Jeudis d'Agap : OpenAlea : une plateforme collaborative de modélisation des plantes à différentes échelles

2 March 2017

de 11h00 à 12h00, à l'amphithéâtre Jacques Alliot Cirad, Avenue Agropolis 34398 Montpellier Cedex 5

Christophe Pradal, Cirad, UMR Agap.

La modélisation des plantes est un domaine en pleine évolution, aussi bien dans le domaine de l'agronomie pour comprendre l'impact du changement climatique, qu'en biologie du développement pour comprendre l’impact des interactions GxE.

La plante peut-être modélisée comme un système complexe où interagissent des composants à différentes échelles de représentation. Comprendre et caractériser les interactions entre les processus de développement et les fonctions biologiques nécessite l'intégration de connaissances disponibles dans différentes disciplines, aussi bien en biologie qu'en informatique, mathématique et physique. De plus, l'apparition de nouveaux capteurs en imagerie et l'émergence des plateformes robotisées de génotypage et de phénotypage de plantes (en chambre de culture, en serre ou au champ) ont permis d'acquérir de très grands volumes de données à une fréquence sans précédent. Pour traiter ce déluge de données, l’utilisation de modèles et d’algorithmes performants et l’utilisation de grandes infrastructures de calcul (Cluster, mésocentre, cloud et grille de calcul) devient nécessaire.

Dans un premier temps, je présenterais les principes collaboratifs qui ont permis à la communauté OpenAlea de se construire et de se développer. Ensuite, je ferais un tour d'horizon des modèles intégrés dans la plateforme pour la modélisation tissulaire, la modélisation structure-fonction des plantes et le phénotypage haut-débit, illustrés à travers plusieurs applications récentes (modélisation des interactions plante-pathogène pour la vigne et le blé, de l’architecture hydraulique d’Arabidopsis et du Sorgho, modélisation multi-échelles des arbres fruitiers, reconstruction automatique de l’architecture du maïs et du coton à partir de données de phénotypage). Finalement, nous présenterons plusieurs contributions méthodologiques autour des workflows scientifiques permettant de coupler analyse et simulation, de gérer de très grands volumes de données et de reproduire des expériences computationnelles.

Contact : christophe.pradal@cirad.fr