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1. Quelle place pour les protéines animales transformées (PAT) dans l’alimentation des porcs, des volailles et des poissons ? avis n° 70 adopté le 1er décembre 2011

Author: Conseil National de l'Alimentation, Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Ministère du Travail, de l'Emploi et de la Santé, Vermersch, Dominique, and Moiroud, Cécile
Subjects: volaille, PROTÉINES ANIMALES TRANSFORMÉES, poisson, alimentation animale, porcin
Abstract: rapport suite aux avis recueillis par le groupe de travail, désigné à cet effet, pour l'usage des PAT dans l’alimentation des porc, volailles, poissons.
Published: 2011

2. Combining permanent aerobiological networks and molecular analyses for large‐scale surveillance of forest fungal pathogens: A proof‐of‐concept

Author: Nadine Dupuy, Olivier Fabreguettes, Claude Husson, Cyril Dutech, Céline Fourrier-Jeandel, Michel Thibaudon, Benoit Marçais, Jaime Aguayo, Cécile Robin, Emilie Chancerel, Renaud Ioos, Anne Chandelier, Marie-Laure Desprez-Loustau, Laboratoire de la Santé des Végétaux - Unité de Mycologie (LSV-Mycologie), Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (ANSES)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Interactions Arbres-Microorganismes (IAM), Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Biodiversité, Gènes & Communautés (BioGeCo), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Centre Wallon de Recherches Agronomiques (CRA-W), Réseau National de Surveillance Aérobiologique (RNSA), ANR-11-LABX-0002,ARBRE,Recherches Avancées sur l'Arbre et les Ecosytèmes Forestiers(2011), European Project: 771271,HOMED, Unité de Mycologie (USC INRAE LSV-mycologie), Laboratoire de la santé des végétaux (LSV), Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (ANSES)-Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (ANSES)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France]
Subjects: 0106 biological sciences, medicine.medical_specialty, Scale (ratio), Aerobiology, Plant Science, Horticulture, Biology, 01 natural sciences, 03 medical and health sciences, MESH: Plant Diseases, Genetics, medicine, Hymenoscyphus fraxineus, 030304 developmental biology, 0303 health sciences, 15. Life on land, MESH: Forests, Data science, medicine.drug_formulation_ingredient, Proof of concept, spore trap, metabarcoding, [SDE]Environmental Sciences, Plant disease surveillance, Agronomy and Crop Science, Spore dispersal, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Forest disease management relies principally on a preventive approach in which epidemiological surveillance plays a crucial role. However, efficient and cost‐effective surveillance methods are not currently available for large spatial scales. Nevertheless, aerobiological networks have been set up for several decades in many countries to monitor pollen dispersal and provide real‐time assessments of allergenic risk. Here, we suggest that the same approach could be used for the surveillance of forest pathogens. Using molecular methods, we analysed samples from 12 sites of the French aerobiological network, at different dates. Both metabarcoding by high‐throughput sequencing (using two markers and two different bioinformatics approaches) and real‐time PCR targeting eight important forest pathogens were conducted. To validate the approach, temporal and spatial trends of spore detection were compared with field disease data. The metabarcoding approach demonstrated that many fungal plant pathogens could be found in aerobiological samples. Moreover, five of the eight targeted forest pathogens were detected by real‐time PCR, with temporal and spatial trends of spore capture consistent with field data. In particular, Hymenoscyphus fraxineus was detected at high frequency in aerobiological samples in the areas where ash dieback has been present for the longest period of time, and at lower frequency in areas with more recent invasion. Spore detection of seasonal pathogens showed a temporal pattern similar to that of disease reports. Overall, our study provides a proof of concept that permanent aerobiological networks combined with molecular methods may provide a useful tool for large‐scale surveillance of forest pathogens.
Published: 2021
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3. Decision system integrating preferences to support sleep staging

Author: Ugon, A., Sedki, K., Kotti, A., BRIGITTE SEROUSSI, Philippe, C., Jg Ganascia, Garda, P., Bouaud, J., Pinna, A., Systèmes Electroniques (SYEL), Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, UPMC - Département de santé publique, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-CHU Tenon [AP-HP], Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), Laboratoire d'Informatique Médicale et Ingénierie des Connaissances en e-Santé (LIMICS), Université Paris 13 (UP13)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), Agents Cognitifs et Apprentissage Symbolique Automatique (ACASA), AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], and Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)
Subjects: [SDV.OT]Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], formalization, decision support system, ACM: I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.1: Applications and Expert Systems/I.2.1.4: Medicine and science, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], clinical practice guidelines, preferences, Sleep stages, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; Scoring sleep stages can be considered as a classification problem. Once the whole recording segmented into 30-seconds epochs, features, extracted from raw signals, are typically injected into machine learning algorithms in order to build a model able to assign a sleep stage, trying to mimic what experts have done on the training set. Such approaches ignore the advances in sleep medicine, in which guidelines have been published by the AASM, providing definitions and rules that should be followed to score sleep stages. In addition, these approaches are not able to solve conflict situations, in which criteria of different sleep stages are met. This work proposes a novel approach based on AASM guidelines. Rules are formalized integrating, for some of them, preferences allowing to support decision in conflict situations. Applied to a doubtful epoch, our approach has taken the appropriate decision.
Published: 2016
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4. Reconnaissance des stades de sommeil à l'aide d'un outil de support à la décision basé sur les connaissances et la pratique des experts

Author: Adrien Ugon, Amina Kotti, Karima Sedki, Carole Philippe, BRIGITTE SEROUSSI, Jacques Bouaud, Jean-Gabriel Ganascia, Patrick Garda, Andrea Pinna, Laboratoire d'Informatique Médicale et Ingénierie des Connaissances en e-Santé (LIMICS), Université Paris 13 (UP13)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Systèmes Electroniques (SYEL), Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), Département de Santé Publique, Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpital Européen Georges Pompidou [APHP] (HEGP), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO), Agents Cognitifs et Apprentissage Symbolique Automatique (ACASA), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Laboratoire de Santé Publique et Informatique Médicale (SPIM), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, and UGON, Adrien
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Classification automatique, [SDV.OT]Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], ACM: I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.1: Applications and Expert Systems/I.2.1.4: Medicine and science, [SDV.OT] Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], Polysomnographie, Système expert, Outil d'aide à la décision, Stadification automatique du sommeil, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; La reconnaissance des stades de sommeil est une étape indispensable au diagnostic des troubles du sommeil. L'approche habituelle est d'utiliser un classifieur avec des méthodes d'apprentissage automatique. Nous proposons une approche innovante conçue à partir de la connaissance et de l'observation de la pratique des experts. Notre approche permet de mieux prendre en compte les aspects dynamiques du sommeil, mais aussi les raisonnements à des niveaux d'abstraction différents, ainsi qu'à des échelles de temps différentes. Après avoir extrait, à partir des signaux acquis, les grapho-éléments nécessaires à la décision en appliquant la fusion symbolique, un système expert incluant des règles d'inférence, intégrant si nécessaire des préférences, est ap-pliqué. Mise en oeuvre sur trois époques généralement mal scorées avec les classifieurs habituels, la méthode s'est avérée efficace.
Published: 2016

5. Towards a Wireless Smart Polysomnograph Using Symbolic Fusion

Author: Ugon, A., BRIGITTE SEROUSSI, Philippe, C., Jg Ganascia, Garda, P., Sedki, K., Bouaud, J., Pinna, A., Laboratoire d'Informatique Médicale et Ingénierie des Connaissances en e-Santé (LIMICS), Université Paris 13 (UP13)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Systèmes Electroniques ( SYEL ), Laboratoire d'Informatique de Paris 6 ( LIP6 ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Département de santé publique, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)-CHU Tenon [APHP], CHU Pitié-Salpêtrière [APHP], Agents Cognitifs et Apprentissage Symbolique Automatique ( ACASA ), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Centre de Recherche des Cordeliers ( CRC (UMR_S 872) ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Systèmes Electroniques (SYEL), Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), UPMC - Département de santé publique, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-CHU Tenon [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU), CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), Agents Cognitifs et Apprentissage Symbolique Automatique (ACASA), AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Centre de Recherche des Cordeliers (CRC (UMR_S 872)), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), UGON, Adrien, Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), AGROCAMPUS OUEST, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [SDV.OT]Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], [SDV.OT] Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], Polysomnography, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Sleep Apnea Syndromes, ACM: I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.1: Applications and Expert Systems/I.2.1.4: Medicine and science, ACM : I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.1: Applications and Expert Systems/I.2.1.4: Medicine and science, Artificial Intelligence, Symbolic Fusion, [ SDV.OT ] Life Sciences [q-bio]/Other [q-bio.OT], [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [ INFO.INFO-AI ] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Wireless Technology
Abstract: International audience; Polysomnography is the gold standard test for sleep disorders among which the Sleep Apnea Syndrome (SAS) is considered a public health issue because of the increase of the cardio-and cerebro-vascular risk it is associated with. However, the reliability of this test is questioned since sleep scoring is a time-consuming task performed by medical experts with a high inter-and intra-scorers variability, and because data are collected from 15 sensors distributed over a patient's body surface area, using a wired connection which may be a source of artefacts for the patient's sleep. We have used symbolic fusion to support the automated diagnosis of SAS on the basis of the international guidelines of the AASM for the scoring of sleep events. On a sample of 70 patients, and for the Apnea-Hypopnea Index, symbolic fusion performed at the level of sleep experts (97.1% of agreement). The next step is to confirm these preliminary results and move forward to a smart wireless polysomnograph.
Published: 2016
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6. Constructing Weighted Argumentation Framework with Cognitive Maps

Author: Louis Bonneau de Beaufort, Karima Sedki, Laboratoire d'Informatique Médicale et Ingénierie des Connaissances en e-Santé (LIMICS), Université Paris 13 (UP13)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), IEEE, Bonneau De Beaufort, Louis, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Deductive reasoning, Cognitive map, Computer science, business.industry, Cognition, Decision problem, weighted argumentation framework, active arguments, Argumentation framework, Fuzzy cognitive map, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Cognitive maps, observations, Artificial intelligence, business, Decision model
Abstract: International audience; Cognitive map is a qualitative decision model which is frequently used in social science and decision making applications. This model allows to easily organize individuals’ judgments, thinking or beliefs about a given problem in a graphical representation containing different concepts and influences between them. However, reasoning on this model presents some limits and remains a difficult task. For example, cognitive maps donot model uncertainty within the variables, and only deductive reasoning (predicting an effect given a cause) is possible. In this paper, we show how to translate the knowledge represented in cognitive maps in the form of arguments and attack relations among them. In particular, given a decision problem, a cognitive map was first built by eliciting knowledge from experts and then transforming it in a weighted argumentation framework (WAFfor short) for ensuring efficient reasoning. Another contribution of this paper concerns enriching the WAF obtained from a given cognitive map for dealing with dynamics through the consideration of a varying set of observations.
Published: 2015
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7. Extraction des zones cohérentes par l'analyse spatio-temporelle d'images de télédétection

