Deux souches parmi 338 rhizobactéries isolées à partir d'un substrat de bagasse de sisal, un résidu dérivé de l'extraction de la fibre des feuilles de sisal (une plante textile), ont été capables de réduire les dommages causés par le virus de la mosaïque du tabac (TMV) et le virus de la mosaïque de la tomate (ToMV) en favorisant la croissance de la partie aérienne chez les plants infectés de tabac et de la tomate cultivés en serre. Les racines des plants de tabac et tomate inoculés avec un mélange de Bacillus benzoevorans 17B2BAC101 et Ralstonia sp. 18B2BAC101 ont augmenté de 11 à 19 % le poids de la matière sèche de la partie aérienne (MSPA) des plants un mois après l'inoculation. Le traitement a augmenté aussi le contenu du tissu végétal en N, P, K, Ca et Mg dans l'essai en serre. Le test DASELISA (Double Antibody Sandwich Enzyme-Linked Immunosorbent Assay) pratiqué un mois après l'inoculation du virus chez la tomate a montré que le mouvement systémique du virus se produisait chez les plantes inoculées ou non inoculées avec des bactéries, ce qui a exclu la possibilité d'une induction de résistance systémique (1RS) comme étant le mécanisme qui favorise la croissance des plantes. Chez la tomate saine (sans virus) l'inoculation avec B. benzoevorans a augmenté de 36% le rendement de la matière sèche de la partie aérienne (MSPA) dans un essai en pot. En sachets de croissance, l'augmentation de la matière fraîche de la partie aérienne (MFPA) des plants variait de 48 à 86% lors des deux essais effectués. Dans l'essai en pot (sans virus), le contenu en K, Ca et Fe du tissu végétal a augmenté significativement en présence de B. benzoevorans. Le traitement avec Ralstonia sp. a augmenté aussi de 32% la MSPA dans l'essai en pots et de 96 et 7% la MFPA dans les essais en sachets. Lorsque ces deux bactéries ont été mélangées et inoculées sur la tomate en absence de virus, la biomasse aérienne a diminué par rapport au traitement avec B. benzoevorans. Des études microscopiques du système racinaire ont permis observer une augmentation de 24 et 70% de la densité et de la longueur des poils racinaires respectivement, des plantes traitées avec B. benzoevorans et avec un mélange de cette bactérie et de Ralstonia sp. Cette dernière bactérie inoculée a augmenté de 10% la densité des poils absorbants, mais ce résultat n'a pas été significatif. Bacillus benzoevorans produit de l'acide indole-acétique (AIA) et de l'isopentenyladenosine (IPA) in vitro aux concentrations de 3,92 ug mL-1 et 5 picomoles mL-1 respectivement. Ralstonia sp. produit 0,52 ug mL"1 et 3,5 picomoles mL"1 des mêmes phytohormones, respectivement Ces régulateurs de croissance végétale produits par les bactéries dans la rhizosphère ont probablement favorisé la croissance des plantes traitées avec ces microorganismes. L'AIA aurait vraisemblablement favorisé le développement des poils racinaires, en augmentant de cette manière l'absorption d'eau et de nutriments par les plantes. En général, B. benzoevorans favorise davantage que Ralstonia sp. la croissance des plantes probablement à cause de sa capacité à produire plus des phytohormones. Les densités d'inoculation les plus favorables à la plante étaient de 106 - 107 cfu mL"1 chez B. benzoevorans et de 107 - 108 cfu mL pour Ralstonia sp. Une autre rhizobactérie isolée à partir du même type de sol, Rhizobium sp. 12B4PEN78 a produit 15,34 \xg mL"1 d'AIA en favorisant la croissance de la tomate lorsque la densité de l'inoculum est de 107 - 108 cfu mL"1 . / Two strains among 338 rhizobacteria isolated from a substrate originated from sisal bagasse, a by-product of the extraction process of the fibre from leaves of sisal (Agave fourcroydes), a textile plant, reduced damages caused by tobacco mosaic virus (TMV) and tomato mosaic virus (ToMV) by enhancing plant growth in greenhouse pot cultures. Bacillus benzoevorans 17B2BAC101 and Ralstonia sp. 18B2BAC101 inoculated as a mixture increased shoot dry weight (SDW) between 11 and 19% one month after virus inoculation. They also increased tomato plant tissue content in N, P, K, Ca and Mg. DASELISA tests performed one month after virus inoculation on tomato, showed systemic movement of ToMV in the plant, ruling out induced systemic resistance (ISR) as the mechanism by which these bacteria enhance plant growth. When applied individually and in the absence of the virus, B. benzoevorans increased SDW by 36% in a pot assay and shoot fresh weight (SFW) by 48 and 86% in two growth pouch assays. This rhizobacterium also increased the K, Ca and Fe content in plant tissue in the pot assay without virus. Ralstonia sp. increased SDW by 32% in the pot assay, and 96 and 7% SFW in the growth pouch assays. When these two rhizobacteria were co-inoculated in absence of the virus in a growth pouch assay, the shoot biomass decreased when compared with plants inoculated with only B. benzoevorans. Microscopic studies of the root Systems showed an increase of 24 and 70% in the root hair density and root length respectively, on tomato plants treated either with B. benzoevorans or with a mixture of B. benzoevorans and Ralstonia