour des séquences de taille variable permettrait des recommandations plus flexibles pour les agriculteurs.

## 10 Biblio

### Remerciements

Nous reconnaissions le soutien de BPI France et de l'ADEME dans le cadre du programme I-NOV Vague 8. Ce travail a également été partiellement réalisé avec le soutien du projet *Data to Knowledge in Agronomy and Biodiversity* (D2KAB - www.d2kab.org) qui a reçu un financement de l'Agence Nationale de la Recherche française (ANR-18-CE23-0017).

### Références

[1] Mahuna Akplogan, Simon De Givry, Jean-Philippe Métivier, Gauthier Quesnel, Alexandre Joannon, and
Frédérick Garcia. Solving the Crop Allocation Problem using Hard and Soft Constraints. *RAIRO - Operations Research*, 47(2):151-172, April 2013.

[2] M.S. Castellazzi, G.A. Wood, P.J. Burgess, J. Morris, K.F. Conrad, and J.N. Perry. A systematic representation of crop rotations. *Agricultural Systems*, 97(1-2):26-33, April 2008.

[3] Margot Challand, Philippe Vismara, Dimitri Justeau-Allaire, and Stéphane De Tourdonnet. Supporting Sustainable Agroecological Initiatives for Small Farmers through Constraint Programming. In *Proceedings of the Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence*, pages 5924-5931. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, August 2023.

[4] Kyunghyun Cho, Bo Van Merriënboer, Dzmitry Bahdanau, and Yoshua Bengio. Learning phrase representations using rnn encoder-decoder for statistical machine translation. *arXiv preprint arXiv:1406.1078*, 2014.

[5] Baptiste Darnala, Florence Amardeilh, Catherine Roussey, Konstantin Todorov, and Clément Jonquet. C3po : a crop planning and production process ontology and knowledge graph. *Frontiers in Artificial Intelligence*, 6:1187090, 2023.

[6] S Dogliotti, W.A.H Rossing, and M.K Van Ittersum. rotat, a tool for systematically generating crop rotations. *European Journal of Agronomy*, 19(2):239-250, May 2003.

[7] Ambre Dupuis, Camélia Dadouchi, and Bruno Agard. Predicting crop rotations using process mining techniques and Markov principals. *Computers and Electronics in Agriculture*, 194:106686, March 2022.

[8] Ambre Dupuis, Camélia Dadouchi, and Bruno Agard. Methodology for multi-temporal prediction of crop rotations using recurrent neural networks. *Smart Agricultural Technology*, 4:100152, August 2023.

[9] Jérôme Dury, Noémie Schaller, Frédérick Garcia, Arnaud Reynaud, and Jacques Eric Bergez. Models to support cropping plan and crop rotation decisions. A review. *Agronomy for Sustainable Development*, 32(2):567-580, April 2012.

[10] Baptiste Girault, Philippe Martin, and Nicolas Piskiewicz. RPG Explorer Crop successions France 2007-2014, 2007-2020, 2015-2020, 2022.

[11] S. Hochreiter and J. Schmidhuber. Long short-term memory. *Neural Computation*, 9:1735-1780, 1997.

[12] F. Levavasseur, P. Martin, C. Bouty, A. Barbottin, V. Bretagnolle, O. Thérond, O. Scheurer, and N. Piskiewicz. RPG Explorer : A new tool to ease the analysis of agricultural landscape dynamics with the Land Parcel Identification System. *Computers and Electronics in Agriculture*, 127:541-552, September 2016.

[13] F. Michel, O. Gargominy, S. Tercerie, and C. Faron-Zucker. A model to represent nomenclatural and

taxonomic information as linked data. application to the french taxonomic register, taxref. *Proceedings of ISWC 2017 Workshop on Semantics for Biodiversity (S4Biodiv 2017)*, Vienna, Austria, pages 1-12, October 2017.

[14] Charles L. Mohler, Sue Ellen Johnson, and an Engineering Service Natural Resource, Agriculture, editors. *Crop rotation on organic farms : a planning manual*. Number 177 in NRAES. Natural Resource, Agriculture, and Engineering Service (NRAES) Cooperative Extension, 2009.

[15] Julien Osman, Jordi Inglada, and Jean-François Dejoux. Assessment of a Markov logic model of crop rotations for early crop mapping. *Computers and Electronics in Agriculture*, 113:234-243, April 2015.

[16] C. Pahmeyer, T. Kuhn, and W. Britz. 'Fruchtfolge': A crop rotation decision support system for optimizing cropping choices with big data and spatially explicit modeling. *Computers and Electronics in Agriculture*, 181:105948, February 2021.

[17] Catherine Roussey. Frenchcropusage : Thésaurus sur les cultures françaises. le thésaurus décrivant les cultures françaises par leur utilisation au format skos. FAIRsharing.org, 2018.

[18] Martin Schönhart, Erwin Schmid, and title = CropRota - A crop rotation model to support integrated land use assessments Schneider, Uwe A. *European Journal of Agronomy*, 34(4):263-277, May 2011.

[19] Claude Elwood Shannon. A mathematical theory of communication. *The Bell system technical journal*, 27:379-423, 1948.

[20] Raghu Yaramasu, Varaprasad Bandaru, and Koutilya Pnvr. Pre-season crop type mapping using deep neural networks. *Computers and Electronics in Agriculture*, 176:105664, September 2020.

[21] Chen Zhang, Liping Di, Li Lin, and Liying Guo. Machine-learned prediction of annual crop planting in the U.S. Corn Belt based on historical crop planting maps. *Computers and Electronics in Agriculture*, 166:104989, November 2019.