Author: Guyet, Thomas, Malinowski, Simon, Benyounès, Mohand-Cherif, Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) (FEMTO-ST), Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), and Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)
Subjects: images satellite, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, segmentation, Séries temporelles, [INFO]Computer Science [cs], clustering
Abstract: International audience; This paper presents a segmentation method of satellite images time series (SITS) in coherent areas, i.e. in geographical regions having homogeneous temporal behavior. The aim of the method is firstly to extract space-time characteristics of an observed region and secondly to obtain this characterization efficiently in terms of computing cost. This method is applied to the characterization of agro-ecological regions of Senegal by the analysis of MODIS images on one year (23 dates).; Cet article présente une méthode de segmentation de séries temporelles d'images satellite (SITS) en zones cohérentes, c'est-à-dire en des régions géographiques ayant des com-portements temporels homogènes. L'objectif de cette méthode est, d'une part, d'extraire des caractéristiques spatio-temporelles d'une région observée et, d'autre part, d'obtenir cette ca-ractérisation de manière efficace en temps de calcul pour traiter de grandes masses de données. Cette méthode est appliquée à la caractérisation des régions agro-écologiques du Sénégal par l'analyse des images MODIS sur un an (23 dates). ABSTRACT.
Published: 2014
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8. Autonomic Intrusion Detection: Adaptively Detecting Anomalies over Unlabeled Audit Data Streams in Computer Networks

Author: Marie-Odile Cordier, Wei Wang, Thomas Guyet, René Quiniou, Xiangliang Zhang, Florent Masseglia, School of Computer and Information Technology [Beijing] (SCIT), Beijing Jiaotong University (BJTU), Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Scientific Data Management (ZENITH), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Computer, Electrical and Mathematical Sciences & Engineering [Thuwal], King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Information Systems and Management, Anomaly-based intrusion detection system, Network security, business.industry, Computer science, Intrusion detection system, computer.software_genre, Management Information Systems, Autonomic computing, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Support vector machine, [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], Artificial Intelligence, Benchmark (computing), Affinity propagation, Anomaly detection, Data mining, business, Cluster analysis, computer, Software
Abstract: International audience; In this work, we propose a novel framework of autonomic intrusion detection that fulfills online and adaptive intrusion detection over unlabeled HTTP traffic streams in computer networks. The framework holds potential for self-managing: self-labeling, self-updating and self-adapting. Our framework employs the Affinity Propagation (AP) algorithm to learn a subject's behaviors through dynamical clustering of the streaming data. It automatically labels the data and adapts to normal behavior changes while identifies anomalies. Two large real HTTP traffic streams collected in our institute as well as a set of benchmark KDD'99 data are used to validate the framework and the method. The test results show that the autonomic model achieves better results in terms of effectiveness and efficiency compared to adaptive Sequential Karhunen-Loeve method and static AP as well as three other static anomaly detection methods, namely k-NN, PCA and SVM.
Published: 2014
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9. Using Answer Set Programming for pattern mining

Author: Guyet, Thomas, Moinard, Yves, Quiniou, Ren��, Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Logic in Computer Science, Computer Science - Artificial Intelligence, [INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], [INFO.INFO-LO]Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO], Databases (cs.DB), Logic in Computer Science (cs.LO), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], ASP, Artificial Intelligence (cs.AI), Computer Science - Databases, episodes, ACM: I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.8: Problem Solving, Control Methods, and Search, sequences, answer set programming, pattern mining
Abstract: Serial pattern mining consists in extracting the frequent sequential patterns from a unique sequence of itemsets. This paper explores the ability of a declarative language, such as Answer Set Programming (ASP), to solve this issue efficiently. We propose several ASP implementations of the frequent sequential pattern mining task: a non-incremental and an incremental resolution. The results show that the incremental resolution is more efficient than the non-incremental one, but both ASP programs are less efficient than dedicated algorithms. Nonetheless, this approach can be seen as a first step toward a generic framework for sequential pattern mining with constraints., Intelligence Artificielle Fondamentale (2014)
Published: 2014

10. Evaluating Distance Measures and Times Series Clustering for Temporal Patterns Retrieval

Author: Sidahmed Benabderrahmane, Thomas Guyet, René Quiniou, Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Stuart Rubin and Shu-Ching Chen, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France]
Subjects: Series (mathematics), Computer science, business.industry, Nearest neighbor search, Centroid, ACM: I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.6: Learning/I.2.6.4: Knowledge acquisition, Pattern recognition, 02 engineering and technology, 16. Peace & justice, computer.software_genre, Distance measures, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Index (publishing), 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Formal concept analysis, 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, Artificial intelligence, Time series, Cluster analysis, business, computer, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: This paper presents a new method dealing with similarity search and retrieval of temporal motifs from time series data. The suggested approach firstly creates an index over important time series subsequences, using subdimensional clustering. Then, during the querying process, rather than scanning the whole database for extracting relevant answers for a given query, our method traverses the index represented as centroids of the generated clusters, and search for similar subsequences to the query. Finally, relevant temporal associations can be found between the returned motifs using Formal Concept Analysis and Allen's relations.
Published: 2014

11. Comparaison des chemins de Hilbert adaptatif et des graphes de voisinage pour la caractérisation d'un parcellaire agricole

Author: Guyet, Thomas, Le Ber, Florence, Da Silva, Sébastien, Lavigne, Claire, Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec, Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Knowledge representation, reasonning (ORPAILLEUR), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et nanosciences d'Alsace, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Unité de recherche Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (PSH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA). FRA., CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et nanosciences d'Alsace (FMNGE), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)
Subjects: [INFO]Computer Science [cs]
Abstract: National audience; This article focuses on the comparison of approaches for spatial patterns mining. It deals with agricultural fields, which are mined in two ways, 1) by a fractal linearization method of space which provides a sequence of fields and 2) by the construction of a neighborhood graph. These representations are then used by enumeration algorithms to extract "bags of nodes" (BoN). The results suggest that the linearization of space captures most of the information - except some rare elements - about the organization of agricultural fields.; Cet article compare deux représentations de données spatiales, les graphes de voisinages et les chemins de Hilbert-Peano, utilisées par des algorithmes de fouille. Cette comparaison s'appuie sur la mise en œuvre d'une méthode d'énumération de " sacs de nœuds ", qui permet d'obtenir des caractérisations homogènes à partir des deux représentations. La méthode est appliquée à la caractérisation de parcellaires agricoles et les résultats tendent à montrer que la linéarisation de l'espace capte la majorité de l'information, à l'exception des éléments rares, sur cet exemple particulier.
Published: 2014

12. Visualisation de données relationnelles

Author: Guyet, Thomas, Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France]
Subjects: [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], [INFO.INFO-OH]Computer Science [cs]/Other [cs.OH], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; This article presents the implementation of a QGis plugin for the visualization and the interactive construction of spacial graphs. Spatial graphs are accurate representations of spatial information through spatial objects linked by relationships (spatial or not). This representation is suited to the modeling and analysis of spatial information by computer processing (data mining, search for shortest paths, etc.). The use of spatial graph suffers from the lack of tools to facilitate the construction and integrated visualization. In this paper, we present a QGis plugin introducing a new type of layer: GraphLayer. These new layers can be integrated into any GIS projects. They offer rich functionality for visualization and interactive editing.; Cet article présente l'implémentation d'une extension QGis pour la visualisation et la construction interactive de graphes spatiaux. Les graphes spatiaux sont des représentations de l'information spatiale sous la forme d'objets spatiaux reliés entre eux par des relations (spatiales ou non). Cette représentation est adaptée à la modélisation et à l'analyse d'information spatiale par des traitements informatiques (fouille de données, recherche de plus court chemins, etc). L'utilisation des graphes spatiaux pâtit de l'absence d'outils facilitant la construction et la visualisation intégrée. Dans cet article, on présente un extension QGis introduisant un nouveau type de couche, les GraphLayer. Ces nouvelles couches peuvent être intégrées dans les projets SIG. Elles offrent des fonctionnalités riches de visualisation et d'édition interactive.
Published: 2013

13. Fouille d'images géoréférencées avec RapidMiner

Author: Guyet, Thomas, Nicolas, Hervé, Ghedamsi, Boussad, Athané, Élise, Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, AGROCAMPUS OUEST, Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: [SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; This article presents the integration of spatial data in the data mining software RapidMiner. RapidMiner is a data mining tool to design data processing chains. In this work, we implemented an extension of RapidMiner to process spatial data. It benefits from the wide range of data mining methods already available and it enables spatial data users to answer to their analysis questions. The paper illustrates the extension by a comparison of classification methods on a problem of detecting invasive plant (Jussie) from an hyperspectral image.; Cet article présente l'intégration de données spatiales dans le logiciel de fouille de données RapidMiner. RapidMiner est un outil pour concevoir interactivement des chaînes de traitements, orientées vers la fouille de données. Dans le cadre de ce travail, nous avons implémenté une extension de RapidMiner pour traiter des données spatiales. On bénéficie ainsi d'une large gamme de méthodes de fouille de données déjà à disposition pour répondre à une question d'analyse sur des données spatiales. L'article illustre le fonctionnement de l'extension par une comparaison de méthodes de classification sur un problème de détection de plante invasive (la Jussie) à partir d'une image aérienne hyperspectrale.
Published: 2013

14. Intelligence artificielle et agronomie

Author: Guyet, Thomas, Le Ber, Florence, Teisseire, Maguelonne, Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ADVanced Analytics for data SciencE (ADVANSE), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Réseau nanophotonique et optique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Matériaux et nanosciences d'Alsace (FMNGE), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)
Subjects: [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: National audience; Comme toutes les sciences du vivant, les sciences agronomiques et plus largement agro-environnementales font face à des problèmes qui impliquent des données complexes, souvent volumineuses et hétérogènes, parfois incomplètes et imprécises. Ces problèmes intègrent une composante humaine prépondérante et dessinent ainsi un terrain propice à la mise en place de méthodes d'intelligence artificielle (IA) aptes à leur apporter des solutions originales et pertinentes. Depuis plusieurs années, le rapprochement entre ce champ applicatif de l'agronomie et le champ disciplinaire de l'IA a connu un succès grandissant. Ce numéro propose un état des lieux des travaux et perspectives relatifs au développement ou à l'usage de méthodes d'intelligence artificielle dans le cadre d'applications agro-environnementales et agro-alimentaires. Il aborde trois des grands thèmes de l'IA : les problèmes d'aide à la décision, l'ingénierie des connaissances et la fouille de données.
Published: 2013

15. A model based on influence diagrams for multi-criteria decision making

Author: Véronique Delcroix, Karima Sedki, Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'Informatique industrielles et Humaines - UMR 8201 (LAMIH), Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis (UVHC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSA Institut National des Sciences Appliquées Hauts-de-France (INSA Hauts-De-France)
Subjects: probabilistic graphical model, Weighted sum model, 021103 operations research, Decision engineering, Operations research, Computer science, multi-criteria decision making, 0211 other engineering and technologies, Decision tree, Evidential reasoning approach, Decision field theory, Influence diagram, 02 engineering and technology, computer.software_genre, decision, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Artificial Intelligence, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, computer, Decision analysis, Optimal decision
Abstract: International audience; In this paper, we focus on multi-criteria decision-making problems. We propose a model based on influence diagrams; this model is able to handle uncertainty, represent interdependencies among the different decision variables and facilitate communication between the decision-maker and the analyst. The particular structure of the proposed model makes it possible to take into account the alternatives described by an attribute set, the decision-maker's characteristics and preferences, and other information (e.g., internal or external factors) that influence the decision. Modeling the decision problem in terms of influence diagrams requires a lot of work to gather expert knowledge. However, once the model is built, it can be easily and efficiently used for different instances of the decision problem. In fact, using our model simply requires entering some basic information, such as the values of internal or external factors and the decision-maker's characteristics. Our model also defines the importance of each criterion in terms of what is known about the decision maker, the quality index and the utility of each alternative.
Published: 2012
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16. Les flux d’azote liés aux élevages : réduire les pertes, rétablir les équilibres