sp. This last bacterium inoculated alone increased the root hair density by only 10% (which was not statistically significant). B. benzoevorans produced indole-acetic acid (IAA) and isopentenyl adenosine (IPA) in vitro at concentrations of 3.92 \ag mL"1 and 5 picomoles mL"1 respectively. Ralstonia sp. produced 0.52 ug mL"1 and 3.5 picomoles mL"1 of these two plant growth regulators. It is possible that bacterial phytohormones are responsible for the enhanced plant growth observed in our experiments. It is also likely that IAA in the rhizosphere has stimulated root hair development, thus increasing the uptake of water and nutrients by the plants. In general, B. benzoevorans enhanced plant growth to a greater extent than Ralstonia sp. which correlated with the observed higher levels of phytohormones production by the former strain. The better plant growth stimulation effects were observed at inoculum densities of 106 - 107 cfu mL"1 for B. benzoevorans and 107 - 108 cfu mL for Ralstonia sp. Another bacterium isolated from the same type of soil, Rhizobium sp. 12B4PEN78 produced 15.34 ^ig mL"1 of IAA and increased shoot growth on tomato when inoculated at 107 - 108 cfu mL.

La modélisation de la croissance des plantes a vu le jour à la fin du XXème siècle, à l’intersection de trois disciplines : l’agronomie, la botanique et l’informatique. Après un premier élan qui a donné naissance à un grand nombre de modèles, un deuxième courant a vu le jour au cours de la dernière décennie pour donner à ces modèles un formalisme mathématique et statistique rigoureux. Les travaux développés dans cette thèse s’inscrivent dans cette démarche et proposent deux axes de développement, l’un autour de l’évaluation et de la comparaison de modèles, et l’autre autour de l’étude de la variabilité inter-plantes.Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés à la capacité prédictive des modèles de croissance de plantes, en appliquant une méthodologie permettant de construire et d’évaluer des modèles qui seront utilisés comme outils prédictifs. Une première étape d’analyse de sensibilité permet d’identifier les paramètres les plus influents afin d’élaborer une version plus robuste de chaque modèle, puis les capacités prédictives des modèles sont comparées à l’aide de critères appropriés. Cette étude a été appliquée au cas de la betterave sucrière mais peut se généraliser à d’autres plantes.La deuxième partie de la thèse concerne la prise en compte de la variabilité inter-individuelle dans les populations de plantes. Il existe en effet une forte variabilité entre plantes, d’origine génétique ou environnementale, dont il est nécessaire de tenir compte. Nous proposons dans cette thèse une approche basée sur l’utilisation de modèles (non linéaires) à effets mixtes pour caractériser la variabilité inter- individuelle. L’estimation paramétrique par maximum de vraisemblance nécessite l’utilisation de versions stochastiques de l’algorithme d’Espérance Maximisation basées sur des simulations de type Monte Carlo par Chaîne de Markov. Après une première application au cas de l’organogenèse chez la betterave sucrière, nous proposons une extension du modèle structure-fonction Greenlab à l’échelle de la population, appliqué aux cas de la betterave sucrière et du colza. / The modelling of plant growth and development was born at the end of the XXth century at the intersection of three disciplines: agronomy, botany and computer science. After a first period corresponding to the emergence of a lot of different models, a new trend has been initiated in the last decade to give these models a rigorous mathematical and statistical formalism. This thesis focuses on two main areas of development: (i) models evaluation and comparison, and (ii) inter-individual variability in plant populations.In the first part of the thesis, we study the predictive capacity of plant growth models, and we apply a two-step methodology to build and evaluate different models in a predictive perspective. In a first step, a sensitivity analysis is conducted to identify the most influential parameters and elaborate a more robust version of each model, and in a second step the predictive capacities of the models are compared using appropriate criteria. This study is carried out on sugar beet crops but can be easily generalized to other species.The second part of this thesis concerns the inter-individual variability in plant populations, which can be very high due to genetics or environmental varying conditions. This variability is rarely accounted for despite the major impact it can have at the agrosystem level. We proposed to take it into account using (nonlinear) mixed models, for which parameter estimation using maximum likelihood method relies on the use of stochastic variants of the Expectation-Maximization algorithm, based on Markov Chain Monte Carlo simulation techniques. We first apply this approach to the case of organogenesis in sugar beet populations, and secondly, we develop an extension of the functional-structural plant growth model Greenlab, from the individual to the population scale.

