Analyse Par Apprentissage Statistique Des Facteurs Déterminants La Performance Et La Stabilité Des Cultures Intermédiaires Multispécifiques

**Analyse par apprentissage statistique des facteurs déterminants la performance et la stabilité des cultures intermédiaires multispécifiques**:

- Réf **ABG-131575**
- Sujet de Thèse
- 30/04/2025
- Financement public/privé
- UniLaSalle Beauvais
- Lieu de travail- Beauvais - Les Hauts de France - France
- Intitulé du sujet- Analyse par apprentissage statistique des facteurs déterminants la performance et la stabilité des cultures intermédiaires multispécifiques
- Champs scientifiques- Agronomie, agroalimentaire
- Numérique
- Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse)
- Mots clés- Agronomie, Ecologie végétale, Agroécologie, Apprentissage statistique, Modélisation, Couverts intermédiaires, Interactions plante-plante, Interactions plante x environnement x pratiques

**Description du sujet**:
Les cultures ou couverts intermédiaires peuvent apporter de nombreux services écosystémiques, contribuant à la réduction de l’érosion (Daryanto et al., 2018; Schipanski et al., 2014), l’amélioration de la fertilité des sols (Honvault et al., 2024; Tribouillois et al., 2016), le maintien voir l’augmentation des stocks de carbone organique (McClelland et al., 2021) ou l’augmentation de la biodiversité (Schipanski et al., 2014). Leur rôle dans l’adaptation au changement climatique et son atténuation a également été démontré (Acharya et al., 2022; Himanshu et al., 2022; Kaye and Quemada, 2017; Zhang et al., 2024). Cependant, leur implantation en conditions adverses en milieux tempérés ainsi que les défis croissants liés au changement climatique imposent une technicité de plus en plus élevée dans leur gestion (Lamichhane and Alletto, 2022; Yoder et al., 2021). Ces défis émergents peuvent mener à leur simplification voir abandon et à la perte des services écosystémiques associés (Yoder et al., 2021). Les productivités inégales des couverts face aux aléas climatiques influencent en effet largement leurs services écosystémiques (De Notaris et al., 2025; Finney et al., 2016).

Bien que les couverts multispécifiques semblent pouvoir minimiser cette variabilité et maximiser les services produits (Elhakeem et al., 2021; Finney et al., 2016), les leviers d’adaptation des cultures intermédiaires face aux nouvelles conditions induites par le changement climatique restent moindrement explorés que pour les cultures principales (Feng et al., 2024). La compréhension des interactions espèces-environnement-conduite au sein de couverts représente également un défi majeur (Lamichhane and Alletto, 2022). Les performances des cultures intermédiaires tendent en effet à être très variables selon les sites en raison de conditions pédoclimatiques contrastées ainsi que de pratiques culturales différentes (Basche et al., 2016; Constantin et al., 2012; Tribouillois et al., 2015). La période d’implantation des couverts ainsi que les contraintes imposées par les cultures principales en rotation contribuent de plus à augmenter l’hétérogénéité des conditions auxquelles ils sont confrontés (Feng et al., 2024; Gutknecht et al., 2022; Wayman et al., 2015). L’étude des performances des couverts requière par conséquent des approches aptes à intégrer cette hétérogénéité pour produire des estimations robustes (Marcillo et al., 2020), ainsi qu’obtenir une meilleure compréhension des processus impliqués. L’utilisation d’outils d’apprentissage statistique a démontré des résultats prometteurs dans l’analyse des interactions espèce-environnement-conduite déterminantes pour la productivité des couverts et leurs services (Marcillo et al., 2020; Vojnov et al., 2022). Le rôle des interactions interspécifiques au sein des couverts multispécifiques, modulées par les environnements et conduites, reste cependant à explorer ainsi que leur contribution à la stabilité des performances.

Ces points à approfondir, portant également sur les phases cruciales d’émergence et d’implantation (Feng et al., 2024; Lamichhane and Alletto, 2022), contribuent également à l’intégration encore réduite des couverts multispécifiques au sein des modèles de culture mécanistiques (Alonso-Ayuso et al., 2018; Feng et al., 2024; Vezy et al., 2023). Les modèles mécanistiques, intégrant une compréhension fine des processus écophysiologiques impliqués dans le développement et la croissance des espèces, ont démontré avec succès leur potentiel dans l’identification de leviers d’adaptations au changement climatique pour plusieurs cultures (Chisanga et al., 2022; Paleari et al., 2015; Stella et al., 2023). Cependant, l’intégration des cultures intermédiaires dans les principaux modèles tel que STICS, APSIM ou la plateforme de modélisation DSSAT reste limitée à quelques espèces (Beaudoin et al., 2023; Holzworth et al., 2018) et leur évaluation en mélange à des associations peu diversifiées voir bispécifiques uniquement (Tribouillois et al., 2015; Vezy et al., 2023). Il est néanmoins fréquent d’observer 3 à 5 espèces au sein des couverts multispécifiques (Finney et al., 2016; Florence and McGuire,