Author: Jean-Louis Peyraud, Pierre Cellier, Frans Aarts, Fabrice Béline, Christian Bockstaller, Magalie Bourblanc, Luc Delaby, Catherine Donnars, Jean-Yves Dourmad, Pierre Dupraz, Patrick Durand, Philippe Faverdin, Jean-Louis Fiorelli, Carl Gaigné, Agnès Girard, Francoise Guillaume, Peter Kuikman, Alexandra Langlais, Philippe Le Goffe, Sophie Le Perchec, Philippe Lescoat, Thierry Morvan, Christian Nicourt, Virginie Parnaudeau, Olivier Rechauchère, Philippe Rochette, Francoise Vertes, Patrick Veysset, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Agrosysteemkunde, Plant Research International, Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR)-Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), Unité de Recherche Gestion environnementale et traitement biologique des déchets, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Laboratoire Agronomie et Environnement - Antenne Colmar (LAE-Colmar ), Laboratoire Agronomie et Environnement (LAE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), Centre for Environmental Economics and Policy in Africa, University of Pretoria [South Africa], Délégation à l'Expertise scientifique collective, à la Prospective et aux Etudes (UAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), UMR 1302 Structures et Marchés Agricoles, Ressources et Territoires, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST-Structures et Marchés Agricoles, Ressources et Territoires (SMART), Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Agro-Systèmes Territoires Ressources Mirecourt (ASTER Mirecourt), Laboratoire de Physiologie et Génomique des Poissons (LPGP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), DIST Délégation Information Scientifique et Technique (DV-IST), Stichting Dienst Landbouwkundig Onderzoek, Institut de l'Ouest : Droit et Europe (IODE), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Risques, Travail, Marchés, Etat (RiTME), Agriculture and Agri-Food [Ottawa] (AAFC), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), Programme 215 fonctionnel, Ministère de l'alimentation, de l'agriculture et de la pêche et Ministère de l'écologie, de l'énergie, du développement durable, des transports et du logement, Contrat : Etude 10.06, Financement : Ministère de l’alimentation, de l’agriculture et de la pêche, Commanditaire : Ministère de l'Ecologie, de l'Energie, du Développement Durable, des Transports et du Logement (France), Type de commanditaire ou d'auteur de la saisine : Ministères, parlements et les structures qui leur sont directement rattachées, Date de signature : 2010-08-02, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] ( PEGASE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST, Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes ( ECOSYS ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Wageningen University and Research Centre [Wageningen] ( WUR ), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ), Laboratoire Agronomie et Environnement - Antenne Colmar ( LAE-Colmar ), Laboratoire Agronomie et Environnement ( LAE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université de Lorraine ( UL ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université de Lorraine ( UL ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement, Unité Prospective ( PROSPECTIVE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AGROCAMPUS OUEST-Structures et Marchés Agricoles, Ressources et Territoires ( SMART ), Sol Agro et hydrosystème Spatialisation ( SAS ), UR 0055 Agro-Sytèmes Territoires Ressources Mirecourt, Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Agro-Sytèmes Territoires Ressources Mirecourt ( ASTER Mirecourt ), Laboratoire de Physiologie et Génomique des Poissons ( LPGP ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), DIST Délégation Information Scientifique et Technique ( DV-IST ), Institut de l'Ouest : Droit et Europe ( IODE ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), UR 1323 Risques Travail Marché Etat, Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Risques, Travail, Marchés, Etat ( RiTME ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Agriculture and Agri-Food [Ottawa] ( AAFC ), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores ( UMR 1213 Herbivores ), VetAgro Sup ( VAS ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Structures et Marchés Agricoles, Ressources et Territoires (SMART), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique )-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Wageningen University and Research Centre [Wageningen] (WUR)-Wageningen University and Research Centre [Wageningen] (WUR), Wageningen University and Research Centre [Wageningen] (WUR), Unité Prospective (PROSPECTIVE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Risques, Travail, Marchés, Etat (RiTME), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Structures et Marché Agricoles, Ressources et Territoires (SMART-LERECO), Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Agriculture and Agri-Food (AAFC)
Subjects: 040103 agronomy & agriculture, 0401 agriculture, forestry, and fisheries, 04 agricultural and veterinary sciences, 010501 environmental sciences, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, 01 natural sciences, [ SDE.ES ] Environmental Sciences/Environmental and Society, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: absent
Published: 2012
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17. Cognitive Maps and Bayesian Networks for Knowledge Representation and Reasoning

Author: Sedki, Karima, Bonneau De Beaufort, Louis, Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France]
Subjects: [SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering, [INFO]Computer Science [cs]
Abstract: International audience; Cognitive maps are powerful graphical models for knowledge representation. They offer an easy means to express individual's judgments, thinking or beliefs about a given problem. However, drawing inferences in cognitive maps, especially when the problem is complex, may not be an easy task. The main reason of this limitation in cognitive maps is that they do not model uncertainty with the variables. Our contribution in this paper is twofold : we firstly enrich the cognitive map formalism regarding the influence relation and then we propose to built a Bayesian causal map (BCM) from the constructed cognitive map in order to lead reasoning on the problem. A simple application on a real problem is given, it concerns fishing activities.
Published: 2012
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18. Le monde agricole en tendances

Author: Boulet, Philippe, Colombani, Annie, Darpeix, Aurélie, Darty, Franck, Dedieu, Benoit, DEVIENNE, Sophie, Dufumier, Marc, Jacques-Jouvenot, Dominique, Klein, Tristan, Lamanthe, Annie, Nicourt, Christian, Quelin, Claire, Rémy, Jacques, Savy, Hervé, Cerfrance Champagne Nord-Est Île-de-France, Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Mutualité sociale agricole, Département Sciences pour l'Action et le Développement (DEPT SAD), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Systèmes Agraires et Développement Rural - UP1102 (SADR), Institut National Agronomique Paris-Grignon (INA P-G), Laboratoire de Sociologie et d'Anthropologie - UFC (UR 3189) (LASA), Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Centre d'Analyse Stratégique, Centre d'analyse stratégique, Laboratoire d'Economie et de Sociologie du Travail (LEST), Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Risques, Travail, Marchés, Etat (RiTME), Agence de service et de paiement, Sciences pour l'Action et le Développement : Activités, Produits, Territoires (SADAPT), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Inspection de l’enseignement agricole, Gambino, Mélanie (coord.), Laisney, Cécile (coord.), Vert, Julien (coord.), Centre d’études et de prospective, Service de la statistique et de la prospective (SSP), Ministère de l’Agriculture, de l’Alimentation, de la Pêche, de la Ruralité et de l’Aménagement du Territoire, CERFRANCE Nord Est - Ile de France, Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Département Sciences pour l'Action et le Développement, Laboratoire de Sociologie et d'Anthropologie - UFC (EA 3189) (LASA), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université de Franche-Comté (UFC), Laboratoire d'économie et de sociologie du travail (LEST), Risques Travail Marché Etat, Institut National de Recherche Agronomique, Systèmes Agraires et Développement Rural - UP1102 ( SADR ), Institut National Agronomique Paris-Grignon ( INA P-G ), Laboratoire de Sociologie et d'Anthropologie - UFC ( LASA ), Université Bourgogne Franche-Comté ( UBFC ) -Université de Franche-Comté ( UFC ), Laboratoire d'économie et de sociologie du travail ( LEST ), Aix Marseille Université ( AMU ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Sciences pour l'Action et le Développement : Activités, Produits, Territoires ( SADAPT ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, and Ministère de l’Agriculture, de l’Alimentation, de la Pêche, de la Ruralité et de l’Aménagement du Territoire
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, Activité agricole, Agriculteur, Agriculture, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, [SHS.DEMO]Humanities and Social Sciences/Demography, [ SHS.GEO ] Humanities and Social Sciences/Geography, [SHS]Humanities and Social Sciences, Démographie, [ SHS ] Humanities and Social Sciences, [ SHS.DEMO ] Humanities and Social Sciences/Demography, [ SDV.SA ] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, Géographie, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2012

19. Les flux d’azote liés aux élevages : réduire les pertes, rétablir les équilibres. Synthèse

Author: Peyraud, Jean-Louis, Cellier , Pierre, Aarts, Frans, Béline, Fabrice, Bockstaller, Christian, Bourblanc , Magalie, Delaby, Luc, Donnars, Catherine, Dourmad, Jean-Yves, Dupraz, Pierre, Durand, Patrick, Faverdin, Philippe, Fiorelli, Jean-Louis, Gaigné, Carl, Girard, Agnès, Guillaume, Francoise, Kuikman, Peter, Langlais, Alexandra, Le Goffe, Philippe, Le Perchec, Sophie, Lescoat, Philippe, Morvan, Thierry, Nicourt, Christian, Parnaudeau, Virginie, Rechauchère, Olivier, Rochette, Philippe, Vertes, Françoise, Veysset, Patrick, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Délégation à l'Expertise scientifique collective, à la Prospective et aux Etudes (UAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agrosysteemkunde, Plant Research International, Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR)-Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR), Unité de Recherche Gestion environnementale et traitement biologique des déchets, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Laboratoire Agronomie et Environnement - Antenne Colmar (LAE-Colmar ), Laboratoire Agronomie et Environnement (LAE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), Centre for Environmental Economics and Policy in Africa, University of Pretoria [South Africa], UMR 1302 Structures et Marchés Agricoles, Ressources et Territoires, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Structures et Marchés Agricoles, Ressources et Territoires (SMART), Sol Agro et hydrosystème Spatialisation (SAS), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agro-Systèmes Territoires Ressources Mirecourt (ASTER Mirecourt), Stichting Dienst Landbouwkundig Onderzoek, Institut de l'Ouest : Droit et Europe (IODE), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Risques, Travail, Marchés, Etat (RiTME), Agriculture and Agri-Food [Ottawa] (AAFC), Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Programme 215 fonctionnel, Ministère de l'alimentation, de l'agriculture et de la pêche et Ministère de l'écologie, de l'énergie, du développement durable, des transports et du logement, Contrat : Etude 10.06, Financement : Ministère de l’alimentation, de l’agriculture et de la pêche, Commanditaire : Ministère de l'Ecologie, de l'Energie, du Développement Durable, des Transports et du Logement (France), Type de commanditaire ou d'auteur de la saisine : Ministères, parlements et les structures qui leur sont directement rattachées, Date de signature : 2010-08-02, Structures et Marché Agricoles, Ressources et Territoires (SMART-LERECO), Université de Rennes (UR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Agriculture and Agri-Food (AAFC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement
Subjects: Azote, Gaz à effet de serre GES, élevage, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society
Published: 2012
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20. Foodborne Outbreak and Nonmotile Salmonella enterica Variant, France

Author: Nathalie Jourdan-Da Silva, Anne Brisabois, Muriel Marault, Sylvie Francart, Marie Accou-Demartin, Adeline Josse, François-Xavier Weill, Simon Le Hello, Centre National de Référence - National Reference Center Escherichia coli, Shigella et Salmonella (CNR-ESS), Institut Pasteur [Paris], Laboratoire de sécurité des aliments de Maisons-Alfort (LSAl), Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (ANSES), Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Institut de Veille Sanitaire (INVS), Institut Pasteur [Paris] (IP), and Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France]
Subjects: Microbiology (medical), Serotype, Salmonella typhimurium, Epidemiology, Eggs, lcsh:Medicine, lcsh:Infectious and parasitic diseases, Microbiology, Disease Outbreaks, Foodborne Diseases, 03 medical and health sciences, tiramisu, medicine, Food microbiology, Animals, Humans, lcsh:RC109-216, Serotyping, bacteria, nonmotile Salmonella, Poultry Diseases, 030304 developmental biology, 0303 health sciences, Food poisoning, biology, outbreak, 030306 microbiology, poultry, lcsh:R, laying hens, Foodborne outbreak, Dispatch, Outbreak, Salmonella enterica, foodborne infections, medicine.disease, biology.organism_classification, Virology, Infectious Diseases, Salmonella Infections, Food Microbiology, food poisoning, Female, [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, France, Chickens
Abstract: International audience; We report a food-related outbreak of salmonellosis in humans caused by a nonmotile variant of Salmonella enterica serotype Typhimurium in France in 2009. This nonmotile variant had been circulating in laying hens but was not considered as Typhimurium and consequently escaped European poultry flock regulations.
Published: 2012
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21. Les comportements alimentaires. Quels en sont les déterminants ? Quelles actions, pour quels effets ?

