Résumé 251 :
Modélisation de la variabilité inter-individuelle dans les populations de plantes par un modèle non linéaire mixte et estimation par variants stochastiques de l'algorithme EM
Baey, Charlotte ; Trevezas, Samis ; Mathieu, Amélie ; Jullien, Alexandra ; Cournède, Paul-Henry
Ecole Centrale Paris
Il existe une forte variabilité génétique entre plantes, même au sein de la même variété, ce qui, combiné à la variation locale des conditions climatiques dans le champ, peut conduire deux plantes voisines à se développer de façon très différentes. C'est l'une des raisons pour lesquelles les approches populationnelles dans les modèles de croissance de plantes suscitent un grand intérêt. Nous proposons dans cette étude une extension du modèle individu-centré Greenlab à l'échelle de la population dans le cas du colza, à l'aide d'un modèle non linéaire mixte. Deux variants stochastiques de l'algorithme EM (Espérance-Maximisation), le Monte-Carlo EM automatique (MCEM) et le SAEM seront comparés, en utilisant le fait que le modèle complet appartient à la famille exponentielle.