Les missions de CODEX

Le CATI CODEX fédère des compétences en calcul scientifique, informatique, robotique, gestion des données, représentation des connaissances et statistiques, afin de soutenir la recherche expérimentale sur des objets dynamiques multi-échelles en agriculture, environnement, alimentation et biotechnologies. Il propose des méthodes et outils assurant la continuité des données, de l’acquisition à la valorisation, pour les communautés confrontées à leur complexité.

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Thématiques scientifiques
Physiologie végétale
Biologie de la reproduction et du développement végétal
Agroécologie
Instrumentation, imagerie et ingénierie logicielle
Automatique et systèmes
Thématiques numériques
Science des données et Big Data (Python, R)
Web sémantique et graphes de connaissances (RDF, SPARQL, OWL)
Acquisition et traitement de données en temps réel
Simulation numérique et modélisation scientifique

Les communautés bénéficiaires

Communautés

Le CATI CODEX s’adresse principalement aux équipes de recherche INRAE mobilisant des données expérimentales dynamiques, multi-échelles et complexes, avec un accent particulier sur le phénotypage haut débit (plantes en conditions contrôlées, champs, peuplements agroécologiques, levures) et l’envirotypage pour caractériser les interactions plantes-environnement dans une optique agroécologique. Il cible également la filière vigne et vin, les acteurs des bio-procédés, l’agriculture de précision, ainsi que tout collectif nécessitant un traitement avancé de données volumineuses issues de capteurs ou instruments.

Livrables

Ses livrables (logiciels, plateformes, scripts, services FAIR) profitent aux nœuds des Infrastructures comme Phenome-Emphasis, aux Unités Expérimentales INRAE spécialisées en végétal/arboriculture/viticulture (ex. : UE1375 PHACC, UEAV Colmar), aux ISC (SIDURI Migale, Bio2E IBISBA) et aux équipes scientifiques des Départements MathNum, AgroEcoSystem, SPE, BAP, TRANSFORM, AlimH engagées dans des programmes sur plantes, micro-organismes et environnements. CODEX accompagne l’ensemble de la chaîne : acquisition automatisée, gestion FAIR, modélisation, traitement et valorisation.

Exemple de livrables : suite logicielle OpenSILEX et systèmes d'informations dérivés, Plateforme 4P de traitement de données de phénotypage haut-débit au champ d' INRAE, roboterrium, piquets connectés, ChemFlow

Lien avec les communautés

Le lien avec ces communautés s’opère via une communication continue : ateliers thématiques, journées scientifiques, comités scientifiques utilisateurs, séminaires nationaux (ex. : SESAME, inter-CATI), groupes de travail, outils numériques (liste de diffusion, FAQ, site web) et appui personnalisé pour intégrer phénotypage/envirotypage agroécologique dans les workflows (Galaxy, ontologies).

Nos points forts

Les compétences à CODEX

Robots, instruments et acquisition automatisée de données

Développements de méthodes et de protocoles pour la réalisation d’actions automatisées à partir de collectes intelligentes de données dans le domaine de l’agriculture et l’environnement. Les dispositifs matériels considérés vont du capteur sans fil contraint au robot évolué. Le passage de l’acquisition à l’action passe par différents types de logiciels allant des systèmes d’exploitation et d’information aux outils d’aide à la décision. (Animateurs Gil De Sousa et Jean Laneurit)

Systèmes d’Informations de données et connaissances

Production de modèles de données (base de données, XML) ainsi que la représentation de connaissances (graphe sémantique, ontologie, etc.). L’axe comprend également le développement de logiciels avec un savoir faire autour de la mutualisation et de la diffusion (Animaterr·ices Mouhamadou Ba  et Anne Tireau)

Modélisation, valorisation et partage (statistiques, IA, …)

Valorisation des données, c’est à dire traitement de la donnée brute complexe (IA, fusion de données -type de capteurs, séries temporelles, résolutions spatiales) pour obtenir une information (nouveaux traits, meilleure précision, fréquence, couverture) exploitable pour les applications (généticiens, modélisateurs, communauté phénotypage). 

Mise à disposition et de partage d’outils (packages R, projet d’annotation CVAT, Bibliothèque de Deep Learning, etc.). Ce partage se fait au-delà du CATI, avec notamment le montage de projets SAPI et l’organisation de séminaires inter-CATI. (Animateur·rices Flora Girard et Sylvain Jay)