Author: EtiÉvant, P., Bellisle, F., Dallongeville, J., Etilé, F., Guichard, E., Padilla, M., Romon-Rousseaux, M., Donnars, C., Sabbagh, C., Tibi, A., Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Alimentation et sciences sociales (ALISS), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Délégation à l'Expertise scientifique collective, à la Prospective et aux Etudes (UAR), Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, INRA, Commanditaire : Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (France), and Type de commanditaire ou d'auteur de la saisine : Ministères, parlements et les structures qui leur sont directement rattachées
Subjects: EXPERTISE, OVERWEIGHT, ALIMENTATION HUMAINE, RECOMMANDATION, FOOD CONSUMPTION, RECOMMENDATION, CULINARY PRACTICES, [SDV.SA.AEP]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agriculture, economy and politics, HUMAN FEEDING, SURPOIDS, DIET, REGIME ALIMENTAIRE, [SHS]Humanities and Social Sciences, CONSOMMATION ALIMENTAIRE, HUMAN NUTRITION, PREFERENCE ALIMENTAIRE, PRATIQUE ALIMENTAIRE, NUTRITION HUMAINE, COMPORTEMENT ALIMENTAIRE, FEEDING HABITS, PUBLIC HEALTH, SANTE PUBLIQUE, FEEDING PREFERENCES
Abstract: Rapport de l'expertise scientifique collective; International audience; Dans le cadre de l'élaboration du Programme national de l'alimentation (PNA), l’INRA a réalisé, à la demande du ministère de l'alimentation, de l'agriculture et de la pêche, une expertise sur les pratiques et comportements alimentaires en France. Ce rapport présente un état des lieux de l’ensemble des connaissances scientifiques disponibles sur les comportements alimentaires en vue d'éclairer les pouvoirs publics dans les actions à mener auprès des consommateurs, en relation avec tous les acteurs de la chaîne alimentaire.
Published: 2010

22. Approche économique de la biodiversité et des services liés aux écosystèmes : contribution à la décision publique

Author: Bernard Chevassus-Au-Louis, Jean-Michel Salles, Jean-Luc Pujol, Sabine Bielsa, Gilles Martin, Dominique Richard, Génétique Animale et Biologie Intégrative (GABI), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Laboratoire Montpelliérain d'Économie Théorique et Appliquée (LAMETA), Université Montpellier 1 (UM1)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), UAR 1049 Mission d'anticipation Recherche / Société & Développement durable, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Direction Collégiale (DCOLL)-Mission d'anticipation Recherche / Société & Développement durable (MaR/S), Ministère de l'Agriculture et de la Pêche, Ministère de l'Ecologie, du Développement et de l'Aménagement Durables et de l'Energie (MEDADE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA), Centre Thématique Européen sur la Diversité Biologique (CTE/DB), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN), Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Absent, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Montpellier 1 (UM1)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Commanditaire : Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (France), and Type de commanditaire ou d'auteur de la saisine : Ministères, parlements et les structures qui leur sont directement rattachées
Subjects: DROIT, [SDV]Life Sciences [q-bio]
Abstract: Ce rapport a deux objectifs principaux : – réaliser une présentation et une analyse critique des méthodes utilisables pour estimer des valeurs économiques de la biodiversité et des services écosystémiques ; – appliquer ces méthodes aux écosystèmes présents sur le territoire national, afin de fournir des « valeurs de référence » pouvant être utilisées en particulier dans l’évaluation socioéconomique des investissements publics.
Published: 2009

23. Nouvelle approche de corrélation d'alertes basée sur les connaissances et préférences d'un opérateur de sécurité

Author: Benferhat, Salem, Sedki, Karima, Centre de Recherche en Informatique de Lens (CRIL), Université d'Artois (UA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: National audience
Published: 2009

24. Self-adaptive web intrusion detection system

Author: Guyet, Thomas, Quiniou, René, Wang, Wei, Cordier, Marie-Odile, Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Centre for Quantifiable Quality of Service in Communication Systems (Q2S), Norwegian University of Science and Technology [Trondheim] (NTNU), Norwegian University of Science and Technology (NTNU)-Norwegian University of Science and Technology (NTNU), INRIA, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche
Subjects: Intrusion detection, Adaptive system, web application intrusion, [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], self-adaptive diagnosis, [INFO.INFO-MA]Computer Science [cs]/Multiagent Systems [cs.MA], intrusion detection, ACM: I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.0: General, meta-diagnosis, ACM: I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.11: Distributed Artificial Intelligence/I.2.11.3: Multiagent systems, self-adaptive system, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: The evolution of the web server contents and the emergence of new kinds of intrusions make necessary the adaptation of the intrusion detection systems (IDS). Nowadays, the adaptation of the IDS requires manual -- tedious and unreactive -- actions from system administrators. In this paper, we present a self-adaptive intrusion detection system which relies on a set of local model-based diagnosers. The redundancy of diagnoses is exploited, online, by a meta-diagnoser to check the consistency of computed partial diagnoses, and to trigger the adaptation of defective diagnoser models (or signatures) in case of inconsistency. This system is applied to the intrusion detection from a stream of HTTP requests. Our results show that our system 1) detects intrusion occurrences sensitively and precisely, 2) accurately self-adapts diagnoser model, thus improving its detection accuracy.
Published: 2009

25. Estimation des effets propres des mesures agroenvironnementales du plan de développement rural national 2000-2006 sur les pratiques des agriculteurs

Author: Chabe-Ferret, Sylvain, Subervie, Julie, Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux (UMR METAFORT), Ecole Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles de Clermont-Ferrand (ENITAC)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-Centre national du machinisme agricole, du génie rural, des eaux et forêts (CEMAGREF), National hors Recherche, irstea, Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche Ministère de l'Écologie, de l'Énergie, du Développement Durable et de la Mer, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Absent, Commanditaire : Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (France), Type de commanditaire ou d'auteur de la saisine : Ministères, parlements et les structures qui leur sont directement rattachées, Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux (METAFORT), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroParisTech, Mutations des activités des espaces et des formes d'organisation dans les territoires ruraux ( METAFORT ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech-VetAgro Sup ( VAS ) -Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, and Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA )
Subjects: [ SDV ] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, SOUTIEN AUX AGRICULTEURS
Abstract: [Departement_IRSTEA]Territoires [TR1_IRSTEA]DTAM; Les Mesures Agro-Environnmentales (MAE) sont une composante de plus en plus importante de l'action publique dans le domaine agricole. Ce rapport aborde le problème de la mesure de l'effet des MAE sur les pratiques agricoles susceptibles d'affecter l'état de l'environnement. L'effet propre d'une MAE est défini comme la différence entre les pratiques des agriculteurs qui bénéficient de la MAE et les pratiques que ces mêmes agriculteurs auraient adoptées si la MAE n'avait pas été mise en place. Ces dernières sont appelées pratiques contrefactuelles. Le problème central de l'évaluation est que les pratiques contrefactuelles ne peuvent jamais être observées. L'objectif de l'évaluation est de les recréer à partir des données observées pour pouvoir mesurer l'effet propre. Les comparaisons intuitives couramment utilisées dans la littérature visant à estimer l'effet propre des MAE sont le plus souvent biaisées. Par exemple, la comparaison des pratiques des bénéficiaires aux pratiques des non bénéficiaires est biaisée car les bénéficiaires sont probablement ceux qui auraient eu les pratiques les plus respectueuses de l'environnement en l'absence de la MAE. La comparaison des pratiques des bénéficiaires avant et après l'obtention de la MAE est elle aussi susceptible d'être biaisée, de nombreux déterminants des pratiques agricoles, autres que les MAE, pouvant évoluer au cours de la période de mise en oeuvre des MAE. L'objectif de ce rapport est donc d'explorer la possibilité de recourir à des méthodes d'estimation reposant sur des hypothèses moins fortes et plus satisfaisantes que les méthodes intuitives traditionnellement utilisées.
Published: 2009

26. Surprising low diversity of the plant pathogen Phytophthora in Amazonian forests

Author: Eliane Louisanna, Heidy Schimann, Christopher Baraloto, Jean Legeay, Benoit Marçais, Benjamin Boudier, Marc Buée, Claude Husson, Interactions Arbres-Microorganismes (IAM), Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Departement de la Sante des Forets, Ministere de l’Agriculture, de l’Alimentation et de la Peche, DGAL-SDQPV, Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (MAAP), Ecologie des forêts de Guyane (UMR ECOFOG), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Université de Guyane (UG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université des Antilles (UA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Florida International University [Miami] (FIU), ANR-13-BSV7-0009,NEBEDIV,Le rôle des ennemis naturels dans la diversité béta des arbres tropicaux(2013), ANR-11-LABX-0002,ARBRE,Recherches Avancées sur l'Arbre et les Ecosytèmes Forestiers(2011), and ANR-10-LABX-0025,CEBA,CEnter of the study of Biodiversity in Amazonia(2010)
Subjects: Phytophthora, Species complex, Rainforest, Neotropical forests, Biodiversity, Generalist and specialist species, Microbiology, Soil, 03 medical and health sciences, Forest ecology, Dominance (ecology), Soil Microbiology, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, Plant Diseases, 030304 developmental biology, 0303 health sciences, biology, 030306 microbiology, Ecology, Janzen-Connell, Plants, 15. Life on land, biology.organism_classification, Floods, French Guiana, Plant Leaves, Habitat, host specialization, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology
Abstract: International audience; The genus Phytophthora represents a group of plant pathogens with broad global distribution. The majority of them causes collar and root-rot of diverse plant species. Little is known about Phytophthora communities in forest ecosystems, especially in Neotropical forests where natural enemies could maintain the huge plant diversity via negative density dependence. We characterized the diversity of soil-borne Phytophthora communities in the North French Guiana rainforest and investigated how they are structured by host identity and environmental factors. In this little-explored habitat, 250 soil cores were sampled from ten plots hosting ten different plant families across three forest environments (Terra Firme, Seasonally Flooded and White Sand). Phytophthora diversity was studied using baiting approach and metabarcoding (High Throughput Sequencing) on environmental DNA extracted from both soil samples and baiting-leaves. These three approaches revealed very similar communities, characterized by an unexpected low diversity of Phytophthora species, with the dominance of two cryptic species close to Phytophthora heveae. As expected, Phytophthora community composition of French Guiana rainforest was significantly impacted by the host plant family and environment. However, these plant pathogen communities are very small and are dominated by generalist species, questioning their potential roles as drivers of plant diversity in these Amazonian forests.
Published: 2020
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27. Veterinary pharmaceutical and fecal contamination in mixed-land use watersheds: from agricultural headwater watersheds to watermonitoring watersheds

