Conception d’un entrepôt de données pour une visualisation et interrogation des données de simulation en vue de répondre à des questions agronomiques

Au vu de la croissance exponentielle des données agronomiques simulées, par des modèles mis en place pour aider l’agriculture de demain, il a fallu mettre en place de nouveaux moyens pour stocker, interroger et exploiter ces données. Les entrepôts de données bien qu’encore peu présents dans le domaine de l’agriculture semblent apporter une solution intéressante pour stocker nos données agronomiques. Ces données sont issues d’une étude sur les prairies françaises [2]. Notre étude se base sur un travail préalable conduit par Tassadit Baoudi sur un entrepôt de données agro-hydrologiques générées par simulation [3]. Dans un premier temps le travail s’est concentré sur la base de données : la structure était déjà existante mais il a fallu procéder à son remplissage et créer un espace de stockage suffisant pour accueillir les données brutes et la base de données. Ensuite, il a fallu faire évoluer cette base de données en entrepôt de données adapté au caractère spatio-temporel des résultats de simulation. Un outil interactif implémenté en R shiny a également été déployé ; ainsi une interface ergonomique a été produite afin de faciliter l’accessibilité et la visualisation des données, notamment par l’intermédiaire de graphiques. Enfin, les questions agronomiques plus poussées ont été résolues à l’aide de méthodes de data mining qui ont permis d’extraire des connaissances à partir de ces grandes quantités de données. Le stage a donc permis de mettre en place une structure adaptée à une grande quantité de données agronomiques permettant ainsi d’en faciliter l’exploration et la visualisation. La fouille de motifs réalisée par la suite a finalement permis d’extraire encore un peu plus de connaissances à partir des données.Given the exponential growth of simulated agronomic data, generated by models established so as to help the agriculture of tomorrow, it was necessary to put in place new ways to store, query and exploit these data. Although data warehouses are still not very present in the field of agriculture, they seem to other an interesting solution for storing our agronomic data. These data come from a study on the French meadows [2]. Our study is based on a preliminary work conducted by Tassadit Baoudi on a data warehouse using simulated agro-hydrological data [3]. At first our work focused on the database, the structure was already existant, however we had to fill it and create enough storage space to accommodate the raw data and the database. Then, we moved this database to a data warehouse adapted to the spatio-temporal nature of the simulation results. An interactive tool implemented in R shiny has been deployed. An ergonomic interface has been produced to facilitate data accessibility and visualization, particularly through graphics. Then, some more advanced agronomic questions have been solved using data mining methods that can extract knowledge from large amounts of data.We have therefore been able to set up a structure adapted to a large amount of agronomic data and facilitating the exploration and visualization of these data. The pattern mining allowed us to extract a little more knowledge from the data