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RESEARCH PRODUCT

Réseau Bayésien Dynamique étiqueté pour l’apprentissage de réseau écologique d’arthropodes dans les cultures

Etienne AuclairDavid BohanNathalie Dubois PeyrardRégis Sabbadin

subject

[SDV] Life Sciences [q-bio][SDE] Environmental Sciencesréseau bayésien dynamiqueréseau écologique d’arthropodes[SDV]Life Sciences [q-bio][SDE]Environmental Sciences[SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology[SDV.BV] Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology[INFO]Computer Science [cs][MATH] Mathematics [math][INFO] Computer Science [cs][MATH]Mathematics [math]modèle à blocs stochastiques

description

National audience; Un réseau écologique représente l’ensemble des interactions entre les différentes espèces d’un écosystème. Parmi les réseaux d’intérêt, on peut citer les réseaux écologiques renseignant sur les interactions entre les espèces vivantes de parcelles cultivées. La connaissance de tels réseaux peut être très utile dans la connaissance de la biodiversité et la gestion des parcelles cultivées. Cependant, la connaissance de la structure de ces réseaux est rarement complète. Dans cet article, nous décrivons l’apprentissage de réseau écologique d’arthropodes dans des parcelles expérimentales au Royaume-Uni à partir de l’information de la présence/absence des espèces au cours du temps. La dynamique de ces espèces est modélisée par un réseau bayésien dynamique dit "étiqueté", qui intègre des connaissances à priori sur le comportement écologique des espèces pour réduire le nombre de paramètres du modèle. L’apprentissage de la structure de ce réseau se fait par un algorithme à base de score alternant une phase d’estimation des paramètres et d’apprentissage de la structure. Un modèle à blocs stochastiques permet également d’intégrer la connaissance à priori du réseau afin de guider la recherche d’un réseau écologique.

https://hal.inrae.fr/hal-02733817