Author: Jaffrezic, Anne, Charuaud, Lise, Liotaud, Marine, Goyat, Q., Mercier, Fabien, Le Bot, Barbara, Jardé, Emilie, Jardé, Emilie, Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Institut Agro Rennes Angers, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Géosciences Rennes (GR), Université de Rennes (UR)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes (OSUR), Université de Rennes (UR)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] (EHESP), Institut de recherche en santé, environnement et travail (Irset), Université d'Angers (UA)-Université de Rennes (UR)-École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] (EHESP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ), Laboratoire d'étude et de recherche en environnement et santé (LERES), and Département des sciences en santé environnementale (DEESSE)
Subjects: [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, [SDU.ENVI] Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment
Abstract: International audience; ✓Intensive livestock : curative and prophylactic use of pharmaceuticals ✓30 to 90% of (VP) excreted in feces and urine as parents molecules ✓Degradation of the chemical quality of water is controlled by the presence of organic contaminants such as veterinary pharmaceuticals residues (VPR)
Published: 2022

28. Qu’est-ce que le « revenu agricole », comment en analyser les déterminants et que dit-il de la position sociale des agriculteurs ? Éléments de réponse à partir de travaux de recherche récents

Author: Piet, Laurent, Hérault, Bruno, Structures et Marché Agricoles, Ressources et Territoires (SMART-LERECO), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, KALK, MURIELLE, and AGROCAMPUS OUEST-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)
Subjects: Position sociale, Revenu non-agricole, Exploitation agricole, Performance économique, Patrimoine professionnel, Revenu agricole, Ménage agricole, [SHS.ECO] Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, [SHS.ECO]Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, Partage de la valeur ajoutée, Productivité
Abstract: International audience; La mesure du revenu agricole, l’analyse de ses principaux déterminants et l’impact des politiques publiques sur son niveau et son évolution constituent des enjeux importants, aussi bien aux niveaux individuel que collectif, public que privé. Le présent article constitue l’introduction du numéro spécial qu’Économie Rurale consacre à cette thématique, qui réunit huit contributions de recherche autour de différentes problématiques liées au revenu des agriculteurs français, au partage de la valeur ajoutée au sein des filières, et à la position sociale des agriculteurs. Pour ce faire, il rappelle tout d’abord les principaux enjeux autour de la définition et de la mesure du « revenu agricole », des déterminants de la formation et de l’évolution de ce revenu, et de l’évaluation de l’impact des dispositifs de soutien et de stabilisation du revenu, puis présente succinctement les huit articles constituant le dossier.
Published: 2021

29. Year-to-year crown condition poorly contributes to ring width variations of beech trees in French ICP level I network

Author: Nathalie Bréda, Clara Tallieu, Denis Allard, Vincent Badeau, Louis-Michel Nageleisen, SILVA (SILVA), AgroParisTech-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Departement de la Sante des Forets, Ministere de l’Agriculture, de l’Alimentation et de la Peche, DGAL-SDQPV, and Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (MAAP)
Subjects: 0106 biological sciences, Dendrochronology, Fagus sylvatica, Climate, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, Leaf loss, Management, Monitoring, Policy and Law, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Annual growth %, Beech, Water balance, Nature and Landscape Conservation, Abiotic component, Random Forest, biology, Drought, Physiological condition, Crown (botany), fungi, food and beverages, Forestry, 15. Life on land, biology.organism_classification, Agronomy, Frost, Forest health monitoring, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Since the 1980-90's episodes of decline in Central European Forests, forest condition has been surveyed thanks to the trans-national network the International Co-operative Programme on Assessment and Monitoring of Air Pollution Effects on Forests (ICP Forests). It has been traditionally accepted that leaf loss is directly related to impairment of physiological condition of the tree. A few studies tried to correlate crown condition and growth trends while others concentrated on linking annual growth with crown observation at one date clustered into fertility classes. However, none focussed on the high frequency synchronism between leaf loss from annual network observations and annual radial growth issued from dendrochronology. Therefore, we jointly studied annual leaf loss observations and tree-ring width measurements on 715 common beech (Fagus sylvatica L.) trees distributed in the French part of the ICP monitoring network. Detrended inter-annual variations of leaf loss and tree-ring width index were used as response variables in the machine-learning algorithm Random Forest to investigate a common response to abiotic (current and lagged) and biotic hazards, to test the extent to which leaf loss helped to predict inter-annual variations in radial growth. Using Random Forest was effective to identify a common sensitivity to soil water deficit at different time lags. Previous-year climatic variables tended to control leaf loss while radial growth was more sensitive to current-year soil water deficit. Late frost damages were observed on crown condition in mountainous regions but no impact was detected on radial growth. Few significant biotic damages were observed on growth or leaf loss. Leaf loss series did not show a clear common signal among trees from a plot as did radial growth and captured fewer pointer years. Radial growth index did not fall below normal until a 20% leaf loss was reached. However, this threshold is driven by a few extreme leaf loss events. As shown by our joint analysis of leaf loss and radial growth pointer years, no relationship occurred in cases of slight or moderate defoliation. Crown condition is a poorer descriptor of tree vitality than radial growth.
Published: 2020
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30. Institutional and functional aspects of grassland growth monitoring by the French Ministry of Agriculture and Food

Author: Triquenot, A., Françoise, Ruget, Souverain, F., Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Météo France
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, STICS model, ISOP system, grasslands, grass growth
Abstract: International audience; The Grasslands Information Management and Monitoring System (Systeme d'Information et Suivi Objectif des Prairies [ISOP]) was created more than 20 years ago by the French Ministry of Agriculture and Food. It remains an essential tool for monitoring grassland growth. The system combines a STICS production model with data on climatic conditions, soil conditions, and grassland management practices to estimate the interannual variability in grass growth in forage regions. The result of a close collaboration between the French National Institute for Research in Agriculture, Food, and Environment (INRAE) and Meteo-France, the system is now a trusted resource for estimating forage production potential in France. After briefly describing the overall structure of the ISOP system and the input data, we discuss the main uses of the model's results: monthly monitoring of grassland growth, which can alert users in real time to deficits in specific areas, and assistance with agricultural disaster fact-finding (for governmental aid applications) at the end of the season. We identify the strengths and weaknesses of the model before mentioning planned updates intended to significantly improve the quality of estimates in specific situations, particularly in the case of drought.
Published: 2020

31. Landscape epidemiology of ash dieback

Author: Benoit Marçais, Renaud Ioos, Thomas Scordia, M. Grosdidier, Interactions Arbres-Microorganismes (IAM), Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité de Mycologie, Laboratoire de la Santé des Végétaux, Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (ANSES)-Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (ANSES), Departement de la Sante des Forets, Ministere de l’Agriculture, de l’Alimentation et de la Peche, DGAL-SDQPV, and Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (MAAP)
Subjects: 0106 biological sciences, Landscape epidemiology, Microclimate, Plant Science, Biology, Fraxinus, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, disease emergence, Invasion process, medicine, Hymenoscyphus fraxineus, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, Canker, Fragmentation (reproduction), Ecology, business.industry, Host (biology), Crown (botany), disease spread, 15. Life on land, biology.organism_classification, medicine.disease, invasion, [SDV.BV.PEP]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Phytopathology and phytopharmacy, medicine.drug_formulation_ingredient, Agriculture, Litter, disease severity, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, business, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; 1. Ash dieback is induced by Hymenoscyphus fraxineus, an invasive pathogenic fungus. It is causing severe damage to European ash populations. However, the local environment, such as climate or site conditions, is known to affects ash dieback.2. We studied the landscape epidemiology of the disease on a 22 km² area in northeastern France at two stages of the invasion process using Bayesian spatio-temporal models fitted with integrated nested Laplace approximation (INLA). Several features characterizing disease severity, crown dieback, frequency of collar canker, and density of infected leaf debris in the litter were determined on a regular grid over a 3.5 x 6.5 km area. We first analysed the effect of landscape features on the disease establishment stage in 2012, two years after the first report of the disease in the area, and then on further disease development, in 2016-2018. 3.Landscape features had little impact on the disease at the establishment stage, but strongly determined its further development. Local fragmentation of tree cover was the most important factor, with trees that are isolated or in hedges far less affected than trees in a forest environment. We showed that they were subjected to different microclimates, with higher crown temperatures unfavourable to pathogen development. Low host density strongly reduced disease development. The presence of large ash populations in the vicinity affected local disease severity up to several hundred meters. 4. Synthesis. We showed that the landscape characteristics strongly affect the development and spread of ash dieback. The disease is far less severe in forest conditions when ash density is low or in open canopies such as hedges and isolated trees. Ash trees are often in these types of landscapes, which should strongly limit the overall impact of Ash dieback.
Published: 2019
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32. Les effets du processus d’intensification de l’élevage dans les territoires

Author: Muriel Tichit, Christophe Perrot, Yves Tregaro, Thierry Bonaudo, Joao Pedro Domingues, Benoit Gabrielle, Sciences pour l'Action et le Développement : Activités, Produits, Territoires (SADAPT), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Université Paris-Saclay, Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut de l'élevage (IDELE), and Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche
Subjects: 2. Zero hunger, land-use change, [SDV]Life Sciences [q-bio], 15. Life on land, agricultural intensity, élevage
Abstract: he intensification of the livestock sector has shaped France's landscape, having a lasting influence in livestock areas overtime. Past intensification ultimately determines the actual level of socio-environmental and cultural services provided by livestock. We propose an analysis of the intensification of French livestock between 1938 and 2010 and its consequences on the current provision of services. We compiled two databases at the department level. With the first database we characterised the intensification trajectories over the 1938-2010 period, with socio-economic as well as land use and productivity indicators. With the second database, we measured the current level of provision of three types of services-environmental, cultural and rural vitality. We identified four intensification trajectories, among which two have livestock as a major player. The first trajectory reflected the highest level of intensification of monogastrics and herbivores, translated into high productivity levels, increased stocking rates and the intensive use of fodder area. It is associated to a bundle marked by the provision of rural vitality and cultural services. The second trajectory reflected the grazing specialisation characterised by moderate levels of productivity. It is associated to a bundle marked by a synergy between environmental and cultural services. Both bundles also revealed a trade-off among some indicators of rural vitality and environmental services, highlighting the inappropriate intensification of areas that ultimately compromise the possibility of reaching diversified and balanced bundles of services. Our analysis suggests that the actual level of service provision across livestock areas reflects the intensification levels reached long before 2010., L’intensification de l’élevage a transformé les territoires au cours du temps. Elle a induit des effets susceptibles de persister pendant des décennies. Ils influencent le niveau actuel de fourniture de services rendus par l’élevage. Nous proposons une analyse de l’intensification de l’élevage sur le territoire français entre 1938 et 2010 et de ses conséquences sur la fourniture actuelle de services socio-économiques et environnementaux. Deux bases de données, construites à la résolution des départements métropolitains, ont été mobilisées. La première nous sert à caractériser les trajectoires d’intensification de l’élevage sur la période 1938-2010 à partir d’indicateurs socioéconomiques, d’occupation du sol, et de productivité animale. La seconde mesure le niveau actuel de fourniture de services environnementaux, culturels, et de vitalité rurale rendus par l’élevage à la société. L’analyse du processus d’intensification débouche sur l’identification de quatre trajectoires, parmi lesquelles deux correspondent à des territoires où l’élevage joue encore un rôle majeur. La première trajectoire se distingue par une intensification prononcée des productions de monogastriques et d’herbivores qui a donné lieu à des changements majeurs en termes de productivité, de densité animale, ainsi que d’intensification de la surface fourragère. Cette trajectoire est associée à un bouquet de services combinant services de vitalité rurale et culturels. La seconde trajectoire se distingue par une spécialisation de la production d’herbivores couplée à des niveaux modérés de productivité. Cette trajectoire est associée à un bouquet de services révélant une synergie entre services environnementaux et services culturels. L’analyse des deux bouquets montre un antagonisme entre certains indicateurs de vitalité rurale et de services environnementaux, soulignant ainsi une intensification excessive de certains territoires compromettant leur capacité à fournir des bouquets diversifiés de services. Notre analyse suggère enfin que les services observés actuellement dans les territoires sont le reflet du niveau d’intensification atteint bien avant 2010.
Published: 2019
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33. First Report of Phytophthora ramorum Causing Japanese Larch Dieback in France

