Sujet : Modélisation, Algorithmique et calcul Haute Performance
pour une simulation numérique de la propagation de l'oïdium
dans une parcelle de vigne

Responsable : J. ROMAN en collaboration avec A. CALONNEC (INRA) et M. LANGLAIS (MAB)
Téléphone : 05 56 84 69 36
e-mail : Jean.Roman@labri.fr
Site Web : http://www.labri.u-bordeaux.fr/scalapplix
Equipe : ALiENor (LaBRI UMR 5800) et Projet INRIA Futurs ScAlApplix

Présentation du sujet :

 Le cadre scientifique de cette thèse est celui des grandes
applications complexes qui nécessitent des simulations de très
grandes tailles (plusieurs dizaines ou centaines de téraflops
comme masse de calcul sur plusieurs téraoctets de données). Ces
dernières sont issues de modélisations multi-physiques ou
multi-échelles donnant lieu à des couplages. La simulation fine de
phénomènes physiques, chimiques, biologiques, nécessite de plus en
plus la prise en compte de modélisations à des échelles d'espace
et de temps différentes. Pour améliorer la précision des
phénomènes simulés, les informations issues des échelles les plus
fines sont réutilisées aux échelles plus grossières. La mise en
uvre de ces couplages de modèles est rendue nécessaire lorsqu'on
ne sait pas résoudre dans des temps raisonnables pour la plus
petite échelle. Il est important que le couplage ait une cohérence
d'ensemble, ce qui implique de définir des schémas qui conservent
cette cohérence et qui tiennent compte aussi des différentes
approximations numériques des modèles pour obtenir la meilleure
approximation globale au moindre coût.

Un système naturel biologique de type hôte-parasite est considéré.
Dans ce système, un nombre très important d'informations doit être
intégré pour obtenir une représentation de mécanismes multiples
interagissant à différentes échelles. L'objectif visé est
d'effectuer la synthèse d'événements interactifs pour expliquer
des comportements macroscopiques émergents. Les simulations
informatiques permettent l'exploration de modèles complexes, de
par l'utilisation d'outils mathématiques adaptés, auquel s'ajoute
les hautes performances des ordinateurs parallèles. Les
simulations constituent également un moyen pour valider ces
modèles lorsque l'expérimentation est rendue difficile voire
impossible. Ces systèmes hôtes-parasites comportent généralement
des mécanismes si complexes que les modèles déterministes généraux
se révèlent insuffisants pour les décrire.

La propagation spatio-temporelle de l'oïdium, parasite de la
vigne, à partir de plusieurs sources ponctuelles est actuellement
mal comprise. Elle est le résultat d'interactions complexes entre
l'hôte, l'environnement et le champignon (parasite). L'intégration
de l'ensemble des connaissances, dans un modèle unique permettra :
premièrement de quantifier et de hiérarchiser les facteurs
modulants ces interactions, deuxièmement d'identifier les manques
de connaissance pour générer éventuellement de nouvelles
hypothèses de travail, troisièmement de mieux comprendre et
éventuellement de prévoir des dynamiques épidémiques à partir de
différents scénarii intégrant le climat, le système de culture et
la variabilité de l'agent pathogène (au niveau d'un peuplement
hôte et de populations de parasites). L'effet de traitements
phytosanitaires pourra également être reproduit et ainsi
l'efficacité de méthodes de prophylaxie testée. Les phénomènes à
prendre en compte se situent à différentes échelles : au niveau de
l'organe (feuilles, grappes), au niveau du cep (structure des
rameaux), et de la parcelle (structure en rang). Différents
sous-modèles conduisant à des simulations numériques en vraie
grandeur (très coûteuses), seront donc nécessaires. Des travaux
récents réalisés en dynamique des populations sur un système
hôte-macroparasite [1] et sur la propagation de la rage [2] seront
utilisés pour aborder le problème posé. Le simulateur issu du
modèle sera finement paramétré et dépendra de variations
environnementales de type climatiques (température, vent, pluie),
anthropiques (modifications du couvert par les opérations
culturales), et biologiques (réceptivité des organes hôtes,
agressivité de l'agent pathogène, etc) afin d'atteindre un niveau
de réalisme élevé.

Le premier travail consistera à concevoir un modèle numérique
régissant la croissance d'un cep et la propagation du champignon
sur ce dernier. Dans un second temps, le phénomène de propagation
de la maladie entre ceps et au niveau de la parcelle sera étudié.
Au delà de la contribution au modèle, une simulation numérique
haute performance sera réalisée. Une étude algorithmique
envisagera les modèles discrets en dynamique de populations
possibles et leur coûts. L'ordonnancement et la (re)distribution
des calculs seront évalués dans le contexte d'un couplage de code
et pour une plate-forme parallèle éventuellement hétérogène
(grappe de nuds SMP, GRID). La manipulation efficace dans un
contexte distribué de grandes masses de données est en tant que
telle un autre problème algorithmique important dont il sera
question. De plus, l'accent sera mis sur la validation du modèle
développé ; cette phase consistera à tester qualitativement et
quantitativement la pertinence et les prédictions du modèle sur la
base des données épidémiologiques déjà acquises ou en cours
d'acquisition à l'INRA. L'analyse de sensibilité aux conditions
initiales du modèle et des sous-modèles permettra de mieux
comprendre le système biologique considéré, et d'identifier la
hiérarchie des mécanismes impliqués.

La résolution effective en vraie grandeur des objectifs de cette
thèse est un véritable challenge qui nécessite clairement une
approche interdisciplinaire. L'encadrement sera articulé autour de
compétences scientifiques concernant plus particulièrement en
mathématiques appliquées le domaine des schémas numériques (M.
Langlais, Université Bordeaux 2 et MAB UMR 5466), en informatique
les domaines de l'algorithmique parallèle et du savoir-faire de la
mise en uvre de codes hautes performances sur diverses
plates-formes de calcul (J. Roman, ENSEIRB et LaBRI UMR 5800), en
pathologie l'épidémiologie de parasites à dissémination aérienne
comme l'oïdium de la vigne (A. Calonnec, UMR Santé Végétale - INRA
ENITA), en agronomie la connaissance du fonctionnement de la vigne
(P. Vivin, ECAV INRA). Ces travaux seront aussi intégrés au Projet
INRIA ScAlApplix de l'UR Futurs qui est commun au LaBRI et au MAB.


Mot-clés : Systèmes biologiques dynamiques complexes, Modélisation biomathématique,
Simulation numérique, Calcul parallèle haute performance

Références :
[1] Guillaume Latu. Algorithmique parallèle et calcul haute
performance dédiés à la simulation d'un système
hôte-macroparasite. Thèse de doctorat en Informatique de
l'Université Bordeaux 1, décembre 2002.

[2] Jean-Marc Naulin. Simulations numériques et analyse
mathématique de modèles de viroses dans des populations
structurées. Thèse de doctorat en Mathématiques de l'Université
Bordeaux 1, décembre 2001.