En raison de leur capacité à former une symbiose avec des bactéries du sol appelées Rhizobium, ces bactéries fixent l’azote atmosphérique et leurs plantes-hôtes n’ont donc pas besoin de fertilisant azoté, les légumineuses jouent un rôle important dans l'agriculture. En outre, certaines souches de Rhizobium ont la capacité de solubiliser le phosphate, fournissant ainsi du phosphore assimilable aux plantes hôtes. Une aptitude à lutter contre certains agents pathogènes a aussi été démontrée dans plusieurs études. La présente étude évalue l’efficacité symbiotique de rhizobiums tunisiens, leur capacité à solubiliser le phosphate, et leur aptitude à lutter contre la verticilliose ainsi que d’autres champignons pathogènes chez Medicago truncatula. Trente-six isolats de rhizobiums prélevés sur des nodules racinaires de M. truncatula provenant de différentes régions de Tunisie ont été obtenus pour ce travail. Environ 60% de ces isolats étaient capables de solubiliser le phosphate in vitro. Dans une seconde étape, trois rhizobiums solubilisant le phosphate et un isolat incapable de solubiliser le phosphate in vitro ont été utilisés pour des essais en phytotron afin de voir l’effet de la présence des rhizobiums sur les paramètres de croissance des plantes en présence de phosphate inorganique sous forme de CaHPO4 et rocheux sous forme brute. Les résultats de l’essai montrent que les plantes de la lignée A17 traitées au CaHPO4, ont tendance à produire plus de nodules et de biomasse aérienne que la lignée F83005.5 et que la forme du phosphate utilisé, soluble ou non soluble, affecte les paramètres étudiés. L'inoculation de quatre lignées de M. truncatula avec 16 isolats de rhizobium sélectionnés auparavant a montré une interaction significative entre les isolats et les lignées pour la symbiose visible par la formation de nodules. Tous les isolats de rhizobium testés ont augmenté la biomasse aérienne des plantes, réduit la biomasse racinaire et entraîné une teneur plus élevée en azote mais l’effet dépendait de l’isolat de rhizobium et de la lignée de M. truncatula utilisés. Enfin, ces isolats ont été testés pour leur capacité à protéger des plantes de M. truncatula contre une maladie racinaire, la verticilliose. Des activités antagonistes in vitro contre divers champignons pathogènes dont Verticillium et Fusarium ont également été recherchées permettant d’identifier un isolat efficace pour la lutte biologique. Les résultats de cette étude suggèrent que des isolats de rhizobium sélectionnés pourraient être utilisés comme biofertilisants dans les sols pauvres pour réduire l'utilisation d'engrais chimiques azotés et phosphorés mais pas pour lutter contre la verticilliose. / Because of their ability to form a symbiosis with soil bacteria called Rhizobium, legumes play an important role in agriculture. These bacteria fix atmospheric nitrogen; hence their host plants do not need nitrogen fertilizers. In addition, some strains of Rhizobium have the ability to solubilize phosphate, thus providing phosphorus to host plants. An ability to control certain pathogens has also been demonstrated in several studies. The present study evaluates the symbiotic efficiency of Tunisian rhizobia, their ability to solubilize phosphate, and their ability to control Verticillium wilt and other pathogenic fungi in Medicago truncatula. Thirty-six rhizobial isolates were obtained from root nodules of M. truncatula from different parts of Tunisia were used in this work. About 60% of these isolates were able to solubilize phosphate in vitro. In a second step, three phosphate solubilizing rhizobia and one isolate unable to solubilize phosphate in vitro were used for phytotron assays to see the effect of the presence of rhizobia on plant growth parameters in the presence of soluble and insoluble forms of phosphate. The results of the experiment show that A17 plants treated with CaHPO4, tend to produce more nodules and shoot biomass than F83005.5 and that the phosphate form used, soluble or non-soluble, affects parameters studied. Inoculation of four M. truncatula lines with 16 previously selected rhizobial isolates showed significant interaction between isolates and lines for symbiotic abilities as visualised by nodule formation. All rhizobial isolates tested increased above-ground biomass, reduced root biomass, and increased nitrogen content with strains effects of plant genotype and bacterial isolate. Finallly, these isolates were tested for their ability to protect M. truncatula plants against Verticillium wilt, and to inhibit the growth of pathogenic fungi such as Verticillium and Fusarium in vitro. However, no isolate could be identified as effective for biological control. The results of this study suggest that selected rhizobial isolates could be used as biofertilizers in poor soils to reduce the use of nitrogen and phosphorus fertilizers but not to control Verticillium wilt.