Author: A. Bouvet, N. Schenck, Claude Husson, Renaud Ioos, L. Roche, F. X. Saintonge, C. Saurat, C. Contal, Céline Fourrier-Jeandel, Cécile Guinet, Laboratoire de la Santé des Végétaux, Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (ANSES), Office National des Forêts (ONF), Interactions Arbres-Microorganismes (IAM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), and Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, Genetics, biology, [SDV]Life Sciences [q-bio], Plant Science, 15. Life on land, 030108 mycology & parasitology, biology.organism_classification, 01 natural sciences, DNA sequencing, law.invention, 03 medical and health sciences, law, Phytophthora ramorum, Genetic marker, [SDE]Environmental Sciences, Fungal morphology, Larch, Restriction fragment length polymorphism, Agronomy and Crop Science, Polymerase chain reaction, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Phytophthora ramorum Werres, De Cock & Man in’t Veld, an oomycete known in the United States as the causal agent of sudden oak death, has spread across Europe since the early 2000s. It is responsible for damage and death to a wide range of plant species, including mature trees. In 2009 it was identified on Japanese larch (Larix kaempferi) in southwest England (Webber et al. 2010), and since then it has caused severe damage and losses to Larix spp. in the United Kingdom and the Republic of Ireland. There are two lineages of the oomycete, EU1 and EU2, found in Europe (King et al. 2015), EU2 being the more aggressive. The symptoms on larch include necrosis and loss of needles, wilting of shoots, dieback of branches, and death, often with abundant resin bleeding on trunks and branches. As sporulating hosts, Larix spp. may disperse P. ramorum over long distances. In May 2017, wilting, yellowing/reddening needles, and branch mortality were observed on mature Larix kaempferi (about 50 years old) in the forest of Saint-Cadou, Finistère, in the far northwestern part of France (3°59′49.2″ W; 48°22′22.4″ N). Approximately, 27% of the trees were affected in May, and 42% later in September 2017. The presence of P. ramorum was suspected and was first confirmed by testing samples collected from trunks and branches with necrosis and resin bleeds, using the specific conventional polymerase chain reaction (PCR) method developed by Ioos et al. (2006). The oomycete was also isolated in pure culture, using a Phytophthora selective medium (PARB[H]). The features observed, such as a coralloid mycelium, the presence of numerous thin-walled chlamydospores (up to 75 µm large), and deciduous, semipapillate sporangia arranged in clusters, matched those reported for P. ramorum. In June 2017, the presence of P. ramorum was confirmed in another larch stand in Hanvec, Finistère (4°12′45.0″ W; 48°20′10.8″ N), using the same identification techniques. In this stand, the prevalence was not precisely estimated but was deemed much lower than in Saint-Cadou. Based on the analysis of Cox1 partial sequence and the PCR restriction fragment length polymorphism pattern described by Van Poucke et al. (2012) on Cox1, the P. ramorum isolates collected in these two forests could be assigned to the EU1 lineage. This is the first report of P. ramorum affecting Japanese larch in France and in mainland Europe. Until now it had only been detected on shrubs in nurseries, green spaces, and in rare circumstances in the natural environment on understory vegetation (rhododendron) in Normandy and Brittany, but not in the vicinity of the infected larch stands. The presence of this pathogen in the natural environment represents a major threat for larch trees, but also for the other potential forest host trees in this region, such as sweet chestnut, and might have a severe impact on both forest and ornamental tree species. Research is in progress to learn more about this outbreak, the possible origin of the inoculum, the extension of the disease, and its progression.
Published: 2018
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34. Value-based argumentation framework built from prioritized qualitative choice logic

Author: Karima Sedki, Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche [Paris, France], Diagnosing, Recommending Actions and Modelling (DREAM), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: business.industry, Applied Mathematics, Argumentation framework, Rotation formalisms in three dimensions, Probabilistic argumentation, Theoretical Computer Science, Argumentation theory, Formalism (philosophy of mathematics), Preferences, argumentation, Artificial Intelligence, [INFO]Computer Science [cs], Preference elicitation, Artificial intelligence, business, Mathematical economics, Software, Mathematics
Abstract: International audience; The notion of preference is crucial in many fields. This justifies the development of many formalisms for preferences representation such as CP-nets, qualitative choice logic and its extensions. Preferences help to choose the best option in decision making, to compare between arguments in argumentation theory, etc. In this paper, we establish a link between a preference formalism, called Prioritized Qualitative Choice Logic (PQCL) and argumentation theory. We show that for any set of preferences expressed using PQCL (called PQCL theory), a Value-based Argumentation Framework (VAF) can be built. However, we point out some problems related to the evaluation of arguments which does not guarantee the correspondence between elements of PQCL theory and those of its associated VAF. We show that the major problem is due to the evaluation of arguments defined in existing argumentation frameworks, where an absolute status is assigned to each argument: objectively (or skeptically) accepted if it belongs to every extension, subjectively(or credulously) accepted if it is in some extensions and not in others and rejected if it does not belong to any extension. To deal with this problem, we propose to revise the evaluation of arguments in the corresponding VAF. As a result, there is a direct relationship between preferred extensions of the corresponding VAF and preferred models of a set of preferences expressed using PQCL. In addition, rank ordering the set of arguments is possible. The relationship between the two formalisms is interesting since on the one hand, it points out that one should be careful in using argumentation theory for decisionmaking purposes or in formalizing a given problem as an argumentation framework and on the other hand, it makes it possible to use an argumentation framework for preference elicitation.
Published: 2015
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35. Mining rare sequential patterns with ASP

Author: Samet, Ahmed, Guyet, Thomas, Negrevergne, Benjamin, Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'Informatique - Agrocampus Ouest, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Large Scale Collaborative Data Mining (LACODAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision (LAMSADE), Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Université de Rennes (UR), PEPS project funded by the French national agency for medicines and health products safety (ANSM)SePaDec project funded by Region Bretagne, Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: rare patterns, declarative pattern mining, [INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], patient care pathways, sequential patterns, [INFO.INFO-LO]Computer Science [cs]/Logic in Computer Science [cs.LO], [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; This article presents an approach of meaningful rare sequential pattern mining based on the declarative programming paradigm of Answer Set Programming (ASP). The setting of rare sequential pattern mining is introduced. Our ASP approach provides an easy manner to encode expert constraints on expected patterns to cope with the huge amount of meaningless rare patterns. Encodings are presented and quantitatively compared to a procedural baseline. An application on care pathways analysis illustrates the interest of expert constraints encoding.
Published: 2017

36. Human health risks related to the consumption of foodstuffs of plant and animal origin produced on a site polluted by chemical munitions of the First World War

Author: Eric Marchioni, Thierry Guérin, Jean-Ulrich Mullot, Valérie Camel, Paule Vasseur, Aurélie Mahé, Cyril Feidt, Sébastien Gorecki, Gilles Rivière, Daniel Hube, Xavier Archer, Laurent Noël, Bruno Le Bizec, Fabrice Nesslany, Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (ANSES), Institut Pasteur de Lille, Réseau International des Instituts Pasteur (RIIP), Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM) (BRGM), BCRM - Bureau Courrier Regional Marine, Laboratoire Interdisciplinaire des Environnements Continentaux (LIEC), Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Pluridisciplinaire Hubert Curien (IPHC), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ingénierie, Procédés, Aliments (GENIAL), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Université Paris-Saclay, Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Laboratoire d'étude des Résidus et Contaminants dans les Aliments (LABERCA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire, Agroalimentaire et de l'alimentation Nantes-Atlantique (ONIRIS), Unité de Recherches Animal et Fonctionnalités des Produits Animaux (URAFPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), Laboratoire Central de la Préfecture de Police (LCPP), Préfecture de police de Paris, Direction de l'Evaluation des Risques (DER), Institut Ecologie et Environnement (INEE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Terre et Environnement de Lorraine (OTELo), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de sécurité des aliments de Maisons-Alfort (LSAl), Université de Lorraine (UL)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Terre et Environnement de Lorraine (OTELo), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Ecologie et Environnement (INEE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Crops, Agricultural, Engineering, Chemical Warfare Agents, Environmental Engineering, Meat, MESH: Explosive Agents, Food contamination, 010501 environmental sciences, Consumption (sociology), Chemical munitions, Bombs, 01 natural sciences, Animal origin, Risk Assessment, First world war, Arsenic, Health risk assessment, Belgium, Explosive Agents, Metals, Heavy, MESH: Arsenic, Environmental Chemistry, Trinitrotoluene, Animals, Humans, Soil Pollutants, World War I, Waste Management and Disposal, 0105 earth and related environmental sciences, MESH: Meat, MESH: Soil Pollutants, Waste management, business.industry, 010401 analytical chemistry, Contamination, MESH: Crops, Agricultural, MESH: World War I, Pollution, 0104 chemical sciences, Polluted site, Environmental chemistry, [SDE]Environmental Sciences, Explosives, France, business, Food contaminant
Abstract: International audience; Shells fired during World War I exhibited different explosive compounds and some of these weapons also contained a wide variety of chemical warfare agents. At the end of the war, for safety purposes, the large quantity of weapons remaining on the former front needed to be dismantled and destroyed. A large amount of the remaining shells was destroyed in specific sites which led to the contamination of the surroundings in Belgium and France.In the 1920s, 1.5 million chemical shells and 30,000 explosive shells were destroyed in a place close to the city of Verdun, in the East of France. In this paper, the risk for human health related to the consumption of foodstuffs produced on this site was assessed. To this end, food products of plant and animal origin were sampled in 2015-2016 and contaminant analyses were conducted. Human exposure was assessed using a specifically built methodology. The contaminants considered in this study were trace elements (TEs - primarily Zn, As, Pb and Cd), nitroaromatic explosives (trinitrotoluene, 2,4-dinitrotoluene, 2,6-dinitrotoluene, 2-amino-4,6-dinitroluene and 4-amino-2,6-dinitrotoluene), phenylarsenic compounds including diphenylarsinic acid and triphenylarsine, perchlorate, tetrabromoethane and vinyl bromide. Depending on the compound, different approaches were used to assess the risk for both adults and children.Exposure to these contaminants through the consumption of foodstuffs produced locally on the considered site was unlikely to be a health concern. However, as for inorganic arsenic, given the presence of highly contaminated zones, it was suggested that cereals should not be grown on certain plots.
Published: 2017
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37. How do sex and sexual maturation influence the response of Monochamus galloprovincialis to host odours?

