Le phénotypage prend la clé des champs

L’acquisition de données d’observation sur les végétaux s’est fortement développée en milieu contrôlé. Ce n’est pas le cas pour le phénotypage en extérieur. Un défi que compte relever le projet européen Phenet. Il a pour ambition de déployer des outils utilisables dans les champs et les vergers. À l’interface du Laris et de l’IRHS, David Rousseau pilotera le groupe de travail sur les capteurs, le traitement des données et l’intelligence artificielle.

Le phénotypage consiste à mesurer un ensemble de caractéristiques visibles d'une plante. Taille des fruits, surface du feuillage, impact des maladies sont, entre bien d’autres, passées au crible grâce à des techniques d’imagerie. Ces informations sont précieuses pour comprendre l’expression des gènes de ladite plante dans un environnement donné.

Avec les progrès technologiques, de nombreux outils d’acquisition de données ont été développés. Ils sont essentiellement mis en œuvre en laboratoire ou en serre. Avec Phenet, « on va étendre les services de phénotypage à des questions qui se posent à l’extérieur, dans des champs, des vergers, pour étudier la réponse des plantes aux stress (hydriques, ravageurs, maladies) dans le contexte du bouleversement climatique », explique David Rousseau, professeur de physique, membre du Laboratoire angevin de recherche en ingénierie des systèmes (Laris), et fondateur de l’équipe ImHorPhen au sein de l’Institut de recherche en horticulture et semences (IRHS).

Des robots bardés de capteurs

Financé jusqu’en 2027 par l’Union européenne, le projet Phenet (pour Tools and methods for extended plant PHENotyping and EnviroTyping services of European Research Infrastructures) regroupe des infrastructures de recherche spécialisées dans le phénotypage, l’expérimentation des écosystèmes, les observations à long terme, et la bio-informatique, en France, en Italie, en Allemagne, aux Pays-Bas… Coordonné par Inrae, il doit permettre la mise à disposition de services utilisables in situ, et qui font appel à l’intelligence artificielle embarquée.

Concrètement, « on va créer et déployer des systèmes de mesure, résume David Rousseau. Cela inclut des piquets connectés et des phéno-mobiles, c’est-à-dire des robots fixes ou mobiles équipés de capteurs thermiques, infrarouges, couleurs, etc., pour prendre des mesures à la fois sur le développement des plantes et sur leur environnement. Le tout dans un contexte de conduites culturales agroécologiques, c’est-à- dire qui optimise l’usage des ressources naturelles comme facteur de production en maintenant ses capacités de renouvellement ».

Les chercheurs ne partent pas d’une page blanche. Un précédent programme européen, Invite, « a permis de poser les bases. On a développé des prototypes. Avec Phenet, il va s’agir de produire des systèmes pleinement opérationnels ». Le développement se fera en lien avec des entreprises du secteur, notamment Hiphen, née des travaux de l’Inrae.

Une technique de microscopie émergeante

David Rousseau s’implique aussi dans un autre projet européen, qui ne concerne pas le domaine du végétal (pas encore), mais celui de la santé. Intitulé IVBM-4PAP (Development of an In-Vivo Brillouin Microscope (with application to Protein Aggregation-based Pathologies)), il vise à développer un microscope Brillouin à balayage rapide, adapté aux mesures in-vivo dans les cellules et les tissus. Associant Italiens, Français et Espagnols, il est porté par les Romains de la Fondazione Istituto Italiano di tecnologia, inventeurs de la microscopie de Brillouin.

Cette nouvelle technique « permet, sans contact, de sonder les propriétés mécaniques d’échantillons (élasticité, rigidité), à l’échelle de la cellule », indique David Rousseau, en charge de la partie traitement des données et intelligence artificielle. Avec un physicien de Moltech-Anjou (Matthieu Loumaigne) et l’équipe Regos-Rmes de Guillaume Mabilleau, qui étudie la physiopathologie et le vieillissement des tissus osseux, « on va travailler sur des échantillons osseux pathologiques et sains ». Objectif : rendre un diagnostic plus rapide et plus fin que les méthodes actuelles. « Nous en sommes dans ce projet au stade de la faisabilité de la technique ».