a traiter des syst`emes de grande taille que MCMAS-SLK qui atteint l’explosion combinatoire rapidement [LKZ16].
PaturMata
Dans le domaine de l’agro-´ecologie, cette approche a ´et´e appliqu´ee `a la recherche de strat´egies optimales de la gestion du pˆaturage. La gestion de pˆaturage n´ecessite la compr´ehension des interactions entre prairies et troupeaux dans le but d’optimiser l’usage de la prairie tout en limitant l’impact environnemental. Cette ´etude, r´ealis´ee dans la th`ese de Yulong Zhao [Zha14], a donn´e lieu `a l’outil d’aide `a la d´ecision PaturMata qui propose les strat´egies optimales des activit´es de paturage d’une exploitation agricole : la mise au pˆaturage, le fauchage, la fertilisation. Le mod`ele de PaturMata diff`ere de celui d’EcoMata sur deux points : i) il est organis´e comme un mod`ele hi´erarchique, ii) c’est un mod`ele hybride combinant un mod`ele num´erique (croissance de l’herbe) et des mod`eles qualitatifs repr´esent´es par des automates de type PTGA. Le mod`ele hi´erarchique est constitu´e d’une couche basse avec le mod`ele num´erique de croissance de l’herbe, une couche d’ex´ecution repr´esentant les actions unitaires (coupe de l’herbe, fertilisation) qui peuvent ˆetre appliqu´ees sur la prairie et enfin la couche sup´erieure d´efinissant les strat´egies de management. Des exp´erimentations ont ´et´e men´ees sur un troupeau de cinquante animaux et une exploitation constitu´ee de sept prairies pour laquelle on cherche la strat´egie de fertilisation optimale. La fonction de coˆut prend en compte la consommation de fourrage et le prix de l’engrais. Les r`egles de d´ecision fournies par la strat´egie sont du type : le 16 mars, fertiliser les parcelles 3, 4, 6 et 7. Une g´en´eralisation a ´et´e propos´ee afin d’obtenir des r`egles plus souples (surtout au niveau des dates) sur des cat´egories d’exploitation agricoles similaires d´ecrites par des descripteurs [LZC16]. Les r`egles de d´ecision propos´ees sont alors du type :
— Fertiliser la prairie :
— si la date est entre le 15 Mars et le 1er Avril, et
— la distance entre la prairie et le bˆatiment de traite est entre 400 et 800 m`etres, et
— la surface de la prairie est sup´erieure `a 2.5 ha.
3.7 Int´egration de facteurs socio-´economiques
La recherche d’une strat´egie optimale n´ecessite de d´efinir les coˆuts qui rel`event g´en´eralement des crit`eres ´economiques ou sociaux autour des ´ecosyst`emes. Dans la derni`ere partie de ce chapitre, nous proposons une extension d’EcoMata qui mod´elise des strat´egies de management et se place au dessus de l’unit´e AP en
contrˆolant les automates d´ecrivant les activit´es humaines [LBZ16].
Strat´egies de management
Nous avons choisi de repr´esenter les strat´egies de management `a l’aide d’un syst`eme de r`egles de production. Ces r`egles permettent dans cette premi`ere approche une repr´esentation ais´ee permettant de tester l’int´erˆet des strat´egies. L’approche est illustr´ee sur l’´ecosyst`eme marin d’Ouv´ea pour lequel nous disposons d´ej`a du mod`ele et sur lequel nous pouvons collaborer avec nos partenaires ´ecologues. Les r`egles de management ´enonc´ees par les experts sont les suivantes :
— Les esp`eces trophiques de haut-niveau sont celles qui proposent la plus grande valeur marchande.
— Les esp`eces de haut-niveau sont exploit´ees prioritairement.
— On bascule la pˆeche vers un niveau inf´erieur d`es que la biomasse des niveaux trophiques sup´erieurs atteignent un seuil limite vis-`a-vis de leur r´esilience. — On bascule de nouveau vers le niveau trophique sup´erieur selon deux
op-tions :
— Sc´enario 1 : changement minimal. Une esp`ece est pˆech´ee tant qu’elle n’a pas atteint le seuil limite.
— Sc´enario 2 : pr´ef´erence au pr´edateur. La pˆeche des esp`eces de haut-niveau est toujours privil´egi´ee `a partir du moment o`u celles-ci disposent des ressources suffisantes.