Pour des missions spatiales de longue durée, les plantes supérieures doivent faire partie des systèmes de support-vie. Le projet Micro-Ecological Life Support System Alternative (MELiSSA, alternative de système de support-vie micro-écologique) de l'Agence Spatiale Européenne est basé sur un système clos de support vie qui inclut, autour d'un compartiment consommateur, des compartiments microbiens et des plantes supérieures. Les plantes consomment les déchets pouvant être recyclés (les eaux usées et du CO2) et produisent de la nourriture fraîche, de l'eau potable et de l'oxygène pour l'équipage. Un des points clé pour ce type d'étude est le maintien d'un système qui assure le recyclage de tous les éléments C, H, O, N, S, P, ... C'est pourquoi la base de l'étude repose sur une modélisation des stœchiométries de conversion qui doit traduire les échanges de matière et d'énergie en fonction des limitations physiques qui sont les paramètres de contrôle du système. L'étape préliminaire a été d'établir un modèle métabolique de feuille (un sous-modèle du modèle biochimique), comprenant le métabolisme central et utilisant les techniques métaboliques d'analyse des modes élémentaires (EFMA) et d'analyse des flux métaboliques (MFA) associé à une vision intégrée de l'énergétique du métabolisme central. En l'absence de données expérimentales suffisantes, le modèle métabolique de feuille a été construit à partir de la composition de la biomasse référencée par le Département Américain de l'Agriculture (USDA) et validé avec les données expérimentales de laitues (Lactuca sativa) cultivées dans l'installation de recherche des systèmes à environnement contrôlé (CESRF) de l'Université de Guelph (Canada). Pour la première approche, le modèle est satisfaisant et prometteur ; il peut prédire la production de biomasse une fois connecté aux facteurs physiques de la croissance de plante (lumière, disponibilité en CO2 et en eau, ...) au cours du temps et à la composition de la biomasse. Cependant, nos résultats souffrent d'un manque de données pour vérifier les modèles métaboliques ; ainsi, différents types de mesures pour des prédictions plus précises sont proposés. Le futur modèle doit être en mesure de contrôler la croissance de la plante pour la survie des humains, connaissant les flux provenant des autres compartiments de la boucle MELiSSA. Par ailleurs, l'approche décrite ici peut être utilisée de manière plus générale pour tous types d'études et modélisations du métabolisme, en particulier pour étudier le fonctionnement simultané et/ou consécutif des métabolismes photosynthétique et respiratoire.

Les bactéries promotrices de la croissance des plantes (PGPR) peuvent améliorer la performance et la tolérance des plantes lors de stress environnementaux. Arabidopsis thaliana est un modèle de choix pour étudier les mécanismes impliqués dans les interactions plante-bactéries. Nous avons analysé de multiples traits associés à la dynamique de croissance, au développement et la physiologie des végétaux afin d'évaluer les effets de l'inoculation par Phyllobacterium brassicacearum STM196, une PGPR isolée de la rhizosphère du colza, sur les réponses d'A. thaliana à des stress hydriques de différentes intensités. Grâce à des outils performants de phénotypage, nous avons développé une nouvelle approche d'analyse à haut-débit pour examiner l'implication de STM196 dans les stratégies de résistance des plantes au stress hydrique. Nos résultats montrent pour la première fois que les PGPR peuvent interférer dans les stratégies d'échappement des plantes grâce à des modifications de la croissance et du temps de floraison. De plus, STM196 induit une meilleure résistance au déficit hydrique modéré et une meilleure tolérance à la déshydratation sous une contrainte hydrique sévère. L'inoculation par STM196 peut ainsi représenter une valeur ajoutée aux stratégies de résistance intrinsèques aux plantes, ce qui est illustrée par sa remarquable capacité à promouvoir la survie et la production de biomasse végétale dans des environnements contrastés. Nos résultats soulignent l'importance des interactions plantes-bactéries dans les réponses des plantes à la sécheresse et offrent de nouvelles voies de recherches pour l'amélioration de la résistance à la sécheresse dans les cultures.