Author: Benjamin Joubard, Hervé Jactel, Brice Giffard, Dominique Piou, Guillaume David, Biodiversité, Gènes et Communautés, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biodiversité, Gènes & Communautés (BioGeCo), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Sciences Agro, Université de Bordeaux (UB), Departement de la Sante des Forets, Ministere de l’Agriculture, de l’Alimentation et de la Peche, DGAL-SDQPV, Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (MAAP), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bordeaux (UB)
Subjects: 0106 biological sciences, food intake, Nematoda, [SDV]Life Sciences [q-bio], comportement, Pinus pinaster, 01 natural sciences, repère eulerien, Sexual maturity, pine wood nematode, media_common, alimentation, Ecology, beetle, food and beverages, cues, chafers, sexual maturation, Attraction, maturation sexuelle, Reproduction, monochamus galloprovincialis, Plante hôte, coleoptera, media_common.quotation_subject, Monochamus, Foraging, Olfaction, olfactometer, Biology, 010603 evolutionary biology, foraging, Maturité sexuelle, K70 - Dégâts causés aux forêts et leur protection, Host (biology), behavior, fungi, biology.organism_classification, H10 - Ravageurs des plantes, olfactomètre, behaviour, 010602 entomology, Olfactometer, Insect Science, nématode du pin, Agronomy and Crop Science
Abstract: Finding the right host plant for feeding and reproduction is crucial for herbivorous insects. Usually they need both visual and olfactory cues to locate and colonize their host plants, but the respective role of the two types of stimuli is difficult to disentangle. Model plants mimicking the shape and colour of natural hosts, combined with odours dispensers, are relevant tools for this purpose. We used dummy pines and cut branches of natural pines to investigate host attraction in Monochamus galloprovincialis, the insect vector of the pine wood nematode in Europe. We compared the behavioural response of males and females, sexually mature or immature, in a large climatic chamber and in an olfactometer. Immature females were significantly attracted by the sole odours released by pines. Immature males and mature males and females needed a combination of visual and olfactory cues to find the host tree. These findings suggest that beetles use both visual and chemical cues to locate pine trees but that relevant stimuli likely differ between beetles of different sex and sexual maturation status. Our results question the implementation of precautionary clear‐cuts around infested trees for limiting the spread of PWN.
Published: 2017
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38. Étude sur les mesures contre les déséquilibres de marché: Quelles perspectives pour l'après quotas dans le secteur laitier européen ?

Author: Trouvé, Aurélie, Dervillé, Marie, Gouin, Daniel-Mercier, Pouch, Thierry, Briot, Xavier, Fink-Kessler, Andrea, Kroll, Jean-Christophe, Lambaré, Pierre, Rat-Aspert, Olivier, Jongeneel, Roel, Pôle de recherche pour l'organisation et la diffusion de l'information géographique (PRODIG), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-AgroParisTech-Université Paris-Sorbonne (UP4)-École pratique des hautes études (EPHE)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1), École Nationale Supérieure de Formation de l'Enseignement Agricole de Toulouse-Auzeville (ENSFEA), Université Laval, AgroParisTech, APCA, université de Reims, Universität Kassel [Kassel], AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Centre d'Economie et de Sociologie Rurales Appliquées à l'Agriculture et aux Espaces Ruraux (CESAER), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Agricultural Economics and Rural Policy Group, Wageningen University, Social Sciences Department, Ministère de l’Alimentation de l’Agriculture et de la Pêche et FranceAgriMer, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris-Sorbonne (UP4)-AgroParisTech-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Laval [Québec] (ULaval), and AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: Politique Agricole Commune, Europe, Secteur laitier, Marché agricole, France, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, [SHS.ECO]Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, Régulation laitière, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract: Programme 215, sous action 22
Published: 2016

39. Une typologie agricole au service de la définition de politiques locales territoriales

Author: Djouak, Amar, Comont, Eric, Stankowiak, Marie, Descamps, Matthieu, Delbende, François, Christiaen, Julie, Groupe de Recherche et d'Etudes Concertées sur l'Agriculture et les Territoires (GRECAT), Ministère de l'alimentation de l'agriculture et de la pêche, Collège international des sciences du territoire (CIST), and Sciencesconf.org, CCSD
Subjects: Decision support tool, Data analysis, diagnostic, Agriculture, Territorial typology, [MATH] Mathematics [math], [SHS.ECO]Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, Diagnosis, [SHS.GESTION]Humanities and Social Sciences/Business administration, [MATH]Mathematics [math], [SHS.ECO] Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, [SHS.GESTION] Humanities and Social Sciences/Business administration, traitement de données, outil d'aide à la décision, typologie territoriale
Abstract: This work aims at exploiting a set of data collected from a prospective agricultural diagnosis conducted on the Community of Communes of Desvres-Samer (CCDS) in Pas-de-Calais (France). Agriculture is a pillar of this land: this is why elected representatives wanted a precise analysis so as to find adapted answers for their local objectives. Based on data collected during a survey conducted at the request of the CCDS, this classification intends to establish a territorial agriculture typology. Statistical and analytical process-based, this typology has enabled to characterise more finely the landscape entities constituting the studied area, with coherent farm units and similar issues. This work therefore provides a useful tool to deepen the understanding of the field reality and to guide future community’s choices and territorialised action plan., Ce travail vise à exploiter un ensemble de données issues d’un diagnostic agricole prospectif territorial mené sur la communauté de communes de Desvres-Samer (CCDS) dans le Pas-de-Calais (France). L’agriculture est un pilier stratégique de ce territoire, c’est pourquoi les élus ont souhaité une analyse fine pour trouver les réponses les plus adaptées aux enjeux locaux. Basée sur des données recueillies lors d’une enquête réalisée à la demande de la CCDS, cette classification a pour but d’établir une typologie de l’agriculture du territoire. S’appuyant sur un traitement statistique et analytique, elle permet de caractériser finement les entités paysagères composant le territoire étudié, avec des unités agricoles cohérentes et des enjeux similaires. Ce travail apporte un outil utile permettant à la fois d’approfondir la compréhension de la réalité du terrain mais également de guider les futurs choix de la collectivité sur un programme d’actions territorialisées.
Published: 2016

40. Analyse du comportement parasismique des maisons à ossature en bois à partir d'une approche performentielle

Author: VERDRET, Yassine, Institut de Mécanique et d'Ingénierie de Bordeaux (I2M), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Arts et Métiers (ENSAM), Arts et Métiers Sciences et Technologies, HESAM Université (HESAM)-HESAM Université (HESAM)-Arts et Métiers Sciences et Technologies, HESAM Université (HESAM)-HESAM Université (HESAM)-Institut Polytechnique de Bordeaux-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut technologique FCBA, Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique-Ministère de l'alimentation de l'agriculture et de la pêche, Institut Technologique Forêt Cellulose Bois-construction Ameublement (FCBA), and Sciencesconf.org, CCSD
Subjects: ossature bois, [SPI.GCIV]Engineering Sciences [physics]/Civil Engineering, méthode performentielle, agrafes, [SPI.GCIV] Engineering Sciences [physics]/Civil Engineering, parasismique
Abstract: International audience; Depuis une dizaine d'années de gros efforts sont réalisés au sein de la filière de la construction bois afin de mieux connaître le comportement aux séismes de ces structures. C'est dans cette optique que nous présentons dans cette communication, la démarche de caractérisation adoptée dans le cas particulier des murs à ossature en bois avec diaphragme (OSB/3 de 12 mm d'épaisseur) agrafé. On décrit notamment les campagnes d'essais menées à différentes échelles (assemblage, 1:1) ce qui permet l'étude de la variabilité du comportement de ces structures, l'adaptation de la méthode N2 pour les structures à ossature en bois ainsi que la construction de courbes de vulnérabilité prenant en compte les sources d'incertitude et de variabilité.
Published: 2015

41. The fate of trace elements during combustion of woody biomass collected from a phytoremediation field trial

Author: Michel CHALOT, Blaudez, D., Aude Migeon, Pierre Richaud, Gautry, J. Y., Denis Baize, Anne Sonia Provent, Christophe Pascual, Laboratoire Chrono-environnement - UFC (UMR 6249) (LCE), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Interactions Arbres-Microorganismes (IAM), Université de Lorraine (UL)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biologie végétale et microbiologie environnementale - UMR7265 (BVME), Institut de Biosciences et Biotechnologies d'Aix-Marseille (ex-IBEB) (BIAM), Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), AFOCEL, Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche, Unité de Science du Sol, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire Chrono-environnement (UMR 6249) (LCE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), Association Forêt Cellulose (AFOCEL), Unité de Science du Sol (Orléans) (URSols), Laboratoire Chrono-environnement - CNRS - UBFC (UMR 6249) (LCE), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Aix Marseille Université (AMU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Chrono-environnement ( LCE ), Université Bourgogne Franche-Comté ( UBFC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Franche-Comté ( UFC ), Interactions Arbres-Microorganismes ( IAM ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université de Lorraine ( UL ), Biologie végétale et microbiologie environnementale - UMR7265 ( BVME ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Aix Marseille Université ( AMU ), and Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA )
Subjects: [SDV.EE]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [ SDV.EE ] Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment
Abstract: International audience
Published: 2012

42. Surveillance des syndromes nerveux des équidés en France

Author: Leblond, Agnès, De Goer De Herve, Jocelyn, Hendrikx , Pascal, Unité de Recherche d'Épidémiologie Animale (UR EpiA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (MAAP)
Subjects: VIRUS DE WEST NILE, SYNDROME NERVEUX, [SDV]Life Sciences [q-bio], SURVEILLANCE, SYNDROME, EPIZOOTIE, CHEVAL, PRATICIEN VETERINAIRE, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: National audience
Published: 2012

43. Les flux d’azote liés aux élevages : réduire les pertes, rétablir les équilibres. Résumé

Author: Cellier, Pierre, Peyraud, Jean-Louis, Donnars, Catherine, Rechauchère, Olivier, Ecologie fonctionnelle et écotoxicologie des agroécosystèmes (ECOSYS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] (PEGASE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Délégation à l'Expertise scientifique collective, à la Prospective et aux Etudes (UAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Programme 215 fonctionnel, INRA, Contrat : Etude 10.06, Financement : Ministère de l’alimentation, de l’agriculture et de la pêche, Commanditaire : Ministère de l'Ecologie, de l'Energie, du Développement Durable, des Transports et du Logement (France), Type de commanditaire ou d'auteur de la saisine : Ministères, parlements et les structures qui leur sont directement rattachées, and Date de signature : 2010-08-02
Subjects: Azote, Gaz à effet de serre GES, élevage, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2012
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44. Développement d’un nouveau programme de recherche : Protection biologique contre Tuta absoluta, ravageur invasif de la tomate

Author: Tabone, Elisabeth, Do Thi Khanh, Hong, Desneux, Nicolas, Ridray, Gilles, Trottin, Yannie, Chabrière, Catherine, Terrentroy, Anne, Lambion, Jérôme, Frandon, J., Rey, F., Unité Expérimentale Entomologie et Forêt Méditerranéenne (UEFM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Domaine Expérimental Alénya-Roussillon, Centre Technique Interprofessionnel des Fruits et Légumes (CTIFL), Association Provençale de Recherche et d'Expérimentation Légumière (APREL), Chambre d'Agriculture des Bouches du Rhône (CA 13), Groupe de Recherche en Agriculture Biologique (GRAB), Biotop, and Projet CASDAR TutaPI (2011-2014) Financement du Ministère de l’Alimentation, de l’Agriculture et de la Pêche
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences
Published: 2012