Ces strat´egies vont guider les politiques d’exploitation et donc d´efinir de mani`ere adaptative les automates de pˆeche. La strat´egie adaptative a pour cons´equence un contrˆole des pˆeches par le niveau de biomasse des esp`eces. Conceptuellement, cela signifie que les ´ev´enements envoy´es par les esp`eces lors d’un changement d’´etat sont pris en compte par les automates pˆeches. Ces automates ne sont plus construits `
a partir des chronogrammes donn´es par les utilisateurs mais `a partir des r`egles de production des strat´egies. Leur ´evolution est guid´ee `a la fois par le niveau de biomasse des esp`eces et par les strat´egies de management. Cette extension n’a pas d’impact sur la complexit´e du mod`ele global. Chaque nouvelle strat´egie n´ecessite la reconstruction du mod`ele ce qui n’est pas probl´ematique.
Une illustration de la repr´esentation des strat´egies par des r`egles est donn´ee dans le tableau ci-dessous avec deux forces de pˆeches consid´er´ees : f H pour une pˆeche intensive et f stopped pour l’arrˆet de la pˆeche. Le pr´edateur est sp5 et sa pression de pˆeche f 5, la proie est sp4 et sa pression de pˆeche f 4.
Sc´enario 1 : changement minimal Sc´enario 2 : pr´ef´erence au pr´edateurs init : f 4 stopped, f 5 stopped, sp4 N, sp5 N init : f 4 stopped, f 5 stopped, sp4 N, sp5 N (sp5 N ∨ sp5 H) ∧ f 4 stopped =⇒ f 5 H! (sp5 N ∨ sp5 H) =⇒ f 5 H! ∧ f 4 stopped! sp5 L =⇒ f 5 stopped! sp5 L =⇒ f 5 stopped!
(sp4 N ∨ sp4 H) ∧ f 5 stopped =⇒ f 4 H! (sp4 N ∨ sp4 H) ∧ f 5 stopped =⇒ f 4 H! sp4 L =⇒ f 4 stopped! sp4 L =⇒ f 4 stopped!
Les coˆuts sont donn´es par les ´ecologues : la valeur marchande des esp`eces, le coˆut de la pˆeche (flotte, engins). L’int´erˆet de l’approche est de pouvoir v´erifier le mod`ele sur un horizon `a long terme. Nous avons ´etudi´e les deux sc´enarios sur 30 ans et propos´e une synth`ese des trajectoires. Le mod`ele des strat´egies va nous aider `a d´efinir les chroniques de pˆeches `a proposer aux gestionnaires. Les strat´egies g´en`erent des comportements g´en´eriques qui sont instanci´es temporellement par la dynamique du mod`ele en particulier les contraintes d’arrˆet de la pˆeche si l’on at-teint un ´etat seuil pour les esp`eces. L’usage du patron de requˆete W hichStates sur diff´erentes dates d’int´erˆet nous permet de r´ecup´erer les trajectoires de l’´ecosyst`eme et de d´ecouvrir les chroniques qu’il faudrait envisager pour la pˆeche.
Nous avons test´e cette approche sur le lagon d’Ouv´ea pour lequel nous avions d´ej`a un mod`ele et des connaissances socio-´economiques. Deux pressions de pˆeche, une sur le pr´edateur et une sur une des proies ont ´et´e d´efinies. Les trajectoires de l’exploration du mod`ele pour le sc´enario 2 (la pˆeche du pr´edateur est favoris´ee) sont pr´esent´ees figure 3.8.
Figure 3.8 – Chroniques de pˆeche adaptative sur le mod`ele de l’´ecosyst`eme d’Ouv´ea. Les bandes verticales rouges correspondent `a des p´eriodes sans pˆeche possible.
Mˆeme si nous nous sommes plac´es ici dans un cas assez excessif avec une pˆeche forte, nous pouvons remarquer qu’une exploitation commerciale de cette zone marine serait compliqu´ee. Nous constatons que seules de longues p´eriodes sans activit´e de pˆeche permettent au stock de r´ecup´erer. Pour assurer la durabilit´e du lagon, la pratique de la pˆeche ne pourrait s’appliquer que sur la moiti´e du temps par p´eriodes alternatives entre le pr´edateur et la proie. Contrairement aux id´ees re¸cues, ce n’est pas en privil´egiant l’esp`ece la plus rentable que le profit est le meilleur mais le sc´enario qui pr´ef`ere la proie tant que possible.