Les plantes se développent et évoluent en interaction avec les organismes du sol. L'impact des vers de terre sur la croissance des plantes, généralement positif, a été attribué à des modifications physiques, chimiques ou biochimiques du sol, souvent sans démonstration rigoureuse. Dans ce travail, les techniques développées en sciences du végétal (culture in vitro, utilisation de mutants et transcriptomique) ont été utilisées afin de comprendre les mécanismes à l'origine de l'effet des vers de terre sur les plantes. Nos résultats apportent de nouvelles connaissances fondamentales: (1) la production de molécules-signal à l'intérieur des déjections de vers de terre a un impact significatif sur la croissance d'Oryza sativa et Lolium perenne. (2) Ces molécules agissent sur la voie de signalisation fortement liée à l'auxine, comme suggéré par l'effet significatif du ver de terre sur la croissance du double mutant d'A. thaliana aux1-7;axr4-2. (3) L'abondance de ces molécules-signal en présence de vers de terre pourrait être liée à la stimulation de certaines populations bactériennes capables de synthétiser de l'auxine. (4) Le ver de terre induit une accumulation de transcrits pour des gènes sous contrôle de l'acide jasmonique et de l'éthylène. Ces hormones sont notamment impliquées dans un mécanisme de résistance systémique induite (ISR), connu pour être induit par certaines rhizobactéries promotrices de la croissance des plantes. Enfin, (5) le piétin échaudage, maladie due à un champignon pathogène, déclenche chez le blé (Triticum aestivum) une réaction d'hypersensibilité et une modification de la signalisation hormonale, qui sont considérées comme des mécanismes de contrôle du métabolisme de la plante qui facilitent l'infection du pathogène. La sévérité de cette maladie est réduite en présence de vers de terre. La synthèse de ces résultats indique que les vers de terre, comme d'autres organismes du sol, modifient l'équilibre hormonal de la plante. L'homéostasie hormonale apparaît comme un élément incontournable pour prédire l'issue des interactions multiples que les plantes entretiennent avec les organismes du sol / Plants develop and evolve in interaction with soil organisms. The impact of earthworms, likely positive, has been attributed to modifications of physical, chemical or biochemical soil properties, without rigorous demonstration. In this work, techniques developed in plant science (in vitro culture, use of mutant plants and trancriptomic analysis) were used to understand the mechanism involved in the effect of earthworms on plants. Our results bring new fundamental knowledge: (1) production of signal-molecules within earthworm dejections has a positive impact on the growth of Oryza sativa and Lolium perenne. (2) These molecules act on auxin signaling, as suggested by the positive impact of the earthworm on the growth of A. thaliana double mutant aux1-7;axr4-2. (3) The abundance of these signal-molecules in presence of the earthworms could be related to the stimulation of bacterial communities able to produce auxin. (4) Earthworms induce an accumulation of gene transcripts known to be under control of jasmonic acid and ethylene. These two hormones are most notably involved in the defense mechanism called induced systemic resistance (ISR), known to be induced by plant growth promoting rhizobacteria. Finally, (5) Take-all disease, due to a pathogenic fungus, induced in wheat (Triticum aestivum) a hypersensitive response and a modification on hormone signaling, which are known as manipulations of plant metabolism in a way that facilitates pathogen infection. The severity of take-all disease was alleviated in the presence of earthworms. Synthesis of these results showed that earthworms, like other soil organisms, modify the hormone balance in the plant. Hormone homeostasis appeared to be an important element to predict the issue of the multiple interactions that plants established with soil organisms

Le sol possède un capital naturel qui lui confère la capacité à produire des services écosystémiques aussi bien culturel que de régulation ou d’approvisionnement, il est indispensable à la Vie telle que nous la connaissons et au développement des activités humaines. Cependant les activités anthropiques et les pollutions, notamment par les éléments traces métalliques (ETMs) tel que le mercure (Hg), perturbent les sols et modifient en profondeur l’organisation des écosystèmes. Face à ces enjeux, des projets de remédiation et de gestion des sites et sols pollués se sont multipliés durant les dernières décennies en vue de futures ré-exploitations de ces sols. Cette thèse s’inscrit dans le cadre des projets ANR-BIOFILTREE et EC2CO FREIDI-Hg gérés par le laboratoire Chrono-Environnement. Mes travaux ont permis l’exploration de la diversité des