Au cours de cet exposé présentation d'une partie des activités de recherche menées au sein du projet ANR Stat4Plant.  L’objectif de ce projet est de développer de nouvelles méthodes statistiques et de proposer de nouveaux outils méthodologiques pour modéliser et analyser les interactions plante x environnement. Quatre axes de recherche principaux sont présents au sein du projet. Je détaillerai les deux premiers axes et j’évoquerai plus succinctement les deux derniers.

Le premier axe de recherche concerne le développement de méthodes permettant d’identifier, à l’aide de modèles mécanistes de croissance de plante et d’outils statistiques adéquats, les processus biologiques clés qui sont à l’origine de la variabilité génotypique observée. Ces approches peuvent ensuite être utilisées pour mieux comprendre les interactions génotype x environnement, et identifier des leviers d’action en sélection variétale. Introduction des modèles à effets mixtes qui permettent de modéliser les variabilités inter et intra génotype au sein d’un modèle mécaniste et présentera ensuite les tests des composantes de la variance proposés, leurs propriétés théoriques et des résultats numériques illustrant les performances.

Le deuxième axe concerne la modélisation jointe d’un temps d’intérêt comme la floraison ou la récolte et d’un trait phénotypique intermédiaire qui dépend du temps comme la biomasse aérienne ou racinaire. Détail d'un modèle considéré incluant des variables de grandes dimensions, les estimateurs pénalisés proposés pour inférer les paramètres du modèle et les méthodes numériques pour les évaluer. Estelle illustrera les performances à l’aide de résultats numériques.

Le troisième axe de recherche consiste à proposer des méthodes permettant d’identifier les covariables qui influencent le plus l’évolution d’un trait phénotypique donné, seul ou conjointement à un temps d’intérêt comme dans l’axe précédent, parmi un très grand nombre de covariables.

Enfin, le dernier axe de recherche a pour objectif de construire de nouveaux critères de sélection variétale, qui prennent en compte plusieurs objectifs simultanément (par exemple, maximiser le rendement tout en minimisant la variabilité du rendement), ainsi que les aléas de l’environnement. Présentation pour ces deux axes des problématiques et des premiers résultats.