45. Diagnosis of durum wheat yield in agricultural fields under semi-arid conditions in Tunisia

Author: Thierry Doré, K Latiri-Souki, C Griner, Christine Aubry, Agronomie (Agronomie), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Agronomique Paris-Grignon (INA P-G), Unité de recherches sur les systèmes agraires et le développement, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre de Recherche du Génie Rural, Partenaires INRAE, Unité associée INRA/INA-PG d'Agronomie, and Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (MAAP)
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, [SDV.EE]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment, tunisie, afrique du nord, plante céréaliere, zone semi aride, pays méditerranéen, Agricultural sciences, FACTEUR DE RENDEMENT, blé dur, composanté du rendement, Agronomy and Crop Science, Sciences agricoles, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, triticum durum
Abstract: Dans un article précédent (Latiri-Souki et al, 1992), on a paramétré des relations entre composantes du rendement du blé dur en climat semi-aride, en l’absence de facteurs limitants. Ces relations ont servi à établir un diagnostic des facteurs et conditions limitants rencontrés dans un réseau de parcelles d’agriculteurs lors de 2 années climatiquement contrastées. Pour chaque scénario climatique, on obtient une forte variabilité des rendements entre parcelles, fonction du nombre de grains par unité de surface et essentiellement déterminée avant la floraison. La maîtrise de la levée, la nutrition azotée et l’infestation en adventices se sont avérées chaque année des facteurs majeurs de variation des rendements., In order to determine the main limiting factors of wheat production in a semi-arid area of Tunisia, growth, yield, and yield components of durum wheat were measured in agricultural fields over 2 years with contrasting rainfall. They were compared with controls established under experimental conditions and published in a previous paper. Dry matter production, yield, and yield component were highly variable among and within a climatic year. Yield was mainly related to grain number for both years; grain and ear number variability depend on growth before anthesis. Comparison with the controls allowed us to determine the main periods when limiting factors applied. Poor seedbed control, weed infestation, nitrogen supply, and water availability during the growing season, were all identified as main limiting factors. Some of these are related to constraints from the cropping systems.
Published: 1994
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46. Forest foliar phenology disturbances monitoring using satellite based data time series at medium spatial resolution and long-term in-situ observations

Author: Samalens, Jean-Charles, Bories, Nicolas, Wigneron, Jean-Pierre, Guyon, Dominique, Écologie fonctionnelle et physique de l'environnement (EPHYSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (MAAP)
Subjects: SPOT VEGETATION, MODIS, PHENOLOGY, [SDV]Life Sciences [q-bio], DISTURBANCES, TREE SPECIES, [SDE]Environmental Sciences
Abstract: International audience; Ongoing climate change directly affects tree physiology and forest productivity but is also likely to affect the global vulnerability of forest ecosystems through an amplification of diseases and parasitism. Tree phenology reflects their adaptive responses to climate change and can therefore be used to infer forest condition. Although phenological trends studies based on remotely-sensed data have been widely investigated at the global scale, still little is known on pheno-phases anomalies at regional scales. Sufficient long-term satellite data time series at medium spatial resolution (≤ 1km) are now available to fill this gap but the derived indicators still need to be validated and/or related to disturbance processes. Over the whole French forests and for the last decade, we compared several biophysical parameters from the latest reprocessed products (e.g. MODIS combined and SPOT VEGETATION CYCLOPES data). Chrono-sequences of vegetation indices were computed to investigate the best vegetation health indexes or relative indicators of perturbations: (i) non-parametric modelisation of the forest foliar dynamic was performed using the TIMESAT software to explore inter-annual anomalies (ii) long-term trends and seasonal changes were distinguished by means of the BFAST algorithm. Results were validated and interpreted thanks to 10 years of phenological and sanitary observations provided by the French Permanent Plot Networks for Forest Monitoring (Level I and RENECOFOR). Spatial patterns of tree species phenophases and their anomalies can be depicted. Both latitudinal and altitudinal temperature gradients can be retrieved as well as discrepancies between tree species. Moreover, spatially explicit analysis reveal consistency between satellite-based perturbation index and large scale abiotic (i.e. drought) and biotic (i.e. bark beetles, defoliators) damages inventories. Based on those results, we review the abilities of long-term data series for near real time forest health monitoring and the perspectives of applications in the frame of future satellite missions combining high temporal and spatial resolution.
Published: 2011

47. Longitudinal Ambulatory Measurements of Gait Abnormality in Dystrophin-Deficient Dogs

Author: Jean-Yves Hogrel, Ane Uriarte, Stéphane Blot, Jean-Laurent Thibaud, Eric Barrey, Inès Barthélémy, Pablo Aguilar, Matthias Le Chevoir, Thomas Voit, BMC, Ed., UPR de neurobiologie, École nationale vétérinaire - Alfort (ENVA), Génétique Animale et Biologie Intégrative (GABI), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité de biologie intégrative des adaptations à l'exercice (UBIAE), Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Thérapie des maladies du muscle strié, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), This work was supported by the Association Française contre les Myopathies (AFM), and by the Ministère de l'Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche., École nationale vétérinaire d'Alfort (ENVA), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)
Subjects: Male, gait abnormality, medicine.medical_specialty, Aging, lcsh:Diseases of the musculoskeletal system, Sports medicine, Lameness, Animal, STRIDE, Dystrophin, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Physical medicine and rehabilitation, Dogs, Rheumatology, Internal medicine, medicine, Animals, Orthopedics and Sports Medicine, Dog Diseases, Longitudinal Studies, Gait, duchenne muscular dystrophy, 030304 developmental biology, 0303 health sciences, Analysis of Variance, Principal Component Analysis, [SDV.MHEP.RSOA] Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Rhumatology and musculoskeletal system, muscle disease, business.industry, Age Factors, Actigraphy, Muscular Dystrophy, Animal, [SDV.MHEP.RSOA]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Rhumatology and musculoskeletal system, Gait abnormality, Ambulatory, Physical therapy, Disease Progression, Analysis of variance, lcsh:RC925-935, medicine.symptom, business, human activities, 030217 neurology & neurosurgery, Research Article
Abstract: Background This study aimed to measure the gait abnormalities in GRMD (Golden retriever muscular dystrophy) dogs during growth and disease progression using an ambulatory gait analyzer (3D-accelerometers) as a possible tool to assess the effects of a therapeutic intervention. Methods Six healthy and twelve GRMD dogs were evaluated twice monthly, from the age of two to nine months. The evolution of each gait variable previously shown to be modified in control and dystrophin-deficient adults was assessed using two-ways variance analysis (age, clinical status) with repeated measurements. A principal component analysis (PCA) was applied to perfect multivariate data interpretation. Results Speed, stride length, total power and force significantly already decreased (p < 0.01) at the age of 2 months. The other gait variables (stride frequency, relative power distributions along the three axes) became modified at later stages. Using the PCA analysis, a global gait index taking into account the main gait variables was calculated, and was also consistent to detect the early changes in the GRMD gait patterns, as well as the progressive degradation of gait quality. Conclusion The gait variables measured by the accelerometers were sensitive to early detect and follow the gait disorders and mirrored the heterogeneity of clinical presentations, giving sense to monitor gait in GRMD dogs during progression of the disease and pre-clinical therapeutic trials.
Published: 2011
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48. Le Programme National Nutrition Santé (PNNS) et l'offre alimentaire

Author: Martin, Ambroise, Chauliac, Michel, Combris, Pierre, Delamaire, Corinne, Razanamahefa, Landy, Soler, Louis Georges, Souliac, Laure, Storogenko, Marianne, Turck, Dominique, Volatier, Jean-Luc, Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon, Ministère du Travail, de l'Emploi et de la Santé, Alimentation et sciences sociales (ALISS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de Prévention et d'Education pour la Santé (INPES), Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (MAAP), Ministère des Solidarités et de la Cohésion sociale, Partenaires INRAE, Hôpital Jeanne de Flandre [Lille], and Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail (ANSES)
Subjects: CANTEEN, OFFRE ALIMENTAIRE, PNSS, ADVERTISING, BREASTFEEDING, OBSERVATOIRE DE LA QUALITE DE L'ALIMENTATION, FOOD OFFER, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, LOW INCOME
Abstract: National audience; This section presents some examples of actions conducted at the country level to improve food offer towards a better adequacy to the recommendations and objectives of the Nutrition Health Policy (PNNS). These examples start from the initial offer (breast feeding), going to the food offer by industry (Voluntary Charters for Nutritional improvements) and some aspects of its regulation (Sanitary messages accompanying advertisings), through the food offer in collective catering, including school. A short focus is made on actions towards low-income groups, which also illustrates the relationship existing between various national health programs, such as Food and Insertion Program (presented here) or the Well Ageing Program. Finally, Public Authorities have recently established the Observatory of Food Quality; the methods and first results of this original structure are presented, underlining its interest for PNNS evaluation; Ce chapitre présente quelques exemples des actions conduites au plan national pour améliorer l’offre alimentaire et favoriser une évolution vers une plus grande adéquation aux recommandations nutritionnelles et alimentaires du PNNS. Ces actions concernent l’offre alimentaire originelle (allaitement) jusqu’à l’offre alimentaire proposée par les opérateurs économiques (à travers les chartes d’engagements de progrès nutritionnels) et certains aspects de sa régulation (messages sanitaires accompagnant les publicités), en passant par l’offre alimentaire en restauration collective publique, qui inclut notamment l’offre alimentaire à l’école. Les efforts déployés au cours du PNNS2 vers les populations défavorisées sont également présentés, illustrant les liens qui peuvent se créer avec d’autres programmes de santé publique, comme le programme Alimentation et insertion (présenté ici) ou le programme Bien vieillir. Enfin, les Pouvoirs Publics ont récemment mis en place un outil unique et original pour permettre de suivre et quantifier ces évolutions, l’Observatoire de la qualité de l’alimentation, dont les méthodes et les premiers résultats sont résumés, soulignant leur intérêt pour l’évaluation du PNNS.
Published: 2011
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49. Le foncier agricole : une ressource sous tensions

Author: Jean Cavailhès, Céline Rouquette, Annie Mesrine, Centre d'Economie et de Sociologie Rurales Appliquées à l'Agriculture et aux Espaces Ruraux (CESAER), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Division Agriculture, Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques, and Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (MAAP)
Subjects: Statistics and Probability, Economics and Econometrics, utilisation du sol, Sociology and Political Science, prix du foncier, concurrence foncière, 0211 other engineering and technologies, 021107 urban & regional planning, 02 engineering and technology, ressource foncière, 010501 environmental sciences, [SHS.ECO]Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, 01 natural sciences, prix du foncier, france, europeagriculture, politique foncièreutilisation du solfertilité du solmarché foncier, ressource foncière, concurrence foncière, Economies et finances, Economies and finances, politique foncière, fertilité du sol, europe, france, marché foncier, agriculture, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: National audience; Témoin de leur importance depuis toujours, la terre et l'agriculture sont aux origines de la science économique. Le foncier agricole est d'abord un moyen de production. Selon Adam Smith (1776), il est source de rente pour son détenteur dès lors que la terre devient propriété privée. Dans sa célèbre théorie de la rente foncière (1817), David Ricardo s'appuie sur les différentiels de fertilité naturelle des sols pour expliquer l'avantage procuré par la mise en culture de terres moins fertiles face à la croissance démographique aux détenteurs des terres les plus fertiles. Cette thématique reste d'une grande actualité. La question de la suffisance alimentaire d'une population mondiale en croissance, et ses corollaires que sont la détention de terres et leur productivité, ont été remises au cœur des débats par les émeutes alimentaires de 2008 et la médiatisation de l'achat de terres agricoles par des investisseurs étrangers dans des pays en développement. Mais d'autres préoccupations ont également surgi depuis une vingtaine d'années, en France, comme dans les autres pays développés.
Published: 2011

50. Spatiotemporal dynamic of French forest phenology from MODIS and GLOBCARBON products

Author: Jean-Charles Samalens, Dominique Guyon, Nicolas Bories, Christophe Moisy, Jean-Pierre Wigneron, Écologie fonctionnelle et physique de l'environnement (EPHYSE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Ministère de l’Alimentation, de l'Agriculture et de la Pêche (MAAP)
Subjects: dynamique des populations, télédétection, forêt, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, phénologie, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2010

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