communautés de microorganismes associées à une plantation de peuplier sur un site contaminé par le Hg et géré par phytomanagement, via les approches combinées de séquençage à très haut débit et par l’approche culture dépendante. Ces méthodes combinées ont permis de révéler i) la diversité des communautés bactériennes et fongiques de la peupleraie ; ii) les groupes de microorganismes particulièrement résistant au Hg (Trichoderma et Pseudomonas) ; et iii) des bactéries promotrices de croissance des plantes (PGPB). Par ailleurs, la compréhension des mécanismes cellulaires liés à l’accumulation de Hg par les microorganismes a été un de mes sujets d’étude en partenariat avec le LIEC (Université de Lorraine). Les modèles eucaryotes Saccharomyces cerevisiae et Podospora anserina ont été utilisés pour tester le rôle potentiel de certains transporteurs d’ions dans l’entrée du Hg dans les cellules fongiques. Les résultats ont montré que le transporteur de magnésium Alr1 situé sur la membrane plasmique pourrait participer au transport du Hg. En outre, une approche de transcriptomique chez Saccharomyces cerevisiae après une courte exposition au Hg des souches mutantes et sauvages a été mise en œuvre. Pour conclure, ce travail de thèse ambitionne d’être un travail de référence pour les futurs projets de phytomanagement en milieux contaminé par le Hg, qui met en avant les communautés de microorganismes et leurs rôles fondamentaux. / Soil has a natural capital that gives it the capacity to produce ecosystem services, cultural as well as regulation or supply, it is essential to the Life as we know it and the development of human activities. However, anthropogenic activities and pollution, in particular by trace elements (ETs) such as mercury (Hg), disrupt the soil and modify in depth the organization of ecosystems. Facing these challenges, remediation and management projects for polluted sites and soils have emerged during the last decades with a view to future re-exploitation of these soils. This thesis is part of the ANR-BIOFILTREE and EC2CO FREIDI-Hg projects managed by the Chrono-Environnement laboratory. My Ph-D work explored the diversity of microorganism communities associated with a poplar plantation at a Hg-contaminated site managed by phytomanagement, combining approaches such as very high-throughput sequencing and conventional culture-based techniques. These combined methods revealed i) the diversity of the bacterial and fungal communities of the poplar plantation; ii) the groups of microorganisms particularly resistant to Hg (Trichoderma and Pseudomonas); and iii) plant growth promoting bacteria (PGPB). In addition, understanding the cellular mechanisms related to the accumulation of Hg by microorganisms was one of my objectives carried out in collaboration with the LIEC (University of Lorraine). The eukaryotic models Saccharomyces cerevisiae and Podospora anserina were used to test the potential role of some ion transporters in the entry of Hg into fungal cells. The results showed that the magnesium transporter Alr1 located on the plasma membrane could participate in the transport of Hg. In addition, a transcriptomic approach in Saccharomyces cerevisiae after a short exposure to Hg of mutant and wild strains has been implemented. To conclude, this work aims to be a reference work for future phytomanagement projects in Hg-contaminated environments, which highlights micro-organism communities and their fundamental roles.

Afin de prévoir les rendements ou réduire la consommation d’intrants nous pouvons, en exploitant les données expérimentales, créer des modèles mathématiques afin de simuler la croissance des cultures en fonction des caractéristiques de l’environnement. Dans cette optique, cette thèse s’intéresse particulièrement aux modèles dits ”mécanistes”.Des premières tentatives, dans les années 70, à nos jours, il y a eu pléthore de nouveaux modèles créés, à différentes échelles, afin d’étudier certains phénomènes dans les cultures ou au sein des plantes. On peut par exemple citer : CERES, STICS, APSIM, LNAS pour les modèles dits de culture ou LIGNUM, ADEL, GreenLab, MAppleT, pour les modèles dits structure-fonction.Ces modèles nécessitent d’être créés et évalués en conduisant une analyse rigoureuse possédant de nombreuses étapes et dont chacune est composée de plusieurs algorithmes complexes. Cette étude devrait s’inscrire dans une démarche dite de bonnes pratiques de modélisation, ”Good Modelling Practices”. On peut citer comme fonctionnalités : l’analyse de sensibilité, l’estimation paramétrique, l’analyse d’incertitude, l’assimilation de données, la sélection de modèles, le contrôle optimal ... En fonction de la configuration du cas, chacune de ces fonctionnalités peut faire appel à un grand nombre d’algorithmes avec chacun des caractéristiques