RAIHAUTI Teiki

Doctorant
en informatique et modélisation

Equipe : MAGE

Je suis doctorant au sein de l'UMR LEPSE ainsi qu’à l’institut AGAP. J’ai fait mes études dans le domaine de l’informatique, ayant suivi une licence Informatique à la faculté des sciences de Montpellier, avant un master IMAGINA. Par la suite j’ai travaillé en tant qu’Ingénieur d’Etudes à l’INRAe au sein de l’unité Eco&Sols, puis au sein du LEPSE.

Début de la thèse : 1.10.2023

Sujet :  Représentation sémantique et modulaire des modèles de culture

Résumé
L'utilisation des modèles de culture pour prédire la performance et l’impact environnemental des cultures se généralise à tous les niveaux. Leur utilisation pour réduire l’usage d’intrants, adapter l’agriculture face au changement climatique, diversifier les agro-systèmes et préserver la biodiversité, conduisent à constamment revoir leurs formalismes et à modéliser de nouveaux processus.
Nous avons récemment développé le système de représentation et de transformation de modèles Crop2ML (Crop Modelling Meta Language), qui permet de développer des composants de modèles en respectant les principes FAIR. Les limites actuelles sont la difficulté d’adaptation des composants à la représentation de Crop2ML et la difficulté de les composer dans des solutions de modélisation opérationnelles.
Le projet de thèse vise à combler ces limitations en utilisant les nouvelles avancées en grands modèles de langages (modèles GPT, Mistral, etc…) afin de faciliter l’interopérabilité des composants, hétérogènes en langage de programmation et architectures logicielles.
En proposant un système de modélisation hybride, la thèse apportera une contribution originale pour répondre aux enjeux des transitions écologiques, climatiques, et numériques. Le projet jouit d’une portée internationale des recherches via son insertion dans l’initiative AMEI (Agriculture Model Exchange Initiative) coordonnée par les encadrants.

Mots clés :  LLM, Modèle de culture, Modélisation, Réutilisation de modèles, Sémantique , Software engineering

Encadrants
UMR LEPSE, équipe MAGE : Pierre MARTRE (directeur de thèse)
AGAP Institut, équipe Phenomen : Christophe PRADAL (co-encadrant) et Myriam ADAM (co-encadrante)
UPR AIDA : Cyrille Ahmed MIDINGOYI (co-encadrant)