propres. On retrouve dans l’état de l’art des plateformes qui s’occupent souvent d’une fonctionnalité mais très rarement qui s’attaquent à l’ensemble de la chaîne de travail.Cette thèse propose une formalisation des modèles dynamiques stochastiques (cadre adapté à la modélisation des plantes), de méthodes et algorithmes statistiques dédiés à leur étude et de l’interfaçage entre les modèles et les algorithmes dans cette chaîne de travail. Nous en déduisons la conception d’un système informatique (ou plateforme logicielle) permettant d’aider les modélisateurs, ou plutôt les équipes de modélisation tant l’activité est complexe et transverse, afin de créer et valider des modèles agronomiques par le truchement d’un langage dédié et d’outils statistiques associés. Le système facilite ainsi l’écriture des modèles, leur analyse de sensibilité, leur identification paramétrique et leur évaluation à partir de données expérimentales, leur optimisation. Notre domaine d’étude est au coeur de ”l’agronomie quantitative”, qui combine à la fois agronomie, modélisation, statistiques et informatique. Nous décrirons les types de modèles mathématiques pris en compte et comment nous les traduisons sur machine afin de permettre des simulations. Puis nous passerons en revue le flux de travail général ainsi que les algorithmes utilisés afin de montrer la conduite générale des études qui sont désormais plus facilement et rapidement faisables. Ce flux sera testé sur plusieurs cas d’étude, en particulier pour les modèles LNAS et STICS. Finalement, nous ouvrirons sur la possibilité d’injecter ces études dans une base de connaissance générale, ou ontologie, avec un langage dédié avant de conclure sur les perspectives du travail développé pour la communauté et notamment celles en termes de plateformes à destination des modélisateurs en général et des utilisateurs des modèles agronomiques en particulier. / In agriculture, in order to predict crop yield or to reduce inputs, mathematical models of plant growth open new perspectives by simulating crop growth in interaction with the environment. In this thesis we will particularly focus on ”mechanistic” models based on the description of ecophysiological and archictectural processes in plants.Since the first attempts, in the seventies, the scientific community has created a large number of models with va- rious objectives : for instance, CERES, STICS, APSIM, LNAS as crop models and LIGNUM, ADEL, GreenLab, MAppleT as functional-structural models.These models have to be designed and evaluated with a rigourous process in several steps, according to what is usually described as ”good modelling practices”. The methods involved in the different steps are : sensitivity and uncertainty analysis, parameter estimation, model selection, data assimilation, optimal control ... According to the configuration of the study case, various algorithms can be used at each of these steps. The state-of-the-art software systems generally focus on one aspect of the global workflow, but very few focus on the workflow itself and propose the whole chain of mathematical methodologies adapted to the type of models and configurations faced in plant growth modelling : stochastic and nonlinear dynamical models involving a lot of processes and parameters, heterogeneous and irregular system observations.This thesis considers the formalization of stochastic dynamical models, of statistical methods and algorithms dedicated to their study and of the interface between models and algorithms to generate the analysis workflow. We deduce the conception of a software platform which allows modelers (or more exactly modelling teams, since the activity is quite complex) to create and validate crop/plant models by using a single language and dedicated statistical tools. Our system facilitates model design, sensitivity and uncertainty analysis, parameter estimation and evaluation from experimental data and optimization.Our research is at the heart of ”quantitative agronomy” which combines agronomy, modeling, statistics and computer science. We describe and formalize the type of models faced in agronomy and plant sciences and how we simulate them. We detail the good modelling practices workflow and which algorithms are available at all steps. Thanks to this formalization and tools, model studies can be conducted in an easier and more efficient way. It is illustrated on several test cases, particularly for the LNAS and STICS models. Based on this conception and results, we also discuss the possibility to deduce an ontology and a domain-specific language in order to improve the communication between experts. Finally, we conclude about the perspectives in terms of community platforms, first generally for modellers, and second more specifically in quantitative agronomy.

Les modèles de croissance de plantes peuvent être utilisés afin de prédire des quantités d’intérêt ou évaluer la variabilité génotypique au sein d’une population de plantes ; ce double usage est mis en évidence au sein de ce travail. Trois modèles de plantes sont ainsi considérés (LNAS pour la betterave et le blé, GreenLab pour Arabidopsis thaliana) au sein du cadre mathématique des modèles à espace d’états généraux.Une nouvelle plate-forme de calcul générique pour la modélisation et l’inférence statistique (ADJUSTIN’) a été développée en Julia, permettant la simulation des modèles de croissance de plantes considérés ainsi que l’utilisation de techniques d’estimation de pointe telles que les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov ou de Monte Carlo séquentielles.L’inférence statistique au sein des modèles de croissance de plantes étant de première importance pour des applications concrètes telles que la prédiction de rendement, les méthodes d’estimation de paramètres et d’états au sein de modèles à espaces d’états et dans un cadre bayésien furent tout d’abord étudiées, et plusieurs cas d’étude pour les plantes considérées sont analysés pour le cas d’une plante individuelle.La caractérisation de la variabilité au sein d’une population de plantes est envisagée à travers les distributions des paramètres de population au sein de modèles hiérarchiques bayésiens. Cette approche requérant l’acquisition de nombreuses données pour chaque individu, un algorithme de segmentation-suivi pour l’analyse d’images d’Arabidopsis thaliana, obtenues grâce au Phénoscope, une plate-forme de phénotypage à haut rendement de l’INRA Versailles, est proposé.Finalement, l’intérêt de l’utilisation des modèles hiérarchiques bayésiens pour la mise en évidence de la variabilité au sein d’une population de plantes est discutée. D’abord par l’étude de différents scénarios sur des données simulées, et enfin en utilisant les données expérimentales obtenues à partir de l’analyse d’images pour une population d’Arabidopsis thaliana comprenant 48 individus. / Plant growth models can be used in order to predict quantities of interest or assess the genotypic variability of a population of plants; this dual use is emphasized throughout this work.Three plant growth models are therefore considered (LNAS for sugar beet and wheat, GreenLab for Arabidopsis thaliana) within the mathematical framework of general state space models.A new generic computing platform for modelling and statistical inference (ADJUSTIN’) has been developed in Julia, allowing to simulate the plant growth models considered as well as the use of state-of-the-art estimation techniques such as Markov chain Monte Carlo and sequential Monte Carlo methods.Statistical inference within plant growth models is of primary importance for concrete applications such as yield prediction, parameter and state estimation methods within general state-space models in a Bayesian framework were first studied and several case studies for the plants considered are then investigated in the case of an individual plant.The characterization of the variability of a population of plants is envisioned through the distributions of parameters using Bayesian hierarchical models. This approach requiring the acquisition of numerous data for each individual, a segmentation-tracking algorithm for the analysis of images of Arabidopsis thaliana, obtained thanks to the Phenoscope, a high-throughput phenotyping platform of INRA Versailles, is proposed.Finally, the interest of using Bayesian hierarchical models to evidence the variability of a population of plants is discussed. First through the study of different scenarios on simulated data, and then by using the experimental data acquired via image analysis for the population of Arabidopsis thaliana comprising 48 individuals.

Les bactéries promotrices de la croissance des plantes (PGPR) peuvent améliorer la performance et la tolérance des plantes lors de stress environnementaux. Arabidopsis thaliana est un modèle de choix pour étudier les mécanismes impliqués dans les interactions plante-bactéries. Nous avons analysé de multiples traits associés à la dynamique de croissance, au développement et la physiologie des végétaux afin d'évaluer les effets de l'inoculation par Phyllobacterium brassicacearum STM196, une PGPR isolée de la rhizosphère du colza, sur les réponses d'A. thaliana à des stress hydriques de différentes intensités. Grâce à des outils performants de phénotypage, nous avons développé une nouvelle approche d'analyse à haut-débit pour examiner l'implication de STM196 dans les stratégies de résistance des plantes au stress hydrique. Nos résultats montrent pour la première fois que les PGPR peuvent interférer dans les stratégies d'échappement des plantes grâce à des modifications de la croissance et du temps de floraison. De plus, STM196 induit une meilleure résistance au déficit hydrique modéré et une meilleure tolérance à la déshydratation sous une contrainte hydrique sévère. L'inoculation par STM196 peut ainsi représenter une valeur ajoutée aux stratégies de résistance intrinsèques aux plantes, ce qui est illustrée par sa remarquable capacité à promouvoir la survie et la production de biomasse végétale dans des environnements contrastés. Nos résultats soulignent l'importance des interactions plantes-bactéries dans les réponses des plantes à la sécheresse et offrent de nouvelles voies de recherches pour l'amélioration de la résistance à la sécheresse dans les cultures. / Plant growth promoting rhizobacteria (PGPR) can enhance plant performance and plant tolerance to environmental stresses. Arabidopsis thaliana is a useful organism to study the mechanisms involved in plant-PGPR interactions. We analyzed multiple plant traits related to growth dynamics, development and physiology in order to assess the effects of Phyllobacterium brassicacearum STM196 strain, isolated from the rhizosphere of oilseed rape, on Arabidopsis responses to well-defined soil water availability. Using powerful tools for phenotyping, we developed a new high-throughput analysis to examine the implication of STM196 on plant strategies to cope with water stress. Our results show for the first time that PGPR can interfere in escape strategies of plants through modifications in plant growth and flowering time. Moreover, STM196 induced a better resistance to moderate water deficit and a better tolerance to dehydration under a severe stress. Inoculation by STM196 can represent an added value to plant resistance strategies, as illustrated by its remarkable ability to promote plant survival and biomass production under contrasted environments. Our results highlight the importance of plant-bacteria interactions in plant responses to drought and provide a new avenue of investigations to improve drought resistance in crops.